一、ZeroMQ 的背景介绍
引用官方的说法： “ZMQ (以下 ZeroMQ 简称 ZMQ)是一个简单好用的传输层，像框架一样的一个 socket library，他使得 Socket 编程更加简单、简洁和性能更高。是一个消息处理队列库，可在多个线程、内核和主机盒之间弹性伸缩。ZMQ 的明确目标是“成为标准网络协议栈的一部分，之后进入 Linux 内核”。现在还未看到它们的成功。但是，它无疑是极具前景的、并且是人们更加需要的“传统”BSD 套接字之上的一层封装。ZMQ 让编写高性能网络应用程序极为简单和有趣。”
近几年有关”Message Queue”的项目层出不穷，知名的就有十几种，这主要是因为后摩尔定律时代，分布式处理逐渐成为主流，业界需要一套标准来解决分布式计算环境中节点之间的消息通信。几年的竞争下来，Apache 基金会旗下的符合 AMQP/1.0标准的 RabbitMQ 已经得到了广泛的认可，成为领先的 MQ 项目。
与 RabbitMQ 相比，ZMQ 并不像是一个传统意义上的消息队列服务器，事实上，它也根本不是一个服务器，它更像是一个底层的网络通讯库，在 Socket API 之上做了一层封装，将网络通讯、进程通讯和线程通讯抽象为统一的 API 接口。
二、ZMQ 是什么？
阅读了 ZMQ 的 Guide 文档后，我的理解是，这是个类似于 Socket 的一系列接口，他跟 Socket 的区别是：普通的 socket 是端到端的（1:1的关系），而 ZMQ 却是可以N：M 的关系，人们对 BSD 套接字的了解较多的是点对点的连接，点对点连接需要显式地建立连接、销毁连接、选择协议（TCP/UDP）和处理错误等，而 ZMQ 屏蔽了这些细节，让你的网络编程更为简单。ZMQ 用于 node 与 node 间的通信，node 可以是主机或者是进程。
三、本文的目的
在集群对外提供服务的过程中，我们有很多的配置，需要根据需要随时更新，那么这个信息如果推动到各个节点？并且保证信息的一致性和可靠性？本文在介绍 ZMQ 基本理论的基础上，试图使用 ZMQ 实现一个配置分发中心。从一个节点，将信息无误的分发到各个服务器节点上，并保证信息正确性和一致性。
四、ZMQ 的三个基本模型
ZMQ 提供了三个基本的通信模型，分别是“Request-Reply “，”Publisher-Subscriber“，”Parallel Pipeline”,我们从这三种模式一窥 ZMQ 的究竟
ZMQ 的 hello world！
由 Client 发起请求，并等待 Server 回应请求。请求端发送一个简单的 hello，服务端则回应一个 world。请求端和服务端都可以是 1:N 的模型。通常把 1 认为是 Server ，N 认为是 Client 。ZMQ 可以很好的支持路由功能（实现路由功能的组件叫作 Device），把 1:N 扩展为N:M （只需要加入若干路由节点）。如图 1 所示：
图1：ZMQ 的 Request-Reply 通信
服务端的 php 程序如下：
<?php
= ZMQContext (1);
= ZMQSocket (, ZMQ::SOCKET_REP);
->bind ("tcp://*:5555");
() {
= ->recv ();
("Received request: [%s]\n", );
(1);
->send ("World");
}
Client 程序如下：
<?php
= ZMQContext ();
"Connecting to hello world server...\n";
= ZMQSocket (, ZMQ::SOCKET_REQ);
->connect ("tcp://localhost:5555");
( = 0; != 10; ++) {
("Sending request %d...\n", );
->send ("Hello");
= ->recv ();
("Received reply %d: [%s]\n", , );
}
从以上的过程，我们可以了解到使用 ZMQ 写基本的程序的方法，需要注意的是：
a) 服务端和客户端无论谁先启动，效果是相同的，这点不同于 Socket。
b) 在服务端收到信息以前，程序是阻塞的，会一直等待客户端连接上来。
c) 服务端收到信息以后，会 send 一个“World”给客户端。值得注意的是一定是 client 连接上来以后，send 消息给 Server，然后 Server 再 rev 然后响应 client，这种一问一答式的。如果 Server 先 send，client 先 rev 是会报错的。
d) ZMQ 通信通信单元是消息，他除了知道 Bytes 的大小，他并不关心的消息格式。因此，你可以使用任何你觉得好用的数据格式。Xml、Protocol Buffers、Thrift、json 等等。
e) 虽然可以使用 ZMQ 实现 HTTP 协议，但是，这绝不是他所擅长的。
ZMQ 的 Publish-subscribe 模式
我们可以想象一下天气预报的订阅模式，由一个节点提供信息源，由其他的节点，接受信息源的信息，如图 2 所示：
图2：ZMQ 的 Publish-subscribe
示例代码如下 ：
Publisher：
<?php
= ZMQContext ();
= ->getSocket (ZMQ::SOCKET_PUB);
->bind ("tcp://*:5556");
() {
= (0, 100000);
= (-80, 135);
= (10, 60);
= ("%05d %d %d", , , );
->send ();
}</pre>
Subscriber
<pre><?php
= ZMQContext ();
"Collecting updates from weather server…", ;
= ZMQSocket (, ZMQ::SOCKET_SUB);
->connect ("tcp://localhost:5556");
= ['argc'] > 1 ? ['argv'][1] : "10001";
->setSockOpt (ZMQ::SOCKOPT_SUBSCRIBE, );
= 0;
( = 0; < 100; ++) {
= ->recv ();
(, "%d %d %d", , , );
+= ;
}
("Average temperature for zipcode '%s' was %dF\n",
, (int) ( / ));
这段代码讲的是，服务器端生成随机数 zipcode、temperature、relhumidity 分别代表城市代码、温度值和湿度值。然后不断的广播信息，而客户端通过设置过滤参数，接受特定城市代码的信息，收集完了以后，做一个平均值。
a) 与 Hello World 不同的是，Socket 的类型变成 SOCKET_PUB 和 SOCKET_SUB 类型。
b) 客户端需要$subscriber->setSockOpt (ZMQ::SOCKOPT_SUBSCRIBE, $filter);设置一个过滤值，相当于设定一个订阅频道，否则什么信息也收不到。
c) 服务器端一直不断的广播中，如果中途有 Subscriber 端退出，并不影响他继续的广播，当 Subscriber 再连接上来的时候，收到的就是后来发送的新的信息了。这对比较晚加入的，或者是中途离开的订阅者，必然会丢失掉一部分信息，这是这个模式的一个问题，所谓的 Slow joiner。稍后，会解决这个问题。
d) 但是，如果 Publisher 中途离开，所有的 Subscriber 会 hold 住，等待 Publisher 再上线的时候，会继续接受信息。
ZMQ 的 PipeLine 模型
想象一下这样的场景，如果需要统计各个机器的日志，我们需要将统计任务分发到各个节点机器上，最后收集统计结果，做一个汇总。PipeLine 比较适合于这种场景，他的结构图，如图 3 所示。
图3：ZMQ 的 PipeLine 模型
Parallel task ventilator in PHP
<?php
= ZMQContext ();
= ZMQSocket (, ZMQ::SOCKET_PUSH);
->bind ("tcp://*:5557");
"Press Enter when the workers are ready: ";
= ('php://stdin', 'r');
= (, 512);
();
"Sending tasks to workers…", ;
->send (0);
= 0; ( = 0; < 100; ++) {
= (1, 100);
+= ;
->send ();
}
("Total expected cost: %d msec\n", );
(1);
Parallel task worker in PHP
<?php
= ZMQContext ();
= ZMQSocket (, ZMQ::SOCKET_PULL);
->connect ("tcp://localhost:5557");
= ZMQSocket (, ZMQ::SOCKET_PUSH);
->connect ("tcp://localhost:5558");
() {
= ->recv ();
, ;
( * 1000);
->send ("");
}
Parallel task sink in PHP
<?php
= ZMQContext ();
= ZMQSocket (, ZMQ::SOCKET_PULL);
->bind ("tcp://*:5558");
= ->recv ();
= ();
= 0; ( = 0; < 100; ++) {
= ->recv ();
( % 10 == 0) {
":";
} {
".";
}
}
= ();
= ( - ) * 1000;
;
("Total elapsed time: %d msec", );
;
从程序中，我们可以看到，task ventilator 使用的是 SOCKET_PUSH，将任务分发到 Worker 节点上。而 Worker 节点上，使用 SOCKET_PULL 从上游接受任务，并使用 SOCKET_PUSH 将结果汇集到 Slink。值得注意的是，任务的分发的时候也同样有一个负载均衡的路由功能，worker 可以随时自由加入，task ventilator 可以均衡将任务分发出去。
五、其他扩展模式
通常，一个节点，即可以作为 Server，同时也能作为 Client，通过 PipeLine 模型中的 Worker，他向上连接着任务分发，向下连接着结果搜集的 Sink 机器。因此，我们可以借助这种特性，丰富的扩展原有的三种模式。例如，一个代理 Publisher，作为一个内网的 Subscriber 接受信息，同时将信息，转发到外网，其结构图如图 4 所示。
图4：ZMQ 的扩展模式
六、多个服务器
ZMQ 和 Socket 的区别在于，前者支持N：M的连接，而后者则只是1：1的连接，那么一个 Client 连接多个 Server 的情况是怎样的呢，我们通过图 5 来说明。
图5：ZMQ 的N:1的连接情况
我们假设 Client 有 R1,R2,R3,R4四个任务，我们只需要一个 ZMQ 的 Socket，就可以连接四个服务，他能够自动均衡的分配任务。如图 5 所示，R1，R4自动分配到了节点A，R2到了B，R3到了C。如果我们是N:M的情况呢？这个扩展起来，也不难，如图 6 所示。
图6：N:M的连接
我们通过一个中间结点（Broker）来进行负载均衡的功能。我们通过代码了解，其中的 Client 和我们的 Hello World 的 Client 端是一样的，而 Server 端的不同是，他不需要监听端口，而是需要连接 Broker 的端口，接受需要处理的信息。所以，我们重点阅读 Broker 的代码：
<?php
= ZMQContext ();
= ZMQSocket (, ZMQ::SOCKET_ROUTER);
= ZMQSocket (, ZMQ::SOCKET_DEALER);
->bind ("tcp://*:5559");
->bind ("tcp://*:5560");
= ZMQPoll ();
->add (, ZMQ::POLL_IN);
->add (, ZMQ::POLL_IN);
= = ();
() {
= ->poll (, );
( ) {
( === ) {
() {
= ->recv ();
= ->getSockOpt (ZMQ::SOCKOPT_RCVMORE);
->send (, ? ZMQ::MODE_SNDMORE : );
(!) {
; }
}
}
( === ) {
= ->recv ();
= ->getSockOpt (ZMQ::SOCKOPT_RCVMORE);
->send (, ? ZMQ::MODE_SNDMORE : );
(!) {
; }
}
}
}
Broker 监听了两个端口，接受从多个 Client 端发送过来的数据，并将数据，转发给 Server。在 Broker 中，我们监听了两个端口，使用了两个 Socket，那么对于多个 Socket 的情况，我们是不需要通过轮询的方式去处理数据的，在之前，我们可以使用 libevent 实现，异步的信息处理和传输。而现在，我们只需要使用 ZMQ 的$poll->poll 以实现多个 Socket 的异步处理。
七、进程间的通信
ZMQ 不仅能通过 TCP 完成节点间的通信，也可以通过 Socket 文件完成进程间的通信。如图 7 所示，我们 fork 三个 PHP 进程，将进程 1 的数据，通过 Socket 文件发送到进程3。
图7：进程间的通信
<?php
step1() {
= ZMQContext ();
= ZMQSocket (, ZMQ::SOCKET_PAIR);
->connect ("ipc://step2.ipc");
->send ("hello ,i am step1");
}
step2() {
= pcntl_fork ();
( == 0) {
step1();
();
}
= ZMQContext ();
= ZMQSocket (, ZMQ::SOCKET_PAIR);
->bind ("ipc://step2.ipc");
(10);
= ->recv ();
"step2 receiver is ". ;
(10);
= ZMQSocket (, ZMQ::SOCKET_PAIR);
->connect ("ipc://step3.ipc");
->send ();
}
= pcntl_fork ();
( == 0) {
step2();
();
}
= ZMQContext ();
= ZMQSocket (, ZMQ::SOCKET_PAIR);
->bind ("ipc://step3.ipc");
= ->recv ();
"the result is {}".;
在运行中，我们可以看到多了两个文件，如图 8 所示。
图8：运行过程中生成的文件
八、利用 ZeroMQ 实现一个配置推送中心
当我们将 WEB 代码部署到集群上的时候，如果需要实时的将最新的配置信息，主动的推送到各个机器节点。在此过程中，我们一定要保证，各个节点收到的信息的一致性和正确性，如果使用 HTTP，由于他的无状态性，我们无法保证信息的一致性，当然，你可以使用 HTTP 来实现，只是更复杂，为什么不用 ZMQ？他能让你更简单的实现这些功能。
我们使用 ZMQ 的信息订阅模式。在那个模式中，我们注意到，对于后来的加入节点，始终会丢失在他加入之前，已经发送的信息（Slow joiner）。我们可以开启另外一个 ZMQ 的通信通道，用于报告当前节点的情况（节点的身份、准备状态等），其结构如图 9 所示。
图9：扩展 ZMQ 的订阅者模式
我们通过$context->getSocket (ZMQ::SOCKET_REQ);设置一个新的 Request-Reply 连接，来用于 Subscriber 向 Publisher 报告自己的身份信息，而 Publisher 则等待所有的 Subscriber 都连接上的时候，再选择 Publish 自己的信息。
Subscriber 端的程序如下：
<?php
= ['argc'] > 1 ? ['argv'][1] : "s1";
= ZMQContext (2);
= ZMQSocket (,ZMQ::SOCKET_SUB);
->connect ("tcp://localhost:5561");
->setSockOpt (ZMQ::SOCKOPT_SUBSCRIBE,"");
= ->getSocket (ZMQ::SOCKET_REQ);
->connect ("tcp://localhost:5562");
(1) {
->send ();
= ->recv ();
."\r\n";
(!()) {
= ->recv ();
= json_decode ();
();
}
}
Publisher 端的程序如下：
<?php
["TAOKE_BTS"]["ENABLE"] = ;
["QP_BTS"]["ENABLE"] = ;
["QP_BTS"]["TK_TEST"] = 13;
= json_encode ();
= ("s2","s1","s3");
= ZMQContext (10);
= ZMQSocket (,ZMQ::SOCKET_PUB);
->bind ("tcp://*:5561");
= ZMQSocket (,ZMQ::SOCKET_REP);
->bind ("tcp://*:5562");
(()!=0) {
= ->recv ();
"{} is connect!\r\n";
((, )) {
= (, );
([]);
" has come in!\r\n";
->send ("Version is 2.0");
} {
->send ("You are a stranger!");
}
}
->send ();
?>
每个节点通过 5562 端口，使用 Rep 模式和 Publisher 连接，通过这个连接告之 Publisher 自己的机器名，而 Publisher 端通过白名单的方式，维护一个机器列表，当机器列表中所有的机器连接上来以后，通过 5561 端口，将最新的配置信息发送出去。
后续的处理，Subscriber 可以选择将配置信息写入到 APC 缓存，程序将始终从缓存中读取部分配置信息，Subscriber 并将更新后的状态信息，实时的通过 5562 报告给 Publisher。
虽然，在本示例中不会出现，但是，如果需要发布的信息量过大，在接受信息的过程中，Subscriber 端突然中断网络（或者是程序崩溃），那么当他在连接上来的时候，有部分信息就会丢失？ZMQ 考虑到这个问题，通过$subscriber->setSockOpt (ZMQ::SOCKOPT_IDENTITY, $hostname);设置一个 id，当这个 id 的 Subscriber 重新连接上来的时候，他可以从上次中断的地方，继续接受信息，当然，节点的中断，不会影响其他的节点继续的接受信息。
那么 ZMQ 是怎么实现断线重连后，继续发送信息呢 ？他会将断开的 Subscriber 应该接受到的信息发到内存中，等待他重新上线后，将缓存的信息，继续发送给他。当然，内存必然是有限的，过多就会出现内存溢出。ZMQ 通过
SetSockOpt (ZMQ::SOCKOPT_SWAP, 250000)设置 Swap 空间的大小，来防止 out of memory and crash。最终，我们的程序运行结果，如图 10 所示。
图 10：配置中心的运行结果
当然，这只是一个大体的思路，如果应用到实际的成产环境中，还需要考虑更多的问题，包含稳定性，容错等等。然而，ZMQ 由于高并发，以及稳定性和易用性，前景不错，他的目标是进入 Linux 内核，我们期待那一天的到来。
