我目前在Java和C++应用程序之间使用共享内存进行IPC，但在寻找一个更方便的替代方案。
谁能提供一个更好的、具有相同性能和速度的方法？
对于Linux上的Java/C++应用程序来说，共享内存IPC的良好替代品
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SyRenity
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由于 "不清楚 "的分数，我更新了描述，希望现在更清楚。
SyRenity
发布于
2009-05-25
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mikelong
发布于
2012-04-10
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这取决于你打算让你的应用程序如何互动。 在POSIX环境中，你有管道、共享内存、套接字、semaphores和消息队列。 请看这个问题。 比较unix linux IPC 欲了解更多信息。
你的流程的互动模式是什么（即客户/服务器，生产者-消费者，等等）？
根据个人经验，我建议你最好选择管道（因为它们只是读取和写入字节的文件）或套接字（因为两种语言都支持它们）。
Zifre
发布于
2012-04-10
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正如mikelong所说，这在很大程度上取决于你在做什么。据我所知，所有的IPC方法都没有本地的Java绑定，所以你可能不得不使用JNI并自己制作绑定，所以所有不同的方法的难度大致相同。如果你要做消息传递，我强烈建议使用消息队列。它们非常容易使用（一旦你有了绑定），并且具有良好的性能。如果你需要 "共享 "一些资源，那么你可能想坚持使用共享内存。
听起来你有某种客户端/服务器的东西，我会说使用消息队列、unix域套接字或命名管道。它们都涉及到在内核中复制数据，所以它们没有共享内存那么快，但它们仍然非常快。如果你有类似消息的数据（单独的小数据包），请使用消息队列。这可能是最干净的解决方案。如果你有更多的数据流，请使用管道或套接字。套接字的优点是，如果你想的话，以后可以很容易地使它成为网络透明的（如X11），但它们比管道更难操作。性能可能非常相似。
SyRenity
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只想移动一些二进制数据--但要尽可能快。
SyRenity
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实际上，我正在使用JNA进行IPC，它工作得很好--但同样，共享内存的普遍不便（剩余的段，等等...）是一个杀手。
Duck
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Java是否支持Unix域套接字？ 你可能需要一个附加的lib来实现这个功能。 如果你的数据由一些固定的结构组成，就用消息队列。 它们既快又容易使用。 如果数据更多的是可变的和流式的，那么就用命名的管道。
SyRenity
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命名管道是否与共享内存有相同或非常接近的速度？
Duck
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命名管道（fifos）会比共享内存慢，但这并不意味着它们不在你的应用程序可容忍的范围内。 由于你有多个写入器和一个读取器，你现在可能正在做大量的锁定。 如果你的数据少于PIPE_BUF（通常是4k左右），那么你的各个进程的写操作将是原子的，并由操作系统管理，这样就可以从你的pgms中去除复杂性。 另外，你可以让每个写者使用它自己的FIFO，用类似select()的东西复用你的读者。
monceaux
发布于
2012-04-10
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虽然可能不是最有效的，但Java只支持开箱即用的套接字（我记得是最好的）。 它们非常灵活，只是可能没有其他选择那么快。 正如Zifre所提到的，它给你留下了一个网络透明的机会，以及语言/绑定透明的机会；因为现在几乎每一种语言都支持套接字库，开箱即用。
当我把效率抛出窗外时，如果你想把它提高到一个新的水平，你也许可以把它包在某种网络服务中。 在消费者身上使用一个嵌入式网络服务器，让生产者提交他们的数据。
lothar
发布于
2012-04-10
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Duck
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在这种情况下，CORBA 将是矫枉过正的 IMO。 我们很容易忘记在设置 ORB、学习 CORBA、IDL 等方面要做多少工作。 对于那些只想在同一台机器上传递一些数据的人来说，这是一个令人生畏的前景，其中大部分是非结构化的，这在 CORBA 中是一个有点麻烦的。
lothar
：
@Duck 根据我的经验，学习如何使用 CORBA 比手动正确地进行跨语言/平台通信更容易。仅仅获得所有的 marhalling/demarshalling 的权利就会是一场噩梦。更不用说所有漂亮的服务(命名，事件，......)，人们可以使用开箱即用。
MK.
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你是认真的吗？COBRA？在2012年？ 我确信这是一项不错的技术，它的死亡是不幸和悲哀的，但它仍然是死亡。
zjagannatha
发布于
2012-04-10
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我目前在Java和C++应用程序之间使用共享内存进行IPC。 但我想找一个更方便的替代品。
谁能提供更好的方法，但有相同的性能速度？
对于简单的共享内存，你甚至不需要一个特殊的库。
class Main {
private static class CustomThread extends Thread {
public int x = 0;
public void run() {
x = 5;
public static void main(String[] args) {
CustomThread t = new CustomThread();
t.start();
System.out.println(t.x);
System.out.println(t.x);