我有一个处理cap'n proto-rpc请求的linux服务器。其中一些请求需要将请求中的数据转发到另一个运行kafka代理的服务器。librdkafka和cap'n proto kj库都可以使用poll（），因此我认为操作系统将确保它们都可以异步运行，但我不确定是否需要进一步的集成或是否有益。有人有这方面的经验吗？这个问题比我列出的细节要宽泛一些。。有其他的API，我可能会呼吁在未来从cap'n proto-rpc所以任何广泛的指导方针将不胜感激。
rhfm7lfc1#
不幸的是，这并不是那么简单。是的，它们都使用poll（），但问题是，一次只有一个库调用poll（），而且只有该库实际接收任何事件——另一个被卡住了。对于事件循环库来说，这是一个典型的挑战——默认情况下，它们不能一起使用。一种选择是尝试在单独的线程中使用这些库。但是，通常事件驱动库的设计都是基于这样的假设，即您在一个线程中执行所有操作，否则为什么需要一个事件循环？但“正确的做法”是集成事件循环。kj的事件循环能够与其他事件库集成。例如，我为node capnp将其与libuv集成；请参阅此文件的第一部分：https://github.com/kentonv/node-capnp/blob/master/src/node-capnp/capnp.cc（在某个时候，我计划将libuv相关的代码分离到cap'nproto附带的一个单独的库中。）举另一个例子，nathan hourt提出了一个pull请求，请求添加与qt的事件循环的集成——但请注意，这个请求不包括i/o集成，我认为这是因为nathan使用的是 AsyncIoStream 当数据可用时，他手动将其推入：https://github.com/sandstorm-io/capnproto/pull/253在任何情况下，无论Kafka用什么，你都需要做类似的事情。希望你能把你的代码贡献给cap'n proto！：）
AsyncIoStream
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按热度按时间rhfm7lfc1#
不幸的是，这并不是那么简单。是的，它们都使用poll（），但问题是，一次只有一个库调用poll（），而且只有该库实际接收任何事件——另一个被卡住了。对于事件循环库来说，这是一个典型的挑战——默认情况下，它们不能一起使用。
一种选择是尝试在单独的线程中使用这些库。但是，通常事件驱动库的设计都是基于这样的假设，即您在一个线程中执行所有操作，否则为什么需要一个事件循环？
但“正确的做法”是集成事件循环。kj的事件循环能够与其他事件库集成。例如，我为node capnp将其与libuv集成；请参阅此文件的第一部分：
https://github.com/kentonv/node-capnp/blob/master/src/node-capnp/capnp.cc
（在某个时候，我计划将libuv相关的代码分离到cap'nproto附带的一个单独的库中。）
举另一个例子，nathan hourt提出了一个pull请求，请求添加与qt的事件循环的集成——但请注意，这个请求不包括i/o集成，我认为这是因为nathan使用的是
AsyncIoStream当数据可用时，他手动将其推入：https://github.com/sandstorm-io/capnproto/pull/253
在任何情况下，无论Kafka用什么，你都需要做类似的事情。希望你能把你的代码贡献给cap'n proto！：）