PulseMQ

面向金融行情与实时数据流的高性能消息中间件，基于 ZeroMQ ROUTER/DEALER 架构。

Client/Server 架构 — 服务端双 ROUTER（数据面 + 控制面）集中路由；客户端 DEALER 发布/订阅
PLAIN + bcrypt 认证 — ZAP 认证链：bcrypt 哈希凭据存储，随机 admin token 保护监控接口
类型保真 — DataFrame / dict / str / bytes 端到端保真（_restore_type 自动还原原始 Python 类型）
低延迟数据面 — 独立同步线程转发，端到端 p50 可低至亚毫秒级
完整监控 — Web UI（ECharts）+ REST API + SSE 实时推送，流量趋势、延迟分位（P50/P95/P99）、丢弃统计、在线客户端、事件流
流控与丢弃监控 — 信用窗口流控 + DONTWAIT 非阻塞发送，消费端有界队列满时按 topic 统计丢弃
运行期重连 — 断线自动指数退避重连（1s → 2s → 4s … → 30s 封顶），订阅自动恢复

安装

Python >= 3.13

pip install pulse-mq

依赖项：pyzmq、msgspec、python-snappy、lz4、zstandard、pyarrow、pandas、bcrypt、loguru。

import pulsemq            # Python 模块名（无连字符）
from pulsemq import Server

PyPI 分发名是 pulse-mq（pip install 用），import 名是 pulsemq（Python 标识符不允许连字符）。与 python-dateutil → import dateutil 同一模式。

快速开始

启动服务端

最简单的方式是直接用 CLI（零配置，首次启动自动生成默认 admin 用户，密码输出到 stderr）：

pulsemq          # 或： pulsemq-server（--help / --version 可用；9.2.6 起解析参数）

也可以在代码中启动（start() 是协程，需要 asyncio.run 包裹）：

import asyncio
from pulsemq import Server

async def main():
    srv = Server(
        data_endpoint="tcp://0.0.0.0:5555",
        control_endpoint="tcp://0.0.0.0:5556",
        admin_endpoint="0.0.0.0:9090",
        credentials={"user1": "pass1"},  # 或省略，用 credentials_file
    )
    await srv.start()
    await srv.wait_for_shutdown()  # Ctrl+C / srv.stop() 后返回

asyncio.run(main())

Server 构造参数：

参数	说明
`data_endpoint`	数据面绑定地址（默认 `tcp://0.0.0.0:5555`）
`control_endpoint`	控制面绑定地址（默认 `tcp://0.0.0.0:5556`）
`admin_endpoint`	管理 HTTP 绑定地址（默认 `0.0.0.0:9090`）
`credentials`	显式明文 dict（内存态，哈希落值）
`credentials_file`	凭据 TOML 路径（默认 `./data/pulsemq_users.toml`）
`config`	自定义 `ServerConfig`（覆盖各项默认）
`admin_token`	监控 token；传 `""` 禁用校验
`latency_sample_rate`	延迟采样率（0-1）

用户管理是独立 CLI（pulsemq-users，不连 Server，直接读写凭据文件）：

pulsemq-users add user1 --password pass1 --roles publisher,subscriber
pulsemq-users list

服务端内置定时推送

无需外部生产者客户端，直接在 Server 上注册定时回调：

import asyncio
from pulsemq import Server

async def main():
    srv = Server(credentials={"u": "p"})

    @srv.producer("market.tick", interval=2.0, serializer="msgpack")
    async def gen_tick():
        return {"symbol": "AAPL", "price": 180.5, "volume": 1000}

    @srv.producer("market.quote", interval=0.5, serializer="pyarrow", compression="lz4")
    async def gen_quote():
        import pandas as pd
        return pd.DataFrame({"price": [10, 20], "vol": [100, 200]})

    # burst_producer：无间隔连续推送，回调返回 None 即停止本 producer
    seq = 0
    @srv.burst_producer("bench", serializer="msgpack")
    async def bench():
        nonlocal seq
        if seq >= 1000:   # 发满 1000 条后停止
            return None
        seq += 1
        return {"seq": seq}

    await srv.start()       # 注册的 producer 自动开始调度
    await srv.wait_for_shutdown()

asyncio.run(main())

方法	参数	说明
`srv.producer(topic, interval, serializer, compression)`	`interval` 秒	固定间隔定时推送
`srv.burst_producer(topic, serializer, compression)`	无间隔	连续推送，回调返回 `None` 停止

回调返回值支持 DataFrame / dict / str / bytes，自动编码为协议帧并路由到所有匹配的消费者。

生产者

先创建用户（一次性），再运行示例（Server 必须已在运行）：

pulsemq-users add publisher --password pass1 --roles publisher
pulsemq-users add subscriber --password pass2 --roles subscriber

import asyncio
from pulsemq.client import ProducerClient

async def main():
    prod = ProducerClient(
        "tcp://127.0.0.1:5555", "tcp://127.0.0.1:5556",
        username="publisher", password="pass1",
    )
    await prod.start()
    await prod.publish("market.stock.AAPL", {"price": 180.5, "volume": 1000})
    await prod.stop()

asyncio.run(main())

消费者

import asyncio
from pulsemq.client import ConsumerClient

async def main():
    cons = ConsumerClient(
        "tcp://127.0.0.1:5555", "tcp://127.0.0.1:5556",
        username="subscriber", password="pass2",
    )
    await cons.start()

    def on_msg(msg):
        print(msg.topic, msg.payload, msg.timestamp_ns)

    await cons.subscribe("market.*", on_msg)  # 可在 start 前预注册
    await cons.run_forever()  # 运行直到 Ctrl+C，重连致命错误自动抛出

asyncio.run(main())

subscribe 支持 header_only=True——回调只接收 FrameHeader（topic / record_count / timestamp_ns / seq），跳过完整反序列化，适合只需头部信息的低延迟场景：

await cons.subscribe("market.*", on_header, header_only=True)

动态退订（9.2.6 起）——立即停止本地分发并向服务端发送 UNSUBSCRIBE，幂等：

await cons.unsubscribe("market.*")

ProducerClient / ConsumerClient 分别屏蔽订阅 / 发布能力；通用 Client 同时支持两者。

架构速览

                      ┌──────────────────────────┐
                      │         Server           │
   生产者 DEALER ────→ │  ┌─ 数据面 ────────────┐ │ ────→ 消费者 DEALER
                      │  │ ROUTER :5555 (同步线程)│ │
                      │  └──────────────────────┘ │
                      │  ┌─ 控制面 ────────────┐ │ ←──── DEALER（REGISTER/HEARTBEAT/…）
                      │  │ ROUTER :5556 (异步) │ │
                      │  └──────────────────────┘ │
                      │  ┌─ Admin ─────────────┐ │ ──── REST / SSE / Web UI
                      │  │ HTTP :9090 (独立线程)│ │
                      │  └──────────────────────┘ │
                      │     ZAP PLAIN (bcrypt)    │
                      └──────────────────────────┘

端口	协议	用途
`5555`	ROUTER（数据面）	消息发布/接收
`5556`	ROUTER（控制面）	REGISTER / HEARTBEAT / SUBSCRIBE / UNSUBSCRIBE / DISCONNECT / LATENCY_REPORT
`9090`	HTTP	监控 Web UI + REST API + SSE

数据流

生产者 DEALER ──encode→  数据面 ROUTER  decode_header  match topic ──→ 消费者 DEALER
                              ↓
                    TrafficStats.record  LatencyStats.sample（半程）

服务端不解压、不反序列化 payload（decode_header 仅提取头部），转发后由消费者完整 decode 还原。

控制面命令

命令	方向	作用
`REGISTER`	Client → Server	注册上线（含用户名、角色、订阅列表），返回 OK / ALREADY_ONLINE
`HEARTBEAT`	Client → Server	保活（每秒 1 次，6 秒超时自动下线）；携带消费端丢弃量与剩余信用
`SUBSCRIBE`	Client → Server	订阅 topic 模式
`UNSUBSCRIBE`	Client → Server	取消订阅
`DISCONNECT`	Client → Server	优雅下线
`LATENCY_REPORT`	Client → Server	consumer 回传端到端延迟（采样），fire-and-forget

详细设计见 docs/ARCHITECTURE.md。

数据类型与序列化

支持的数据类型

Python 类型	可用序列化器	默认	record_count
`pd.DataFrame`	msgpack, json, pyarrow	pyarrow	行数
`dict`	msgpack, json	msgpack	1
`str`	str（仅此一种）	str	1
`bytes`	bytes（仅此一种）	bytes	1

encode 会自动推断 data_type 并选择默认序列化器，无需手动指定。DataFrame 在 msgpack/json 下先转 list[dict]（data_type=DATAFRAME），接收端 _restore_type 还原回 DataFrame；pyarrow 直接序列化 IPC 流。

序列化格式

格式	后端	适合
`msgpack`	msgspec	结构化小消息 ✅
`json`	msgspec	人类可读、跨语言
`pyarrow`	pyarrow IPC	列存 / DataFrame ✅（最快）
`str`	UTF-8	纯文本
`bytes`	透传	二进制

压缩算法

算法	适用场景
`none`	小消息，极速
`snappy`	速度优先
`lz4`	批数据，平衡
`zstd`	压缩比优先（带宽受限）
`auto`	自适应：< 256B 用 none，≥ 256B 用 lz4

小消息场景压缩通常是负收益（计算开销 > 传输节省）；批量 DataFrame 场景 lz4/zstd 有明显效果。

客户端生命周期

首次启动

启动认证检测采用 ZMQ monitor 设计：

start()
  ├─ 数据面 DEALER + PLAIN + monitor → 等待认证裁定（超时 5s）
  │   ├─ handshake_ok → 继续
  │   ├─ auth_failed → AuthenticationError（exit 3）
  │   └─ 超时 / 其他 → ClientStartupError（exit 4）
  ├─ 控制面 DEALER（复用数据面认证态，不开 monitor）
  ├─ REGISTER → OK / 超时（exit 4） / 被拒（exit 4）
  ├─ 恢复既有订阅（重连场景）
  ├─ recv_loop + heartbeat_loop（每秒）
  └─ 切换到运行期 monitor（接管断线重连）

场景	异常	exit code
密码错误	`AuthenticationError`	3
服务器不可达 / 握手超时	`ClientStartupError`	4
REGISTER 被拒 / 超时	`ClientStartupError`	4

运行期重连

断线后按指数退避自动重连（初始 1s，×2，封顶 30s）：

disconnected → cancel bg tasks → 新 Transport → PLAIN 认证 → REGISTER（同 client_id）
  ├─ ALREADY_ONLINE → 退避重试（等心跳超时释放旧记录）
  ├─ auth_failed → 致命错误，exit 3
  └─ OK → 恢复订阅 → 重启 recv/heartbeat

业务无感：订阅自动恢复，消息继续接收，业务层无需重新 subscribe()。

多进程消费模型（9.2.4 起唯一模式）

消费端只有一种模式——多进程消费池，默认 workers=1（一个主进程接收 + 一个 worker 进程处理）：

主进程：批量排空 recv（一次唤醒连收多帧，9.2.7）→ header 解码 + 延迟采样 + 缺口检测 → key 路由 → 共享内存环写入
worker 进程 ×N：出环 → 完整 decode → 用户回调（真并行，绕开 GIL）

c = ConsumerClient(..., workers=4, key="symbol")  # 4 个 worker 按 payload.symbol 路由

key：默认 None = 最短队列（worker 等速时即轮询，慢 worker 自动降载，不保序）；"topic" 同 topic 恒定落同 worker 且保序（jump hash，worker 数变化仅 ~1/n 换位）；payload 字段名；或 callable(payload, topic) -> str （运行在主进程，lambda 可用）。
key 拆分（字段名/callable）仅支持 dict / str 载荷，且必须精确 topic 订阅（通配符在 subscribe() 时报错，9.2.9）：dict 按字段值路由、 callable 收到 dict/str 本身、str 载荷的消息内容本身即 key。路由粒度是整帧——DataFrame 不支持 key 拆分（帧内多股票不会按列拆分到多 worker）。多股票 DataFrame 想按 symbol 并行 + 同股保序，请在发布端 按列 groupby 拆分后逐组发布（dict 带 symbol 字段，消费端 key="symbol"；或每 symbol 一个 topic，消费端 key="topic"）；行级独立的处理也可 key=None + worker 回调内自行 groupby。消费端收到 DataFrame 等不支持载荷时显式 WARNING 并回退按 topic 路由（同 topic 保序、不再静默退化成单 worker），回退计数经心跳上报（/api/v1/clients 的 key_fallback 字段）。
回调必须是模块级可导入函数（同步或异步均可）：跨进程按引用传递， lambda/闭包在 subscribe() 时即报错；worker 进程内不共享主进程内存，回调副作用请写入文件/队列等进程外介质。
心跳上报 credit（全部环空闲量）与丢帧（环满 drop-new 计数）； worker 每 1s 上报处理速率/耗时与处理时 e2e 延迟（出环时刻−生产时间戳，含环内排队，Web UI 客户端卡片可见 avg/max）、per-worker 明细与发布端 confirm 统计（9.2.8）。

监控

Web UI

浏览器打开 http://localhost:9090/?token=<admin_token> 查看实时面板：

指标卡片：活跃主题、消息量/秒、流量/秒、运行时间
客户端卡片：在线用户、生产者数、消费者数、订阅数
ECharts 流量趋势折线图（分钟级，1H/8H 切换，最多 5 topic 叠加）+ msg/s、bytes/s sparkline
延迟趋势曲线（P50/P95/P99 时间序列，半程/全程可切换）+ 端到端延迟列表
实时事件流（认证 / 连接 / 断线 / 订阅）
topic 卡片含丢弃指示；在线 Client 详情
对账面板（9.2.8）：per-topic 发布 vs 处理/缺失/丢弃累计 + 在途估算
服务端健康面板（9.2.8）：数据面循环耗时/收发速率/EAGAIN/信用拦截 chips
- 心跳到达间隔表与踢线计数

告警（9.2.8）

内置阈值规则：丢弃突增 / 缺口突增 / 缓冲积压变老 / 信用窗口持续拦截 / 数据面循环停顿 / 心跳踢线。配置 PULSEMQ_ALERT_WEBHOOK 后告警 POST JSON 到 webhook，未配置时降级为日志 WARNING；各阈值经 PULSEMQ_ALERT_* 环境变量调整，设 0 关闭对应规则。

REST API

# 实时指标（topics / latency / drops / 在线计数 / 最近事件
#   + 9.2.8：dataplane 数据面健康 / heartbeat 心跳质量 / reconciliation 对账）
curl 'http://localhost:9090/api/v1/stats/realtime?token=<token>'

# 主题列表
curl 'http://localhost:9090/api/v1/topics?token=<token>'

# 主题分钟级历史（内存 + SQLite 合并）
curl 'http://localhost:9090/api/v1/topics/market.tick/history?minutes=60&token=<token>'

# 延迟历史（kind=half 半程 / e2e 全程）
curl 'http://localhost:9090/api/v1/latency/topics/market.tick/history?minutes=60&kind=e2e&token=<token>'

# 丢弃 / 缺口分钟历史（9.2.8；?topic= 可选，缺省为全量合计）
curl 'http://localhost:9090/api/v1/stats/drops/history?minutes=60&token=<token>'
curl 'http://localhost:9090/api/v1/stats/gaps/history?topic=market.tick&token=<token>'

# 在线客户端明细（含 per-worker 细分、confirm 统计、credit 视图）
curl 'http://localhost:9090/api/v1/clients?token=<token>'

# 生命周期事件
curl 'http://localhost:9090/api/v1/events?limit=50&token=<token>'

# 系统状态（uptime / pid / 线程数 / RSS）
curl 'http://localhost:9090/api/v1/system/status?token=<token>'

# Prometheus 指标 exposition（9.2.8，支持 Bearer token 抓取）
curl -H 'Authorization: Bearer <token>' http://localhost:9090/metrics

# 健康检查（无需 token）
curl http://localhost:9090/healthz

token 通过 ?token=... 或 Authorization: Bearer ... 传递。

SSE 实时流

curl -N 'http://localhost:9090/api/v1/stats/stream?token=<token>'

每 1 秒推送一帧 JSON，包含 topics / latency_half / latency_e2e / drops / online_users / sse_events / server_time / start_time 等。

协议帧格式

单 bytes 帧（非 ZMQ 多帧，通过 DEALER/ROUTER 传输；9.2.5 起 v3 唯一格式）：

magic(2) ver(1) msg_type(1) flags(1) data_type(1) topic_len(1)
seq(8 BE) ts(8 BE ns) record_count(4 BE) [ack_token(4)] topic(N) payload(变长) [CRC32?(4)]

magic = "PM"，ver = 0x03
msg_type = DATA(0x01) / CONTROL(0x02)
seq（8B）恒在帧内：生产者占位 0，服务端按固定偏移 7 改写为 per-topic 单调序号
ack_token（4B，可选，flags bit 6）：确认发布回执编号
flags 位域：序列化器（bit 0-2）+ 压缩算法（bit 3-4）+ ack_token（bit 6）+ CRC（bit 7）+ reserved（bit 5）
data_type = UNKNOWN(0x00) / DICT(0x01) / DATAFRAME(0x02) / STR(0x03) / BYTES(0x04)
topic 上限 255 字节（1B topic_len）；record_count 上限 1,000,000；单帧上限 256MB
CRC 可选（由 flags bit 7 指示，默认关闭）

位级布局与 flags 编码细节见 docs/ARCHITECTURE.md。

凭据管理

CLI

用户管理是独立入口 pulsemq-users（不连 Server，直接读写凭据文件，密码自动 bcrypt 哈希）：

# 添加用户（密码自动 bcrypt 哈希；--password 可省略，改为交互输入）
pulsemq-users add trader1 --password secret123 --roles publisher,subscriber

# 列出所有用户
pulsemq-users list

# 禁用 / 启用用户
pulsemq-users disable trader1
pulsemq-users enable  trader1

# 修改密码
pulsemq-users passwd trader1 --password new_secret

# 热加载凭据（向 Server 进程发 SIGHUP；需 PULSEMQ_PID 环境变量，仅 POSIX）
pulsemq-users reload

启动服务端用另一个入口 pulsemq（等价于 pulsemq-server）：

pulsemq            # 启动 Server，Ctrl+C 优雅关闭

指定凭据文件：把 --file <path> 放在子命令前后均可（如 pulsemq-users list --file /etc/pulsemq/users.toml）。

文件格式（`pulsemq_users.toml`）

[users.admin]
hashed_password = "$2b$12$..."
roles = ["admin"]
enabled = true
created_at = "2026-06-27T00:00:00Z"

文件采用原子写（临时文件 + rename），用户名/角色做准入校验（仅字母数字 _ -），阻断危险字符流入 TOML 防注入。

Admin Token

优先级：显式 admin_token= 参数 > 配置文件 > 环境变量 PULSEMQ_ADMIN_TOKEN > token 文件。

未显式指定时：读取 ./data/pulsemq_admin.token 已有 token 直接复用（9.2.8 起，重启不再换 token）；文件不存在才生成 32 字节随机 base64url 写入（POSIX 下 0600 权限）并在 stderr 输出一次。Web UI 和 REST API 通过 ?token=... 或 Authorization: Bearer ... 传递。

日志

日志输出到 data/logs/ 目录，每日滚动，保留 30 天：

data/logs/
├── pulsemq_2026-08-01.log
├── pulsemq_2026-08-02.log
└── ...

stderr 同步输出（容器/交互可见）。

性能基准

仓库自带多套基准脚本：

# 1. 单进程快速基准（Server + Producer + Consumer 同进程）
python scripts/bench_simple.py --duration 5
python scripts/bench_simple.py --duration 5 --records-per-frame 1000 --serializer pyarrow --compression lz4
#   可选：--serializer {msgpack,json,pyarrow,str,bytes}
#         --compression {none,snappy,lz4,zstd}

# 2. 全面基准（协议层微基准 + 端到端矩阵 + 扇出，单进程）
python scripts/bench_full.py                  # 跑全部
python scripts/bench_full.py --duration 10 --part 2   # 只跑 Part 2（端到端矩阵）

# 3. 多进程基准（生产端/服务端/消费端独立进程，28 组合全覆盖）
python scripts/bench_multiprocess.py          # 跑全部 28 组合
python scripts/bench_multiprocess.py --count 3000 --data-type dict

# 4. 跨机器基准（远程 Linux 跑 Server，本地跑 Producer/Consumer）
python scripts/bench_dist.py --remote <ip> --ssh root@<ip>
python scripts/bench_dist.py --part a         # 只跑 Part A

脚本输出帧/记录吞吐量与 p50/p90/p99/max 帧延迟。

性能特征（可从实现推断，实际数值请自行运行脚本获取）：

DataFrame + msgpack/json：encode 限速、无积压，端到端延迟最低（p50 常在亚毫秒级）
小消息（dict/str/bytes）：吞吐最高（可达 10 万+ f/s），但 burst 发送易致队列积压，p50 较高
pyarrow：encode 快，但 consumer 端 to_pandas() 转换是延迟瓶颈
zstd：对大 payload 压缩比最优，对 < 200B 小消息通常为负收益
数据面同步线程：转发路径无 asyncio 调度，路由匹配有结果缓存

配置

环境变量

变量	说明	默认
`PULSEMQ_DATA_ENDPOINT`	数据面绑定地址	`tcp://0.0.0.0:5555`
`PULSEMQ_CONTROL_ENDPOINT`	控制面绑定地址	`tcp://0.0.0.0:5556`
`PULSEMQ_ADMIN_BIND`	管理 HTTP 绑定地址	`0.0.0.0:9090`
`PULSEMQ_CREDENTIALS_FILE`	凭据 TOML 路径	`./data/pulsemq_users.toml`
`PULSEMQ_ADMIN_TOKEN`	监控 token（覆盖随机生成）	自动生成
`PULSEMQ_ADMIN_PASSWORD`	首次生成默认 admin 的密码	随机
`PULSEMQ_SNDHWM`	ZMQ 发送高水位（帧数）	`10000`
`PULSEMQ_RCVHWM`	ZMQ 接收高水位（帧数）	`10000`
`PULSEMQ_HEARTBEAT_TIMEOUT`	心跳超时（秒）	`6.0`
`PULSEMQ_LATENCY_SAMPLE_RATE`	延迟采样率（0-1）	`0.01`
`PULSEMQ_RETENTION_DAYS`	SQLite 统计保留天数	`7`
`PULSEMQ_BCRYPT_COST`	bcrypt 代价因子	`12`
`PULSEMQ_SSE_INTERVAL`	SSE 推送间隔（秒）	`1.0`
`PULSEMQ_STATS_RETENTION_MINUTES`	内存统计窗口（分钟）	`480`
`PULSEMQ_ALERT_WEBHOOK`	告警 webhook URL（空=仅日志）	—
`PULSEMQ_ALERT_COOLDOWN_S`	告警每规则冷却（秒）	`60`
`PULSEMQ_ALERT_DROP_PER_MIN`	丢弃突增阈值（帧/分钟，0=关）	`1000`
`PULSEMQ_ALERT_GAP_PER_MIN`	缺口突增阈值（帧/分钟，0=关）	`1000`
`PULSEMQ_ALERT_BUFFER_AGE_S`	缓冲积压告警阈值（秒，0=关）	`5.0`
`PULSEMQ_ALERT_STARVED_PER_S`	信用拦截告警阈值（次/秒，0=关）	`100`
`PULSEMQ_ALERT_LOOP_STALL_MS`	数据面循环停顿阈值（ms，0=关）	`1000`
`PULSEMQ_USERNAME`	客户端用户名	—
`PULSEMQ_PASSWORD`	客户端密码	—
`PULSEMQ_PID`	Server PID（供 `pulsemq-users reload` 发 SIGHUP）	—

配置文件（TOML）

更多参数（stats_db、event_ring_size、stats_archive_batch_size、admin_thread、ui_enabled 等）通过 TOML 配置文件设置。在 Server(config=...) 传入自定义 ServerConfig，或调用 load_server_config(path) / load_client_config(path) 加载。完整字段见 ServerConfig / ClientConfig。

ServerConfig 默认值：零配置即可启动。

许可证

MIT

Name		Name	Last commit message	Last commit date
.idea		.idea
docs		docs
scripts		scripts
src/pulsemq		src/pulsemq
tests		tests
.gitignore		.gitignore
CLAUDE.md		CLAUDE.md
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
pyproject.toml		pyproject.toml
uv.lock		uv.lock

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服务端内置定时推送

生产者

消费者

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支持的数据类型

序列化格式

压缩算法

客户端生命周期

首次启动

运行期重连

多进程消费模型（9.2.4 起唯一模式）

监控

Web UI

告警（9.2.8）

REST API

SSE 实时流

协议帧格式

凭据管理

CLI

文件格式（pulsemq_users.toml）

Admin Token

日志

性能基准

配置

环境变量

配置文件（TOML）

许可证

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