SaltStack RAET 项目最佳实践教程
2025-04-26 06:44:01作者:段琳惟
1. 项目介绍
SaltStack RAET(Reliable Asynchronous Event Transport)是SaltStack的一个组件,用于提供可靠的事件传输机制。它允许SaltStack在不同节点间进行高效、可靠的消息传递,是SaltStack事件驱动架构的核心部分。RAET使用了一种基于UDP的传输协议,提供了消息的确认和重传机制,确保消息的可靠送达。
2. 项目快速启动
首先,确保您的系统中已经安装了Python和pip。以下是快速启动RAET的基本步骤:
# 克隆项目仓库
git clone https://github.com/saltstack/raet.git
# 进入项目目录
cd raet
# 安装项目依赖
pip install -r requirements.txt
# 运行测试以验证安装
python setup.py test
安装完成后,您可以创建一个简单的RAET服务器和客户端来测试消息传递。
RAET服务器示例代码:
from raet import raetevent
import time
# 初始化RAET环境
env = raetevent.Environ(base='.', salt='raet')
local = raetevent.Localnode(env)
remote = raetevent.RemoteNode(env, ' dropsalting')
# 创建一个简单的服务器
server = raetevent.Server(local, remote, 'server')
while True:
time.sleep(1)
print("Server running...")
RAET客户端示例代码:
from raet import raetevent
import time
# 初始化RAET环境
env = raetevent.Environ(base='.', salt='raet')
local = raetevent.Localnode(env)
remote = raetevent.RemoteNode(env, 'dropsalting')
# 创建一个简单的客户端
client = raetevent.Client(local, remote, 'client')
while True:
time.sleep(1)
client.send({'message': 'Hello RAET!'})
print("Client sending message...")
确保服务器和客户端运行在不同的终端或机器上,并正确配置了网络设置。
3. 应用案例和最佳实践
在 SaltStack RAET 的实际应用中,以下是一些最佳实践:
- 确保网络配置正确:UDP传输依赖于正确的网络配置,确保所有节点可以相互通信。
- 使用消息确认机制:RAET提供了消息确认机制,确保重要消息不会丢失。
- 优化数据结构:合理设计数据结构,减少消息大小,提高传输效率。
4. 典型生态项目
SaltStack RAET 作为 SaltStack 的一部分,通常与以下生态项目一起使用:
- SaltStack:SaltStack 是一个强大的远程执行和配置管理工具,RAET为其提供了事件传输支持。
- Python:RAET是用Python编写的,可以与Python生态系统中的其他项目无缝集成。
以上是 SaltStack RAET 的最佳实践教程,希望对您有所帮助。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
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
暂无简介
Dart
680
160
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
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++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (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
1.21 K
660