本系列文章均转自:http://blog.csdn.net/kobejayandy/article/details/20163431
在ZeroMQ中并没有绝对的服务端与客户端之分，所有的数据接收与发送都是以连接为单位的，只区分ZeroMQ定义的类型，例如Response与Request，Publisher与Subscriber，Push与Pull等。。。
例如在前面我们最开始的Response/Request模式，因为只有一个Response端，而有多个Request端，所以我们选择在Response端调用bind方法来建立监听，而在Request端调用connect方法与Response端建立连接。。。因此根据以前常用的概念，可以简单的将Response理解为服务端，将Request理解为客户端。。。。
这种状态下，整个系统大概用下面的图形来形容：
这里因此按照我们常规的区分方法，将建立监听的叫做服务端，发起连接的叫做客户端，但其实呢，在ZeroMQ这种按照监听的方式来区分是不成立的。。。将上图的网络构建变成如下这个样子：
上图的网络结构中，在Request端建立监听，而在Response发起与Request端的连接，这样，request同样可以发送请求到Response端。。。
其实说这么多无非就像强调：在ZeroMQ中，不要用常规的server/client模式来对组件进行分类，而应该采用ZeroMQ中定义的类型（Request，Response，Push，Pull）。
好了，接下来回到Push/Pull模式，这算是非常经典的了吧，Push产生消息，Pull角色来拿消息。。。甚至可以用生产者/消费者模型来对应。。。应用场景就非常的广泛了。。。最典型的应用场景就是任务分发。。。
在ZeroMQ中根据Push与Pull角色各自的数量又定义了一些比较有趣的名词：
（1）parallel pipeline，并行流水线，这种情况下是一个push，多个pull，可以理解为一个push不断的产生任务，并将这些任务分发给pull角色。。。如下图：
在这种网络结构中，manager不断的将任务分发给worker，要实现这种通信，在ZeroMQ中就直接用Push/Pull就可以了，代码也很简单，首先是Manager端（Push）：
[java] view plain copy package pushpull13; import org.zeromq.ZMQ; public class Push { public static void main(String args[]) { ZMQ.Context context = ZMQ.context(1); ZMQ.Socket push = context.socket(ZMQ.PUSH); push.bind("ipc://fjs"); for (int i = 0; i < 10000000; i++) { push.send("hello".getBytes()); } push.close(); context.term(); } }代码很简单吧，这里建立的是PUSH类型的socket，然后循环一千万次，给建立连接的worker发送数据，那么接下来来看看Worker（Pull）部分的代码：
[java] view plain copy package pushpull13; import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; import org.zeromq.ZMQ; public class Pull { public static void main(String args[]) { final AtomicInteger number = new AtomicInteger(0); for (int i = 0; i < 5; i++) { new Thread(new Runnable(){ private int here = 0; public void run() { // TODO Auto-generated method stub ZMQ.Context context = ZMQ.context(1); ZMQ.Socket pull = context.socket(ZMQ.PULL); pull.connect("ipc://fjs"); //pull.connect("ipc://fjs"); while (true) { String message = new String(pull.recv()); int now = number.incrementAndGet(); here++; if (now % 1000000 == 0) { System.out.println(now + " here is : " + here); } } } }).start(); } } }这里建立了5个worker，建立于与manager的连接，这里可能就会涉及到一个问题，manager是怎么将数据分发给这5个woker的呢，这里由于还没有看过实现代码，所以不知道这里具体是怎么个策略，不过后来测试数据之后发现各个worker之间收到的数量相差不大，可以猜测大概是轮询发送的。。。。
好了，到这里整个所谓的并行流水线的网络构建就算是差不多了。。。那么接下来来看另外一种，这里Push与Pull之间的对应关系是多个Push角色对应一个Pull角色，在ZeroMQ中，给这种结构取的名叫做公平队列，结构如下图：
这里也就是说将Pull角色理解为一个队列，各个Push角色不断的向这个队列中发送数据。。。这种结构应用场景也很广泛吧，例如分布式的数据统计啥的。。。
好了，来看看实现代码形式吧，先来看看Push：
[java] view plain copy package pushpull31; import org.zeromq.ZMQ; public class Push { public static void main(String args[]) { for (int j = 0; j < 3; j++) { new Thread(new Runnable(){ public void run() { // TODO Auto-generated method stub ZMQ.Context context = ZMQ.context(1); ZMQ.Socket push = context.socket(ZMQ.PUSH); push.connect("ipc://fjs"); for (int i = 0; i < 10000000; i++) { push.send("hello".getBytes()); System.out.println(i); } push.close(); context.term(); } }).start();; } } }由于这部分push与pull的关系是多对一，所以选择在pull端建立监听，让push端来连接pull端。。。代码还是很简单的吧。。。
不过这里有一个比较有意思的现象，加入我们先运行push端，而这个时候pull端并没有运行的话，会发现send方法也会被执行，只不过执行一会以后就阻塞了，这里可以猜测，ZeroMQ的push端是先将数据写到了一个缓冲区，然后数据是从缓冲区中写到已经建立好连接的pull端的，当然这个只是猜测，具体是什么样子的以后看看源码的实现就知道了。。。。
好了，接下来来看看Pull端的代码实现吧：
[java] view plain copy package pushpull31; import org.zeromq.ZMQ; public class Pull { public static void main(String args[]) { ZMQ.Context context = ZMQ.context(1); ZMQ.Socket pull = context.socket(ZMQ.PULL); pull.bind("ipc://fjs"); int number = 0; while (true) { String message = new String(pull.recv()); number++; if (number % 1000000 == 0) { System.out.println(number); } } } }这里够简单吧，建立一个连接，然后循环里不断的接收数据就好了。。。
好了，到这里Push/Pull中的一对多与多对一的网络结构就算是讲完了吧，其实还有一种多对多的结构。。不过意思都差不多吧。。。。。就不具体弄出来了。。
转载于:https://www.cnblogs.com/jym-sunshine/p/5441488.html
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