RabbitMQ快速入门python教程
摘要:HelloWorld 简介 RabbitMQ:接受消息再传递消息,可以视为一个“邮局”。发送者和接受者通过队列来进行交互,队列的大小可以视为无限的,多个发送者可以发生给一个队列,多个接收者也可以从一个队列中接受消息。 co...
HelloWorld
简介
RabbitMQ:接受消息再传递消息,可以视为一个“邮局”。发送者和接受者通过队列来进行交互,队列的大小可以视为无限的,多个发送者可以发生给一个队列,多个接收者也可以从一个队列中接受消息。
code
rabbitmq使用的协议是amqp,用于python的推荐客户端是pika
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pip install pika -i https: //pypi.douban.com/simple/
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send.py
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# coding: utf8
import pika
# 建立一个连接
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
'localhost' )) # 连接本地的RabbitMQ服务器
channel = connection.channel() # 获得channel
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这里链接的是本机的,如果想要连接其他机器上的服务器,只要填入地址或主机名即可。
接下来我们开始发送消息了,注意要确保接受消息的队列是存在的,否则rabbitmq就丢弃掉该消息
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channel.queue_declare(queue= 'hello' ) # 在RabbitMQ中创建hello这个队列
channel.basic_publish(exchange= '' , # 使用默认的exchange来发送消息到队列
routing_key= 'hello' , # 发送到该队列 hello 中
body= 'Hello World!' ) # 消息内容
connection.close() # 关闭 同时 flush
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RabbitMQ默认需要1GB的空闲磁盘空间,否则发送会失败。
这时已在本地队列hello中存放了一个消息,如果使用 rabbitmqctl list_queues 可看到
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hello 1
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说明有一个hello队列 里面存放了一个消息
receive.py
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# coding: utf8
import pika
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
'localhost' ))
channel = connection.channel()
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还是先链接到服务器,和之前发送时相同
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channel.queue_declare(queue= 'hello' ) # 此处就是声明了 来确保该队列 hello 存在 可以多次声明 这里主要是为了防止接受程序先运行时出错
def callback(ch, method, properties, body): # 用于接收到消息后的回调
print ( " [x] Received %r" % body)
channel.basic_consume(callback,
queue= 'hello' , # 收指定队列hello的消息
no_ack=True) #在处理完消息后不发送ack给服务器
channel.start_consuming() # 启动消息接受 这会进入一个死循环
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工作队列(任务队列)
工作队列是用于分发耗时任务给多个工作进程的。不立即做那些耗费资源的任务(需要等待这些任务完成),而是安排这些任务之后执行。例如我们把task作为message发送到队列里,启动工作进程来接受并最终执行,且可启动多个工作进程来工作。这适用于web应用,即不应在一个http请求的处理窗口内完成复杂任务。
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channel.basic_publish(exchange= '' ,
routing_key= 'task_queue' ,
body=message,
properties=pika.BasicProperties(
delivery_mode = 2, # 使得消息持久化
))
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分配消息的方式为 轮询 即每个工作进程获得相同的消息数。
消息ack
如果消息分配给某个工作进程,但是该工作进程未处理完成就崩溃了,可能该消息就丢失了,因为rabbitmq一旦把一个消息分发给工作进程,它就把该消息删掉了。
为了预防消息丢失,rabbitmq提供了ack,即工作进程在收到消息并处理后,发送ack给rabbitmq,告知rabbitmq这时候可以把该消息从队列中删除了。如果工作进程挂掉 了,rabbitmq没有收到ack,那么会把该消息 重新分发给其他工作进程。不需要设置timeout,即使该任务需要很长时间也可以处理。
ack默认是开启的,之前我们的工作进程显示指定了no_ack=True
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channel.basic_consume(callback, queue= 'hello' ) # 会启用ack
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带ack的callback:
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def callback(ch, method, properties, body):
print " [x] Received %r" % (body,)
time.sleep( body. count ( '.' ) )
print " [x] Done"
ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag) # 发送ack
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消息持久化
但是,有时RabbitMQ重启了,消息也会丢失。可在创建队列时设置持久化:
(队列的性质一旦确定无法改变)
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channel.queue_declare(queue= 'task_queue' , durable=True)
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同时在发送消息时也得设置该消息的持久化属性:
channel.basic_publish(exchange='',
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routing_key= "task_queue" ,
body=message,
properties=pika.BasicProperties(
delivery_mode = 2, # make message persistent
))
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但是,如果在RabbitMQ刚接收到消息还没来得及存储,消息还是会丢失。同时,RabbitMQ也不是在接受到每个消息都进行存盘操作。如果还需要更完善的保证,需要使用publisher confirm。
公平的消息分发
轮询模式的消息分发可能并不公平,例如奇数的消息都是繁重任务的话,某些进程则会一直运行繁 重任务。即使某工作进程上有积压的消息未处理,如很多都没发ack,但是RabbitMQ还是会按照顺序发消息给它。可以在接受进程中加设置:
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channel.basic_qos(prefetch_count=1)
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告知RabbitMQ,这样在一个工作进程没回发ack情况下是不会再分配消息给它。
群发
一般情况下,一条消息是发送给一个工作进程,然后完成,有时想把一条消息同时发送给多个进程:
exchange
发送者是不是直接发送消息到队列中的,事实上发生者根本不知道消息会发送到那个队列,发送者只能把消息发送到exchange里。exchange一方面收生产者的消息,另一方面把他们推送到队列中。所以作为exchange,它需要知道当收到消息时它需要做什么,是应该把它加到一个特殊的队列中还是放到很多的队列中,或者丢弃。exchange有direct、topic、headers、fanout等种类,而群发使用的即fanout。之前在发布消息时,exchange的值为 '' 即使用default exchange。
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channel.exchange_declare(exchange= 'logs' , type= 'fanout' ) # 该exchange会把消息发送给所有它知道的队列中
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临时队列
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result = channel.queue_declare() # 创建一个随机队列
result = channel.queue_declare(exclusive=True) # 创建一个随机队列,同时在没有接收者连接该队列后则销毁它
queue_name = result.method.queue
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这样result.method.queue即是队列名称,在发送或接受时即可使用。
绑定exchange 和 队列
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channel.queue_bind(exchange= 'logs' ,
queue= 'hello' )
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logs在发送消息时给hello也发一份。
在发送消息是使用刚刚创建的 logs exchange
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channel.basic_publish(exchange= 'logs' ,
routing_key= '' ,
body=message)
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路由
之前已经使用过bind,即建立exchange和queue的关系(该队列对来自该exchange的消息有兴趣),bind时可另外指定routing_key选项。
使用direct exchange
将对应routing key的消息发送到绑定相同routing key的队列中
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channel.exchange_declare(exchange= 'direct_logs' ,
type= 'direct' )
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发送函数,发布不同severity的消息:
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channel.basic_publish(exchange= 'direct_logs' ,
routing_key=severity,
body=message)
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接受函数中绑定对应severity的:
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channel.queue_bind(exchange= 'direct_logs' ,
queue=queue_name,
routing_key=severity)
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使用topic exchange
之前使用的direct exchange 只能绑定一个routing key,可以使用这种可以拿.隔开routing key的topic exchange,例如:
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"stock.usd.nyse" "nyse.vmw"
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和direct exchange一样,在接受者那边绑定的key与发送时指定的routing key相同即可,另外有些特殊的值:
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* 代表1个单词
# 代表0个或多个单词
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如果发送者发出的routing key都是3个部分的,如:celerity.colour.species。
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Q1:
*.orange.* 对应的是中间的colour都为orange的
Q2:
*.*.rabbit 对应的是最后部分的species为rabbit的
lazy.# 对应的是第一部分是lazy的
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qucik.orange.rabbit Q1 Q2都可接收到,quick.orange.fox 只有Q1能接受到,对于lazy.pink.rabbit虽然匹配到了Q2两次,但是只会发送一次。如果绑定时直接绑定#,则会收到所有的。
RPC
在远程机器上运行一个函数然后获得结果。
1、客户端启动 同时设置一个临时队列用于接受回调,绑定该队列
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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, no_ack=True,
queue=self.callback_queue)
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2、客户端发送rpc请求,同时附带reply_to对应回调队列,correlation_id设置为每个请求的唯一id(虽然说可以为每一次RPC请求都创建一个回调队列,但是这样效率不高,如果一个客户端只使用一个队列,则需要使用correlation_id来匹配是哪个请求),之后阻塞在回调队列直到收到回复
注意:如果收到了非法的correlation_id直接丢弃即可,因为有这种情况--服务器已经发了响应但是还没发ack就挂了,等一会服务器重启了又会重新处理该任务,又发了一遍相应,但是这时那个请求已经被处理掉了
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channel.basic_publish(exchange= '' ,
routing_key= 'rpc_queue' ,
properties=pika.BasicProperties(
reply_to = self.callback_queue,
correlation_id = self.corr_id,
),
body=str(n)) # 发出调用
while self.response is None: # 这边就相当于阻塞了
self.connection.process_data_events() # 查看回调队列
return int(self.response)
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3、请求会发送到rpc_queue队列
4、RPC服务器从rpc_queue中取出,执行,发送回复
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channel.basic_consume(on_request, queue= 'rpc_queue' ) # 绑定 等待请求
# 处理之后:
ch.basic_publish(exchange= '' ,
routing_key=props.reply_to,
properties=pika.BasicProperties(correlation_id = \
props.correlation_id),
body=str(response)) # 发送回复到回调队列
ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag) # 发送ack
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5、客户端从回调队列中取出数据,检查correlation_id,执行相应操作
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if self.corr_id == props.correlation_id:
self.response = body
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