发布：2023/10/23 22:40:39作者：管理员 来源：本站 浏览次数：504

一、RabbitMQ 消息队列介绍

RabbitMQ也是消息队列，那RabbitMQ和之前python的Queue有什么区别么？

   py 消息队列:

       线程 queue（同一进程下线程之间进行交互）

       进程 Queue（父子进程进行交互 或者 同属于同一进程下的多个子进程进行交互）

如果是两个完全独立的python程序，也是不能用上面两个queue进行交互的，或者和其他语言交互有哪些实现方式呢。

【Disk、Socket、其他中间件】这里中间件不仅可以支持两个程序之间交互，可以支持多个程序，可以维护好多个程序的队列。

像这种公共的中间件有好多成熟的产品：

RabbitMQ

ZeroMQ

ActiveMQ

……

RabbitMQ：erlang语言 开发的。

Python中连接RabbitMQ的模块：pika 、Celery(分布式任务队列) 、haigha

可以维护很多的队列

RabbitMQ 教程官网：http://www.rabbitmq.com/getstarted.html

几个概念说明：

   Broker：简单来说就是消息队列服务器实体。

   Exchange：消息交换机，它指定消息按什么规则，路由到哪个队列。

   Queue：消息队列载体，每个消息都会被投入到一个或多个队列。

   Binding：绑定，它的作用就是把exchange和queue按照路由规则绑定起来。

   Routing Key：路由关键字，exchange根据这个关键字进行消息投递。

   vhost：虚拟主机，一个broker里可以开设多个vhost，用作不同用户的权限分离。

   producer：消息生产者，就是投递消息的程序。

   consumer：消息消费者，就是接受消息的程序。

   channel：消息通道，在客户端的每个连接里，可建立多个channel，每个channel代表一个会话任务

二、RabbitMQ基本示例.

1、Rabbitmq 安装

ubuntu系统

?

1

install rabbitmq-server # 直接搞定

以下centos系统

1）Install Erlang

# For EL5:

rpm -Uvh http://download.fedoraproject.org/pub/epel/5/i386/epel-release-5-4.noarch.rpm

# For EL6:

rpm -Uvh http://download.fedoraproject.org/pub/epel/6/i386/epel-release-6-8.noarch.rpm

# For EL7:

rpm -Uvh http://download.fedoraproject.org/pub/epel/7/x86_64/e/epel-release-7-8.noarch.rpm

yum install erlang

2）Install RabbitMQ Server

rpm --import https://www.rabbitmq.com/rabbitmq-release-signing-key.asc

yum install rabbitmq-server-3.6.5-1.noarch.rpm

3）use RabbitMQ Server

chkconfig rabbitmq-server on

service rabbitmq-server stop/start

2、基本示例

发送端 producer

import pika

# 建立一个实例

connection = pika.BlockingConnection(

 pika.ConnectionParameters('localhost',5672) # 默认端口5672，可不写

 )

# 声明一个管道，在管道里发消息

channel = connection.channel()

# 在管道里声明queue

channel.queue_declare(queue='hello')

# RabbitMQ a message can never be sent directly to the queue, it always needs to go through an exchange.

channel.basic_publish(exchange='',

          routing_key='hello', # queue名字

          body='Hello World!') # 消息内容

print(" [x] Sent 'Hello World!'")

connection.close() # 队列关闭

接收端 consumer

import pika

import time

# 建立实例

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(

       'localhost'))

# 声明管道

channel = connection.channel()

# 为什么又声明了一个‘hello'队列？

# 如果确定已经声明了，可以不声明。但是你不知道那个机器先运行，所以要声明两次。

channel.queue_declare(queue='hello')

def callback(ch, method, properties, body): # 四个参数为标准格式

 print(ch, method, properties) # 打印看一下是什么

 # 管道内存对象 内容相关信息 后面讲

 print(" [x] Received %r" % body)

 time.sleep(15)

 ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag) # 告诉生成者，消息处理完成

channel.basic_consume( # 消费消息

   callback, # 如果收到消息，就调用callback函数来处理消息

   queue='hello', # 你要从那个队列里收消息

   # no_ack=True # 写的话，如果接收消息，机器宕机消息就丢了

   # 一般不写。宕机则生产者检测到发给其他消费者

   )

print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')

channel.start_consuming() # 开始消费消息

3、RabbitMQ 消息分发轮询

上面的只是一个生产者、一个消费者，能不能一个生产者多个消费者呢？

可以上面的例子，多启动几个消费者consumer，看一下消息的接收情况。

采用轮询机制；把消息依次分发

假如消费者处理消息需要15秒，如果当机了，那这个消息处理明显还没处理完，怎么处理？

（可以模拟消费端断了，分别注释和不注释 no_ack=True 看一下）

你没给我回复确认，就代表消息没处理完。

上面的效果消费端断了就转到另外一个消费端去了，但是生产者怎么知道消费端断了呢？

因为生产者和消费者是通过socket连接的，socket断了，就说明消费端断开了。

上面的模式只是依次分发，实际情况是机器配置不一样。怎么设置类似权重的操作？

RabbitMQ怎么办呢，RabbitMQ做了简单的处理就能实现公平的分发。

就是RabbitMQ给消费者发消息的时候检测下消费者里的消息数量，如果超过指定值（比如1条），就不给你发了。

只需要在消费者端，channel.basic_consume前加上就可以了。

channel.basic_qos(prefetch_count=1) # 类似权重，按能力分发，如果有一个消息，就不在给你发

channel.basic_consume( # 消费消息

三、RabbitMQ 消息持久化（durable、properties）

1、RabbitMQ 相关命令

rabbitmqctl list_queues # 查看当前queue数量及queue里消息数量

2、消息持久化

如果队列里还有消息，RabbitMQ 服务端宕机了呢？消息还在不在？

把RabbitMQ服务重启，看一下消息在不在。

上面的情况下，宕机了，消息就久了，下面看看如何把消息持久化。

每次声明队列的时候，都加上durable，注意每个队列都得写，客户端、服务端声明的时候都得写。

# 在管道里声明queue

channel.queue_declare(queue='hello2', durable=True)

测试结果发现，只是把队列持久化了，但是队列里的消息没了。

durable的作用只是把队列持久化。离消息持久话还差一步：

发送端发送消息时，加上properties

properties=pika.BasicProperties(

 delivery_mode=2, # 消息持久化

 )

发送端 producer

import pika

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(

       'localhost',5672)) # 默认端口5672，可不写

channel = connection.channel()

#声明queue

channel.queue_declare(queue='hello2', durable=True) # 若声明过，则换一个名字

#n RabbitMQ a message can never be sent directly to the queue, it always needs to go through an exchange.

channel.basic_publish(exchange='',

          routing_key='hello2',

          body='Hello World!',

          properties=pika.BasicProperties(

            delivery_mode=2, # make message persistent

            )

          )

print(" [x] Sent 'Hello World!'")

connection.close()

接收端 consumer

import pika

import time

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(

       'localhost'))

channel = connection.channel()

channel.queue_declare(queue='hello2', durable=True)

def callback(ch, method, properties, body):

 print(" [x] Received %r" % body)

 time.sleep(10)

 ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag) # 告诉生产者，消息处理完成

channel.basic_qos(prefetch_count=1) # 类似权重，按能力分发，如果有一个消息，就不在给你发

channel.basic_consume( # 消费消息

          callback, # 如果收到消息，就调用callback

          queue='hello2',

          # no_ack=True # 一般不写，处理完接收处理结果。宕机则发给其他消费者

          )

print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')

channel.start_consuming()

四、RabbitMQ 广播模式（exchange）

前面的效果都是一对一发，如果做一个广播效果可不可以，这时候就要用到exchange了

exchange必须精确的知道收到的消息要发给谁。exchange的类型决定了怎么处理，

类型有以下几种：

   fanout: 所有绑定到此exchange的queue都可以接收消息

   direct: 通过routingKey和exchange决定的那个唯一的queue可以接收消息

   topic： 所有符合routingKey(此时可以是一个表达式)的routingKey所bind的queue可以接收消息

1、fanout 纯广播、all

需要queue和exchange绑定，因为消费者不是和exchange直连的，消费者是连在queue上，queue绑定在exchange上，消费者只会在queu里度消息

    |------------------------|

    |      /—— queue <—|—> consumer1

producer —|—exchange1 <bind    |        

    |      —— queue <—|—> consumer2

   -|-exchange2  ……    |

    |------------------------|

发送端 publisher 发布、广播

import pika

import sys

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(

   host='localhost'))

channel = connection.channel()

# 注意：这里是广播，不需要声明queue

channel.exchange_declare(exchange='logs', # 声明广播管道

            type='fanout')

# message = ' '.join(sys.argv[1:]) or "info: Hello World!"

message = "info: Hello World!"

channel.basic_publish(exchange='logs',

          routing_key='', # 注意此处空，必须有

          body=message)

print(" [x] Sent %r" % message)

connection.close()

接收端 subscriber 订阅

import pika

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(

   host='localhost'))

channel = connection.channel()

channel.exchange_declare(exchange='logs',

            type='fanout')

# 不指定queue名字,rabbit会随机分配一个名字,exclusive=True会在使用此queue的消费者断开后,自动将queue删除

result = channel.queue_declare(exclusive=True)

# 获取随机的queue名字

queue_name = result.method.queue

print("random queuename:", queue_name)

channel.queue_bind(exchange='logs', # queue绑定到转发器上

         queue=queue_name)

print(' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C')

def callback(ch, method, properties, body):

 print(" [x] %r" % body)

channel.basic_consume(callback,

          queue=queue_name,

          no_ack=True)

channel.start_consuming()

注意：广播，是实时的，收不到就没了，消息不会存下来，类似收音机。

2、direct 有选择的接收消息

接收者可以过滤消息，只收我想要的消息

发送端publisher

import pika

import sys

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(

   host='localhost'))

channel = connection.channel()

channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',

            type='direct')

# 重要程度级别，这里默认定义为 info

severity = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else 'info'

message = ' '.join(sys.argv[2:]) or 'Hello World!'

channel.basic_publish(exchange='direct_logs',

          routing_key=severity,

          body=message)

print(" [x] Sent %r:%r" % (severity, message))

connection.close()

接收端subscriber

import pika

import sys

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(

   host='localhost'))

channel = connection.channel()

channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',

            type='direct')

result = channel.queue_declare(exclusive=True)

queue_name = result.method.queue

# 获取运行脚本所有的参数

severities = sys.argv[1:]

if not severities:

 sys.stderr.write("Usage: %s [info] [warning] [error] " % sys.argv[0])

 sys.exit(1)

# 循环列表去绑定

for severity in severities:

 channel.queue_bind(exchange='direct_logs',

           queue=queue_name,

           routing_key=severity)

print(' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C')

def callback(ch, method, properties, body):

 print(" [x] %r:%r" % (method.routing_key, body))

channel.basic_consume(callback,

          queue=queue_name,

          no_ack=True)

channel.start_consuming()

运行接收端，指定接收级别的参数，例：

   python direct_sonsumer.py info warning

   python direct_sonsumer.py warning error

3、topic 更细致的过滤

比如把error中，apache和mysql的分别或取出来

发送端publisher

import pika

import sys

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(

   host='localhost'))

channel = connection.channel()

channel.exchange_declare(exchange='topic_logs',

            type='topic')

routing_key = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else 'anonymous.info'

message = ' '.join(sys.argv[2:]) or 'Hello World!'

channel.basic_publish(exchange='topic_logs',

          routing_key=routing_key,

          body=message)

print(" [x] Sent %r:%r" % (routing_key, message))

connection.close()

接收端 subscriber

import pika

import sys

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(

   host='localhost'))

channel = connection.channel()

channel.exchange_declare(exchange='topic_logs',

            type='topic')

result = channel.queue_declare(exclusive=True)

queue_name = result.method.queue

binding_keys = sys.argv[1:]

if not binding_keys:

 sys.stderr.write("Usage: %s [binding_key]... " % sys.argv[0])

 sys.exit(1)

for binding_key in binding_keys:

 channel.queue_bind(exchange='topic_logs',

           queue=queue_name,

           routing_key=binding_key)

print(' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C')

def callback(ch, method, properties, body):

 print(" [x] %r:%r" % (method.routing_key, body))

channel.basic_consume(callback,

          queue=queue_name,

          no_ack=True)

channel.start_consuming()

运行接收端，指定接收哪些消息，例：

python topic_sonsumer.py *.info

python topic_sonsumer.py *.error mysql.*

python topic_sonsumer.py '#' # 接收所有消息

# 接收所有的 logs run:

# python receive_logs_topic.py "#"

# To receive all logs from the facility "kern":

# python receive_logs_topic.py "kern.*"

# Or if you want to hear only about "critical" logs:

# python receive_logs_topic.py "*.critical"

# You can create multiple bindings:

# python receive_logs_topic.py "kern.*" "*.critical"

# And to emit a log with a routing key "kern.critical" type:

# python emit_log_topic.py "kern.critical" "A critical kernel error"

4、RabbitMQ RPC 实现（Remote procedure call）

不知道你有没有发现，上面的流都是单向的，如果远程的机器执行完返回结果，就实现不了了。

如果返回，这种模式叫什么呢，RPC（远程过程调用），snmp就是典型的RPC

RabbitMQ能不能返回呢，怎么返回呢？既是发送端又是接收端。

但是接收端返回消息怎么返回？可以发送到发过来的queue里么？不可以。

返回时，再建立一个queue，把结果发送新的queue里

为了服务端返回的queue不写死，在客户端给服务端发指令的的时候，同时带一条消息说，你结果返回给哪个queue

RPC client

import pika

import uuid

import time

class FibonacciRpcClient(object):

 def __init__(self):

   self.connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(

       host='localhost'))

   self.channel = self.connection.channel()

   result = self.channel.queue_declare(exclusive=True)

   self.callback_queue = result.method.queue

   self.channel.basic_consume(self.on_response, # 只要一收到消息就调用on_response

                 no_ack=True,

                 queue=self.callback_queue) # 收这个queue的消息

 def on_response(self, ch, method, props, body): # 必须四个参数

   # 如果收到的ID和本机生成的相同，则返回的结果就是我想要的指令返回的结果

   if self.corr_id == props.correlation_id:

     self.response = body

 def call(self, n):

   self.response = None # 初始self.response为None

   self.corr_id = str(uuid.uuid4()) # 随机唯一字符串

   self.channel.basic_publish(

       exchange='',

       routing_key='rpc_queue', # 发消息到rpc_queue

       properties=pika.BasicProperties( # 消息持久化

         reply_to = self.callback_queue, # 让服务端命令结果返回到callback_queue

         correlation_id = self.corr_id, # 把随机uuid同时发给服务器

       ),

       body=str(n)

   )

   while self.response is None: # 当没有数据，就一直循环

     # 启动后，on_response函数接到消息，self.response 值就不为空了

     self.connection.process_data_events() # 非阻塞版的start_consuming()

     # print("no msg……")

     # time.sleep(0.5)

   # 收到消息就调用on_response

   return int(self.response)

if __name__ == '__main__':

 fibonacci_rpc = FibonacciRpcClient()

 print(" [x] Requesting fib(7)")

 response = fibonacci_rpc.call(7)

 print(" [.] Got %r" % response)

RPC server

import pika

import time

def fib(n):

 if n == 0:

   return 0

 elif n == 1:

   return 1

 else:

   return fib(n-1) + fib(n-2)

def on_request(ch, method, props, body):

 n = int(body)

 print(" [.] fib(%s)" % n)

 response = fib(n)

 ch.basic_publish(

     exchange='', # 把执行结果发回给客户端

     routing_key=props.reply_to, # 客户端要求返回想用的queue

     # 返回客户端发过来的correction_id 为了让客户端验证消息一致性

     properties=pika.BasicProperties(correlation_id = props.correlation_id),

     body=str(response)

 )

 ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag) # 任务完成，告诉客户端

if __name__ == '__main__':

 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(

     host='localhost'))

 channel = connection.channel()

 channel.queue_declare(queue='rpc_queue') # 声明一个rpc_queue ,

 channel.basic_qos(prefetch_count=1)

 # 在rpc_queue里收消息,收到消息就调用on_request

 channel.basic_consume(on_request, queue='rpc_queue')

 print(" [x] Awaiting RPC requests")

 channel.start_consuming()