NNG 安装和配置指南
2026-01-21 05:11:05作者:秋泉律Samson
1. 项目基础介绍和主要编程语言
项目基础介绍
NNG(nanomsg-next-generation)是一个轻量级的、无代理的消息传递库,类似于其前身nanomsg和ZeroMQ。NNG提供了一个简单的API,用于解决常见的消息传递问题,如发布/订阅、RPC风格的请求/回复或服务发现。NNG的设计目标是让开发者专注于应用程序逻辑,而不是底层的消息传递细节。
主要编程语言
NNG主要使用C语言编写,需要C99兼容的编译器。
2. 项目使用的关键技术和框架
关键技术和框架
- C99: NNG的代码库使用C99标准编写。
- CMake: 用于构建项目的跨平台构建系统。
- TLS 1.2: 提供安全的传输层加密。
- ZeroTier: 提供网络虚拟化和安全通信。
3. 项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤
准备工作
在开始安装之前,请确保您的系统满足以下要求:
- 一个支持C99标准的C编译器(如GCC或Clang)。
- CMake 3.13或更高版本。
- 如果您需要TLS支持,还需要安装Mbed TLS。
安装步骤
步骤1:克隆项目仓库
首先,从GitHub克隆NNG的仓库到您的本地机器。
git clone https://github.com/nanomsg/nng.git
cd nng
步骤2:创建构建目录
在项目根目录下创建一个构建目录,并进入该目录。
mkdir build
cd build
步骤3:配置CMake
使用CMake配置构建环境。建议使用Ninja构建系统,因为它速度快且易于使用。
cmake -G Ninja ..
如果您不使用Ninja,可以使用默认的Unix Makefiles:
cmake ..
步骤4:编译项目
使用Ninja或Make编译项目。
使用Ninja:
ninja
使用Make:
make
步骤5:运行测试
编译完成后,运行测试以确保一切正常。
ninja test
或
make test
步骤6:安装
最后,将NNG安装到系统中。
ninja install
或
make install
配置
NNG的配置主要通过API进行,您可以在应用程序中直接使用NNG提供的API来配置和使用消息传递功能。
总结
通过以上步骤,您已经成功安装并配置了NNG。现在您可以开始使用NNG来构建高效、可靠的消息传递应用程序。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0153- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
LongCat-Video-Avatar-1.5最新开源LongCat-Video-Avatar 1.5 版本,这是一款经过升级的开源框架,专注于音频驱动人物视频生成的极致实证优化与生产级就绪能力。该版本在 LongCat-Video 基础模型之上构建,可生成高度稳定的商用级虚拟人视频,支持音频-文本转视频(AT2V)、音频-文本-图像转视频(ATI2V)以及视频续播等原生任务,并能无缝兼容单流与多流音频输入。00
auto-devAutoDev 是一个 AI 驱动的辅助编程插件。AutoDev 支持一键生成测试、代码、提交信息等,还能够与您的需求管理系统(例如Jira、Trello、Github Issue 等)直接对接。 在IDE 中,您只需简单点击,AutoDev 会根据您的需求自动为您生成代码。Kotlin03
Intern-S2-PreviewIntern-S2-Preview,这是一款高效的350亿参数科学多模态基础模型。除了常规的参数与数据规模扩展外,Intern-S2-Preview探索了任务扩展:通过提升科学任务的难度、多样性与覆盖范围,进一步释放模型能力。Python00
skillhubopenJiuwen 生态的 Skill 托管与分发开源方案,支持自建与可选 ClawHub 兼容。Python0112
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
733
4.75 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
649
796
openEuler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。
C
434
395
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++
1.01 K
1.01 K
Claude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed.
Get Started
Rust
1.25 K
153
deepin linux kernel
C
30
16
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
146
237
暂无简介
Dart
986
253
昇腾LLM分布式训练框架
Python
167
200
🎉 (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
1.68 K
990