Shadesmar 开源项目教程
2024-09-15 05:30:57作者:秋阔奎Evelyn
1. 项目介绍
Shadesmar 是一个高性能的 C++ 异步消息库,旨在简化异步编程的复杂性。它提供了一个轻量级的消息传递框架,支持多种消息类型和高效的内存管理。Shadesmar 的设计目标是提供一个易于使用且高效的解决方案,适用于需要高性能和低延迟的应用场景。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,请确保您的开发环境已经安装了以下工具:
- CMake (版本 3.10 或更高)
- C++ 编译器 (支持 C++17 或更高)
2.2 克隆项目
首先,克隆 Shadesmar 项目到本地:
git clone https://github.com/Squadrick/shadesmar.git
cd shadesmar
2.3 构建项目
使用 CMake 构建项目:
mkdir build
cd build
cmake ..
make
2.4 运行示例
构建完成后,您可以运行示例程序来验证安装是否成功:
./examples/basic_example
2.5 基本使用示例
以下是一个简单的使用 Shadesmar 发送和接收消息的示例代码:
#include <shadesmar/memory/shared_buffer.h>
#include <shadesmar/pubsub/publisher.h>
#include <shadesmar/pubsub/subscriber.h>
#include <iostream>
int main() {
// 创建一个发布者
shm::pubsub::Publisher<shm::memory::SharedBuffer> publisher("example_topic");
// 创建一个订阅者
shm::pubsub::Subscriber<shm::memory::SharedBuffer> subscriber("example_topic");
// 发布消息
std::string message = "Hello, Shadesmar!";
publisher.publish(shm::memory::SharedBuffer(message.data(), message.size()));
// 接收消息
auto received_message = subscriber.recv();
std::cout << "Received message: " << std::string(received_message->data(), received_message->size()) << std::endl;
return 0;
}
3. 应用案例和最佳实践
3.1 应用案例
Shadesmar 适用于需要高性能消息传递的场景,例如:
- 实时系统中的消息传递
- 分布式系统中的数据同步
- 游戏开发中的事件处理
3.2 最佳实践
- 内存管理:使用 Shadesmar 提供的内存管理工具来优化内存使用,避免内存泄漏。
- 消息类型:根据应用需求选择合适的消息类型,以提高性能和减少开销。
- 错误处理:在生产环境中,确保正确处理所有可能的错误和异常情况。
4. 典型生态项目
Shadesmar 可以与其他高性能库和框架结合使用,例如:
- Boost.Asio:用于网络编程的高性能库,可以与 Shadesmar 结合使用以实现高效的异步通信。
- ZeroMQ:一个高性能的消息库,可以与 Shadesmar 结合使用以扩展消息传递功能。
- Redis:一个高性能的内存数据库,可以与 Shadesmar 结合使用以实现高效的数据存储和检索。
通过结合这些生态项目,您可以构建更加复杂和高效的应用系统。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C046
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0124
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 OMNeT++中文使用手册:网络仿真的终极指南与实用教程 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
435
3.32 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
701
379
Ascend Extension for PyTorch
Python
246
282
暂无简介
Dart
699
162
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
272
328
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
267
124
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.23 K
677
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
139
871