RabbitMQ消息队列（七）：适用于云计算集群的远程调用(RPC) [转]

在云计算环境中，很多时候需要用它其他机器的计算资源，我们有可能会在接收到Message进行处理时，会把一部分计算任务分配到其他节点来完成。那么，RabbitMQ如何使用RPC呢？在本篇文章中，我们将会通过其它节点求来斐波纳契完成示例。

1. 客户端接口 Client interface

        为了展示一个RPC服务是如何使用的，我们将创建一段很简单的客户端class。 它将会向外提供名字为call的函数，这个call会发送RPC请求并且阻塞知道收到RPC运算的结果。代码如下：

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  1. fibonacci_rpc = FibonacciRpcClient()  
  2. result = fibonacci_rpc.call(4)  
  3. print "fib(4) is %r" % (result,)  

 

2. 回调函数队列 Callback queue

        总体来说，在RabbitMQ进行RPC远程调用是比较容易的。client发送请求的Message然后server返回响应结果。为了收到响应 client在publish message时需要提供一个”callback“（回调）的queue地址。code如下:

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  1. result = channel.queue_declare(exclusive=True)  
  2. callback_queue = result.method.queue  
  3.   
  4. channel.basic_publish(exchange='',  
  5.                       routing_key='rpc_queue',  
  6.                       properties=pika.BasicProperties(  
  7.                             reply_to = callback_queue,  
  8.                             ),  
  9.                       body=request)  
  10.   
  11. # ... and some code to read a response message from the callback_queue ...  

2.1 Message properties

AMQP 预定义了14个属性。它们中的绝大多很少会用到。以下几个是平时用的比较多的：

  • delivery_mode: 持久化一个Message（通过设定值为2）。其他任意值都是非持久化。请移步RabbitMQ消息队列（三）：任务分发机制
  • content_type: 描述mime-type 的encoding。比如设置为JSON编码：设置该property为application/json。
  • reply_to: 一般用来指明用于回调的queue（Commonly used to name a callback queue）。
  • correlation_id: 在请求中关联处理RPC响应（correlate RPC responses with requests）。


3. 相关id Correlation id

       在上个小节里，实现方法是对每个RPC请求都会创建一个callback queue。这是不高效的。幸运的是，在这里有一个解决方法：为每个client创建唯一的callback queue。

       这又有其他问题了：收到响应后它无法确定是否是它的，因为所有的响应都写到同一个queue了。上一小节的correlation_id在这种情况下就派上用场了：对于每个request，都设置唯一的一个值，在收到响应后，通过这个值就可以判断是否是自己的响应。如果不是自己的响应，就不去处理。

 

4. 总结

     工作流程：

  • 当客户端启动时，它创建了匿名的exclusive callback queue.
  • 客户端的RPC请求时将同时设置两个properties： reply_to设置为callback queue；correlation_id设置为每个request一个独一无二的值.
  • 请求将被发送到an rpc_queue queue.
  • RPC端或者说server一直在等待那个queue的请求。当请求到达时，它将通过在reply_to指定的queue回复一个message给client。
  • client一直等待callback queue的数据。当message到达时，它将检查correlation_id的值，如果值和它request发送时的一致那么就将返回响应。


5. 最终实现

The code for rpc_server.py:

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  1. #!/usr/bin/env python  
  2. import pika  
  3.   
  4. connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(  
  5.         host='localhost'))  
  6.   
  7. channel = connection.channel()  
  8.   
  9. channel.queue_declare(queue='rpc_queue')  
  10.   
  11. def fib(n):  
  12.     if n == 0:  
  13.         return 0  
  14.     elif n == 1:  
  15.         return 1  
  16.     else:  
  17.         return fib(n-1) + fib(n-2)  
  18.   
  19. def on_request(ch, method, props, body):  
  20.     n = int(body)  
  21.   
  22.     print " [.] fib(%s)"  % (n,)  
  23.     response = fib(n)  
  24.   
  25.     ch.basic_publish(exchange='',  
  26.                      routing_key=props.reply_to,  
  27.                      properties=pika.BasicProperties(correlation_id = \  
  28.                                                      props.correlation_id),  
  29.                      body=str(response))  
  30.     ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag)  
  31.   
  32. channel.basic_qos(prefetch_count=1)  
  33. channel.basic_consume(on_request, queue='rpc_queue')  
  34.   
  35. print " [x] Awaiting RPC requests"  
  36. channel.start_consuming()  


The server code is rather straightforward:

  • (4) As usual we start by establishing the connection and declaring the queue.
  • (11) We declare our fibonacci function. It assumes only valid positive integer input. (Don't expect this one to work for big numbers, it's probably the slowest recursive implementation possible).
  • (19) We declare a callback for basic_consume, the core of the RPC server. It's executed when the request is received. It does the work and sends the response back.
  • (32) We might want to run more than one server process. In order to spread the load equally over multiple servers we need to set theprefetch_count setting.

The code for rpc_client.py:

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  1. #!/usr/bin/env python  
  2. import pika  
  3. import uuid  
  4.   
  5. class FibonacciRpcClient(object):  
  6.     def __init__(self):  
  7.         self.connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(  
  8.                 host='localhost'))  
  9.   
  10.         self.channel = self.connection.channel()  
  11.   
  12.         result = self.channel.queue_declare(exclusive=True)  
  13.         self.callback_queue = result.method.queue  
  14.   
  15.         self.channel.basic_consume(self.on_response, no_ack=True,  
  16.                                    queue=self.callback_queue)  
  17.   
  18.     def on_response(self, ch, method, props, body):  
  19.         if self.corr_id == props.correlation_id:  
  20.             self.response = body  
  21.   
  22.     def call(self, n):  
  23.         self.response = None  
  24.         self.corr_id = str(uuid.uuid4())  
  25.         self.channel.basic_publish(exchange='',  
  26.                                    routing_key='rpc_queue',  
  27.                                    properties=pika.BasicProperties(  
  28.                                          reply_to = self.callback_queue,  
  29.                                          correlation_id = self.corr_id,  
  30.                                          ),  
  31.                                    body=str(n))  
  32.         while self.response is None:  
  33.             self.connection.process_data_events()  
  34.         return int(self.response)  
  35.   
  36. fibonacci_rpc = FibonacciRpcClient()  
  37.   
  38. print " [x] Requesting fib(30)"  
  39. response = fibonacci_rpc.call(30)  
  40. print " [.] Got %r" % (response,)  


The client code is slightly more involved:

  • (7) We establish a connection, channel and declare an exclusive 'callback' queue for replies.
  • (16) We subscribe to the 'callback' queue, so that we can receive RPC responses.
  • (18) The 'on_response' callback executed on every response is doing a very simple job, for every response message it checks if thecorrelation_id is the one we're looking for. If so, it saves the response inself.response and breaks the consuming loop.
  • (23) Next, we define our main call method - it does the actual RPC request.
  • (24) In this method, first we generate a unique correlation_id number and save it - the 'on_response' callback function will use this value to catch the appropriate response.
  • (25) Next, we publish the request message, with two properties: reply_to and correlation_id.
  • (32) At this point we can sit back and wait until the proper response arrives.
  • (33) And finally we return the response back to the user.

开始rpc_server.py：

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  1. $ python rpc_server.py  
  2.  [x] Awaiting RPC requests  

通过client来请求fibonacci数:

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  1. $ python rpc_client.py  
  2.  [x] Requesting fib(30)  

      现在这个设计并不是唯一的，但是这个实现有以下优势：

  • 如何RPC server太慢，你可以扩展它:启动另外一个RPC server。
  • 在client端， 无所进行加锁能同步操作，他所作的就是发送请求等待响应。

      我们的code还是挺简单的，并没有尝试去解决更复杂和重要的问题，比如：

    • 如果没有server在运行，client需要怎么做？
    • RPC应该设置超时机制吗?
    • 如果server运行出错并且抛出了异常，需要将这个问题转发到client吗？
    • 需要边界检查吗？

转：

http://www.rabbitmq.com/tutorials/tutorial-six-dotnet.html（官网）

http://blog.csdn.net/anzhsoft/article/details/19633107（翻译）

posted @ 2015-01-06 14:22  —八戒—  阅读(902)  评论(0)  编辑  收藏  举报