介绍

RabbitMQ是一个在AMQP基础上完整的,可复用的企业消息系统。他遵循Mozilla Public License开源协议。

MQ全称为Message Queue,

消息队列(MQ)是一种应用程序对应用程序的通信方法。应用程序通过读写出入队列的消息(针对应用程序的数据)来通信,而无需专用连接来链接它们。消

息传递指的是程序之间通过在消息中发送数据进行通信,而不是通过直接调用彼此来通信,直接调用通常是用于诸如远程过程调用的技术。排队指的是应用程序通过

队列来通信。队列的使用除去了接收和发送应用程序同时执行的要求。

应用场景:

RabbitMQ无疑是目前最流行的消息队列之一,对各种语言环境的支持也很丰富,作为一个.NET developer有必要学习和了解这一工具。消息队列的使用场景大概有3种:

1、系统集成,分布式系统的设计。各种子系统通过消息来对接,这种解决方案也逐步发展成一种架构风格,即“通过消息传递的架构”。

2、当系统中的同步处理方式严重影响了吞吐量,比如日志记录。假如需要记录系统中所有的用户行为日志,如果通过同步的方式记录日志势必会影响系统的响应速度,当我们将日志消息发送到消息队列,记录日志的子系统就会通过异步的方式去消费日志消息。

3、系统的高可用性,比如电商的秒杀场景。当某一时刻应用服务器或数据库服务器收到大量请求,将会出现系统宕机。如果能够将请求转发到消息队列,再由服务器去消费这些消息将会使得请求变得平稳,提高系统的可用性。

安装

安装RabbitMQ

基础环境:

内核3.10.0-327.el7.x86_64

系统版本

CentOS Linux release7.2.1511(Core)

安装配置epel源#rpm -ivh http://mirrors.neusoft.edu.cn/epel/7/x86_64/e/epel-release-7-7.noarch.rpm

安装erlang#yum install erlang

下载RabbitMQ 3.6.1

#wget http://www.rabbitmq.com/releases/rabbitmq-server/v3.6.1/rabbitmq-server-3.6.1-1.noarch.rpm

安装rabbitmq-server#rpm -ivh rabbitmq-server-3.6.1-1.noarch.rpm

生成配置文件#cp /usr/share/doc/rabbitmq-server-3.6.1/rabbitmq.config.example /etc/rabbitmq/rabbitmq.config

启动RabbitMQ#rabbitmq-server start

安装Python API

#pip3 install pika

or

#easy_install pika

Python 操作RabbitMQ

对于RabbitMQ来说,生产和消费不再针对内存里的一个Queue对象,而是某台服务器上的RabbitMQ Server实现的消息队列。

1.生产者代码

#!/usr/bin/env python#-*- coding: utf-8 -*-#auth : pangguoping

importpika########################## 生产者 #########################

credentials = pika.PlainCredentials('admin', 'admin')#链接rabbit服务器(localhost是本机,如果是其他服务器请修改为ip地址)

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('192.168.1.103',5672,'/',credentials))#创建频道

channel =connection.channel()#声明消息队列,消息将在这个队列中进行传递。如果将消息发送到不存在的队列,rabbitmq将会自动清除这些消息。如果队列不存在,则创建

channel.queue_declare(queue='hello')#exchange -- 它使我们能够确切地指定消息应该到哪个队列去。#向队列插入数值 routing_key是队列名 body是要插入的内容

channel.basic_publish(exchange='',

routing_key='hello',

body='Hello World!')print("开始队列")#缓冲区已经flush而且消息已经确认发送到了RabbitMQ中,关闭链接

connection.close()

2.消费者代码

#!/usr/bin/env python#-*- coding: utf-8 -*-#auth : pangguoping

importpika########################### 消费者 ##########################

credentials = pika.PlainCredentials('admin', 'admin')#连接到rabbitmq服务器

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('192.168.1.103',5672,'/',credentials))

channel=connection.channel()#声明消息队列,消息将在这个队列中进行传递。如果队列不存在,则创建

channel.queue_declare(queue='wzg')#定义一个回调函数来处理,这边的回调函数就是将信息打印出来。

defcallback(ch, method, properties, body):print("[x] Received %r" %body)#告诉rabbitmq使用callback来接收信息

channel.basic_consume(callback,

queue='hello',

no_ack=True)#no_ack=True表示在回调函数中不需要发送确认标识

print('[*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')#开始接收信息,并进入阻塞状态,队列里有信息才会调用callback进行处理。按ctrl+c退出。

channel.start_consuming()

RabbitMQ持久化

1、acknowledgment 消息不丢失的方法

生效方法:channel.basic_consume(consumer_callback, queue, no_ack=False, exclusive=False, consumer_tag=None, arguments=None)

即no_ack=False(默认为False,即必须有确认标识),在回调函数consumer_callback中,未收到确认标识,那么,RabbitMQ会重新将该任务添加到队列中。

生产者代码

#!/usr/bin/env python#-*- coding: utf-8 -*-#auth : pangguoping

importpika########################## 生产者 #########################

credentials = pika.PlainCredentials('admin', 'admin')#链接rabbit服务器(localhost是本机,如果是其他服务器请修改为ip地址)

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('192.168.1.103',5672,'/',credentials))#创建频道

channel =connection.channel()#声明消息队列,消息将在这个队列中进行传递。如果将消息发送到不存在的队列,rabbitmq将会自动清除这些消息。如果队列不存在,则创建

channel.queue_declare(queue='hello')#exchange -- 它使我们能够确切地指定消息应该到哪个队列去。#向队列插入数值 routing_key是队列名 body是要插入的内容

channel.basic_publish(exchange='',

routing_key='hello',

body='Hello World!')print("开始队列")#缓冲区已经flush而且消息已经确认发送到了RabbitMQ中,关闭链接

connection.close()

消费者代码:

importpika

credentials= pika.PlainCredentials('admin', 'admin')#链接rabbit

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('192.168.1.103',5672,'/',credentials))#创建频道

channel =connection.channel()#如果生产者没有运行创建队列,那么消费者创建队列

channel.queue_declare(queue='hello')defcallback(ch, method, properties, body):print("[x] Received %r" %body)importtime

time.sleep(10)print

'ok'ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag) #主要使用此代码

channel.basic_consume(callback,

queue='hello',

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

channel.start_consuming()

2、消息持久化存储(Message durability)

虽然有了消息反馈机制,但是如果rabbitmq自身挂掉的话,那么任务还是会丢失。所以需要将任务持久化存储起来。声明持久化存储

channel.queue_declare(queue='wzg', durable=True) #声明队列持久化

Ps: 但是这样程序会执行错误,因为‘wzg’这个队列已经存在,并且是非持久化的,rabbitmq不允许使用不同的参数来重新定义存在的队列。因此需要重新定义一个队列

channel.queue_declare(queue='test_queue', durable=True) #声明队列持久化

注意:如果仅仅是设置了队列的持久化,仅队列本身可以在rabbit-server宕机后保留,队列中的信息依然会丢失,如果想让队列中的信息或者任务保留,还需要做以下设置:

channel.basic_publish(exchange='',

routing_key="test_queue",

body=message,

properties=pika.BasicProperties(

delivery_mode= 2, #使消息或任务也持久化存储

))

消息队列持久化包括3个部分:

(1)exchange持久化,在声明时指定durable => 1(2)queue持久化,在声明时指定durable => 1(3)消息持久化,在投递时指定delivery_mode=> 2(1是非持久化)

如果exchange和queue都是持久化的,那么它们之间的binding也是持久化的。如果exchange和queue两者之间有一个持久化,一个非持久化,就不允许建立绑定。

发布与订阅

RabbitMQ的发布与订阅,借助于交换机(Exchange)来实现。

交换机的工作原理:消息发送端先将消息发送给交换机,交换机再将消息发送到绑定的消息队列,而后每个接收端(consumer)都能从各自的消息队列里接收到信息。

Exchange有三种工作模式,分别为:Fanout, Direct, Topic

模式1 Fanout

任何发送到Fanout Exchange的消息都会被转发到与该Exchange绑定(Binding)的所有Queue上

1.可以理解为路由表的模式

2.这种模式不需要routing_key(即使指定,也是无效的)

3.这种模式需要提前将Exchange与Queue进行绑定,一个Exchange可以绑定多个Queue,一个Queue可以同多个Exchange进行绑定。

4.如果接受到消息的Exchange没有与任何Queue绑定,则消息会被抛弃。

注意:这个时候必须先启动消费者,即订阅者。因为随机队列是在consumer启动的时候随机生成的,并且进行绑定的。producer仅仅是发送至exchange,并不直接与随机队列进行通信。

生产者代码

#!/usr/bin/env python#-*- coding: utf-8 -*-#auth : pangguoping#rabbitmq 发布者

importpika

credentials= pika.PlainCredentials('admin', 'admin')#链接rabbit服务器(localhost是本机,如果是其他服务器请修改为ip地址)

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('192.168.1.103',5672,'/',credentials))

channel=connection.channel()#定义交换机,exchange表示交换机名称,type表示类型

channel.exchange_declare(exchange='logs_fanout',

type='fanout')

message= 'Hello Python'

#将消息发送到交换机

channel.basic_publish(exchange='logs_fanout', #指定exchange

routing_key='', #fanout下不需要配置,配置了也不会生效

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

connection.close()

消费者代码

#!/usr/bin/env python#-*- coding: utf-8 -*-#auth : pangguoping

#rabbitmq 订阅者

importpika

credentials= pika.PlainCredentials('admin', 'admin')#链接rabbit服务器(localhost是本机,如果是其他服务器请修改为ip地址)

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('192.168.1.103',5672,'/',credentials))

channel=connection.channel()#定义交换机,进行exchange声明,exchange表示交换机名称,type表示类型

channel.exchange_declare(exchange='logs_fanout',

type='fanout')#随机创建队列

result = channel.queue_declare(exclusive=True) #exclusive=True表示建立临时队列,当consumer关闭后,该队列就会被删除

queue_name =result.method.queue#将队列与exchange进行绑定

channel.queue_bind(exchange='logs_fanout',

queue=queue_name)print('[*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C')defcallback(ch, method, properties, body):print("[x] %r" %body)#从队列获取信息

channel.basic_consume(callback,

queue=queue_name,

no_ack=True)

channel.start_consuming()

模式2  Direct

路由键的工作原理:每个接收端的消息队列在绑定交换机的时候,可以设定相应的路由键。发送端通过交换机发送信息时,可以指明路由键 ,交换机会根据路由键把消息发送到相应的消息队列,这样接收端就能接收到消息了。

任何发送到Direct Exchange的消息都会被转发到routing_key中指定的Queue:

1.一般情况可以使用rabbitMQ自带的Exchange:””  (该Exchange的名字为空字符串), 也可以自定义Exchange

2.这种模式下不需要将Exchange进行任何绑定(bind)操作。当然也可以进行绑定。可以将不同的routing_key与不同的queue进行绑定,不同的queue与不同exchange进行绑定

3.消息传递时需要一个“routing_key”

4.如果消息中中不存在routing_key中绑定的队列名,则该消息会被抛弃。

如果一个exchange 声明为direct,并且bind中指定了routing_key,那么发送消息时需要同时指明该exchange和routing_key.

消费者代码

#!/usr/bin/env python#-*- coding: utf-8 -*-#auth : pangguoping#消费者

importpika

credentials= pika.PlainCredentials('admin', 'admin')#链接rabbit服务器(localhost是本机,如果是其他服务器请修改为ip地址)

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('192.168.1.103',5672,'/',credentials))

channel=connection.channel()#定义exchange和类型

channel.exchange_declare(exchange='direct_test',

type='direct')#生成随机队列

result = channel.queue_declare(exclusive=True)

queue_name=result.method.queue

severities= ['error', ]#将随机队列与routing_key关键字以及exchange进行绑定

for severity inseverities:

channel.queue_bind(exchange='direct_test',

queue=queue_name,

routing_key=severity)print('[*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C')defcallback(ch, method, properties, body):print("[x] %r:%r" %(method.routing_key, body))#接收消息

channel.basic_consume(callback,

queue=queue_name,

no_ack=True)

channel.start_consuming()

生产者

#!/usr/bin/env python#-*- coding: utf-8 -*-#auth : pangguoping#发布者

importpika

credentials= pika.PlainCredentials('admin', 'admin')#链接rabbit服务器(localhost是本机,如果是其他服务器请修改为ip地址)

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('192.168.1.103',5672,'/',credentials))

channel=connection.channel()#定义交换机名称及类型

channel.exchange_declare(exchange='direct_test',

type='direct')

severity= 'info'message= '123'

#发布消息至交换机direct_test,且发布的消息携带的关键字routing_key是info

channel.basic_publish(exchange='direct_test',

routing_key=severity,

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

connection.close()

当接收端正在运行时,可以使用rabbitmqctl list_bindings来查看绑定情况。

模式3 Topic

路由键模糊匹配,其实是路由键(routing_key)的扩展,就是可以使用正则表达式,和常用的正则表示式不同,这里的话“#”表示所有、全部的意思;“*”只匹配到一个词。

任何发送到Topic Exchange的消息都会被转发到所有关心routing_key中指定话题的Queue上

1.这种模式较为复杂,简单来说,就是每个队列都有其关心的主题,所有的消息都带有一个“标题”(routing_key),Exchange会将消息转发到所有关注主题能与  routing_key模糊匹配的队列。

2.这种模式需要routing_key,也许要提前绑定Exchange与Queue。

3.在进行绑定时,要提供一个该队列关心的主题,如“#.log.#”表示该队列关心所有涉及log的消息(一个routing_key为”MQ.log.error”的消息会被转发到该队列)。

4.“#”表示0个或若干个关键字,“*”表示一个关键字。如“log.*”能与“log.warn”匹配,无法与“log.warn.timeout”匹配;但是“log.#”能与上述两者匹配。

5.同样,如果Exchange没有发现能够与routing_key匹配的Queue,则会抛弃此消息。

具体代码这里不在多余写,参照第二种模式的就可以,唯一变动的地方就是exchange type的声明,以及进行绑定和发送的时候routing_key使用正则模式即可。

至此,利用Python操作RabbitMQ,以及一些简单用法,在这里介绍完毕。

参考http://www.cnblogs.com/jishuweiwang

python总线 rabbitmq_python - 操作RabbitMQ相关推荐

  1. python使用pika操作rabbitmq总结

    python 连接操作rabbitMQ 主要是使用pika库 安装: pip install pika==1.0.1 注意: pika 1.x 与 pika 0.x 有一些不同,使用的时候需要看清版本 ...

  2. python使用pika操作rabbitmq总结(一)

    python 连接操作rabbitMQ 主要是使用pika库 安装: pip install pika==1.0.1 注意: pika 1.x 与 pika 0.x 有一些不同,使用的时候需要看清版本 ...

  3. python总线 rabbitmq_Python rabbitMQ如何实现生产消费者模式

    (一)安装一个消息中间件,如:rabbitMQ (二)生产者 sendmq.py import pika import sys import time # 远程rabbitmq服务的配置信息 user ...

  4. Python操作 RabbitMQ、Redis、Memcache、SQLAlchemy

    Memcached Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,用于动态Web应用以减轻数据库负载.它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数,从而提高动态.数据库驱动网站的速度 ...

  5. Python之操作RabbitMQ

    RabbitMQ是一个在AMQP基础上完整的,可复用的企业消息系统.他遵循Mozilla Public License开源协议. MQ全称为Message Queue, 消息队列(MQ)是一种应用程序 ...

  6. python操作RabbitMQ

    RabbitMQ介绍 RabbitMQ是一个由erlang开发的AMQP(Advanced Message Queue)的开源实现的产品,RabbitMQ是一个消息代理,从"生产者" ...

  7. Python菜鸟之路:Python基础-Python操作RabbitMQ

    RabbitMQ简介 rabbitmq中文翻译的话,主要还是mq字母上:Message Queue,即消息队列的意思.rabbitmq服务类似于mysql.apache服务,只是提供的功能不一样.ra ...

  8. python 操作RabbitMQ

    pip install pika使用API操作RabbitMQ基于Queue实现生产者消费者模型View Code 对于RabbitMQ来说,生产和消费不再针对内存里的一个Queue对象,而是某台服务 ...

  9. python_day10のPython操作 RabbitMQ、Redis、Memcache

    Memcached Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,用于动态Web应用以减轻数据库负载.它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数,从而提高动态.数据库驱动网站的速度 ...

最新文章

  1. Android开发之手机拍照功能的实现(源代码分享)
  2. C++编程题,开心的小明
  3. c运行库、c标准库、windows API的区别和联系
  4. OpenCV图像处理实际案例(一)---图像倾斜矫正(仿射变换)和去边(轮廓查找+ROI提取)
  5. 20140710文安c++面试总结
  6. 对c#剪切板Clipboard占用的问题一点解决方法
  7. (c语言)编程输出二维数组中元素的最大值,要求用指针实现。
  8. 华为hcie题库有多少题?华为认证hcie面试需要注意什么?
  9. 疯狂模渲大师体验版安装教程|效果图设计师怎么安装并注册3dmax疯狂模渲大师体验版?
  10. 四、Oracle 视图
  11. 如何将交叉引用参考文献批量变为上标
  12. 【Latex】latex表格技巧
  13. 2个鸡蛋100层楼/2个玻璃珠39层楼
  14. 迷宫 做的第一个搜索题
  15. Xen、OpenVZ、KVM、Hyper-V、VMWare虚拟化技术介绍
  16. 用for循环输出俄文的“字母表”
  17. CSSJS弹出层效果,兼容所有浏览器
  18. CCF 201803-4 棋局评估(博弈论)
  19. 在网页上加QQ,MSN,skype,goolge TALK,雅虎通,贸易通,淘宝旺旺在线客服代码
  20. React(二)react脚手架的搭建

热门文章

  1. MongoDB最新4.2.7版本三分片集群修改IP实操演练
  2. 用asp.net core结合fastdfs打造分布式文件存储系统
  3. 【Magicodes.IE 2.0.0-beta1版本发布】已支持数据表格、列筛选器和Sheet拆分
  4. 从AppDomain迁移到AssemblyLoadContext
  5. 微软宣布加入 OpenJDK,看网上各派的热闹
  6. 给 asp.net core 写个中间件来记录接口耗时
  7. 数据告诉你:中年并不只有危机,创业或许正当时
  8. 快速搭建CentOS+ASP.NET Core环境支持WebSocket
  9. 微服务~Eureka实现的服务注册与发现及服务之间的调用
  10. 发布 ASP.NET Core 应用