【python】-- RabbitMQ 安装、基本示例、轮询机制
RabbitMQ
MQ全称为Message Queue, 是一种分布式应用程序的的通信方法，它是消费-生产者模型的一个典型的代表，producer往消息队列中不断写入消息，而另一端consumer则可以读取或者订阅队列中的消息。RabbitMQ是MQ产品的典型代表，是一款基于AMQP协议可复用的企业消息系统。业务上，可以实现服务提供者和消费者之间的数据解耦，提供高可用性的消息传输机制，在实际生产中应用相当广泛。本文意在介绍Rabbitmq的基本原理，以及在python下的各种应用。
python中的queue概念：
- 线程queue：只是用于多个线程之间，进行数据同步交互的。
- 进程queue：只是用户父进程与子进程进行交互，或者属于同一父进程下的多个子进程进行交互。
一、安装：
1、windows:
RabbitMQ依赖的语言 erlang:下载
RabbitMQ软件:下载
windows下实现远程访问RabbitMQ:查看
2、Linux:
Linux:安装步骤
3、python下使用RabbitMQ：
RabbitMQ的python使用文档 :查看
安装python rabbitMQ modul: pip3 install pika
pika演示文档：查看
二、基本示例：
1、队列通信图示意：
2、代码示例：
2.1、producer(发送消息)
建立socket->声明管道->声明queue->通过一个exchange 发送内容至queue->关闭连接
import pika
# 声明一个socket 实例
connect = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters("localhost"))
# 声明一个管道
channel = connect.channel()
# 声明queue名称为test
channel.queue_declare(queue="test")
#RabbitMQ的消息永远不会被直接发送到队列中，它总是需要经过一次交换
channel.basic_publish(exchange='',
routing_key="test",#queue名称
body="hello word") #发送给消费者的消息
print("Sent 'hello world'")
connect.close()
2.2 consumers（接受消息）
创建socket连接->声明管道->声明queue->创建回调函数callback接受消息->开启不停消费
import pika
# 声明socket实例
connect = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters("localhost"))
# 声明一个管道 虽然在之前的produce代码中声明过一次管道，
# 但是在不知道produce中的管道是否运行之前（如果未运行,consumers中也不声明的话就会报错），
# 在consumers中也声明一次是一种正确的做法
channel = connect.channel()
#声明管道
channel.queue_declare(queue="test")
#回调函数
def callback(h, method, properites, body):
print("-----", h, method, properites, body)
print("Received %r" % body)
#ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag) 当no_ack=Flase时，手动确认收到消息
channel.basic_consume(callback, #回调函数
queue="test", #queue名称
no_ack=True) # 不确认消息是否被接收
print("Waiting for messages")
#这个start只要一启动，就一直运行，它不止收一条，而是永远收下去，没有消息就在这边卡住
channel.start_consuming()
#输出
Waiting for messages
----- <BlockingChannel impl=<Channel number=1 OPEN conn=<SelectConnection OPEN socket=('::1', 60127, 0, 0)->('::1', 5672, 0, 0)
params=<ConnectionParameters host=localhost port=5672 virtual_host=/ ssl=False>>>>
<Basic.Deliver(['consumer_tag=ctag1.0fee7eb3d9e14d838c5676de6768991b', 'delivery_tag=1', 'exchange=', 'redelivered=False', 'routing_key=test'])> <BasicProperties>
b'hello word'
Received b'hello word'
callback中的ch,method,properites分别是：
- ch：是send端管道的内存对象的地址
- method：指的send端的是发给谁，发给哪个queue的一些信息
- properites：send端的属性，这边指的send端发过来给recive端的属性
- body：是send端发过来的消息
3、远程访问RabbitMQ
import pika # 全局变量 RabbitMQ_IP = '192.168.116.1' RabbitMQ_PORT = 5672 RabbitMQ_USER = 'test' RabbitMQ_PASSWORD = '123456' login_broker = pika.PlainCredentials(RabbitMQ_USER, RabbitMQ_PASSWORD) conn_param = pika.ConnectionParameters(RabbitMQ_IP, RabbitMQ_PORT, credentials=login_broker) conn = pika.BlockingConnection(conn_param) channel = conn.channel()
三、RabbitMQ的轮询机制
1、消息轮询
在这种模式下，RabbitMQ会默认把（producer）发的消息依次分发给各个消费者(consumers),跟负载均衡差不多
1个生产者 ----> 3个消费者
①初始化状态：3个消费者都在等待生产者发消息
②生产者发第1条消息：只有第1个消费者受到消息，第2个和第3个消费者没有收到消息
③生产者发第2条消息：只有第2个消费者受到消息，第1个和第3个没有收到的消息
④生产者发第3条消息：只有第3个收到消息，第1个和第2个没有收到消息。
2、no_ack参数分析（ 全称no acknowlargement）
no_ack 的用途：确保 message 被 consumer “成功”处理了。这里“成功”的意思是，（在设置了 no_ack=false 的情况下）只要 consumer 手动应答了 Basic.Ack ，就算其“成功”处理了。
2.1、no_ack = Ture （自动应答）代表服务器不关心produce 发出的消息是否被consumers收到（消费）:
在这种情况下，consumer 会在接收到 Basic.Deliver + Content-Header + Content-Body 之后，立即回复 Ack 。而这个 Ack 是 TCP 协议中的 Ack 。此 Ack 的回复不关心 consumer 是否对接收到的数据进行了处理，当然也不关心处理数据所需要的耗时
三个消费者，一个生产者（前两个消费者，time.sleep()没有被注释，用来模拟两个宕机的客户端，第三个消费者，注释掉了time.sleep()，用来模拟正常的客户端）
①初始化状态：3个消费者都在等待生产者发消息
②生产者发第1条消息：前两个宕机个消费者没有受到消息，第3个消费者正常的消费者也没有收到消息
③结束第一个和第二个消费者进程（宕机客户端），第三个消费者（没有宕机的客户端）没有收到消息
2.2、no_ack = Flase （手动应答）代表服务器关心produce 发出的消息是否被consumers收到（消费）
在这种情况下，要求 consumer 在处理完接收到的 Basic.Deliver + Content-Header + Content-Body 之后才回复 Ack 。而这个 Ack 是 AMQP 协议中的 Basic.Ack 。此 Ack 的回复是和业务处理相关的，所以具体的回复时间应该要取决于业务处理的耗时。
三个消费者，一个生产者（前两个消费者，time.sleep()没有被注释，用来模拟两个宕机的客户端，第三个消费者，注释掉了time.sleep()，用来模拟正常的客户端）
①初始化状态：3个消费者都在等待生产者发消息
②生产者发第1条消息：前两个宕机个消费者没有受到消息，第3个消费者正常的消费者也没有收到消息
③结束第一个和第二个消费者进程（宕机客户端），第三个消费者（没有宕机的客户端）收到消息
