RabbitMQ消息队列(四): 消息路由
1. 路由:
前面的示例中,我们或得到的消息为广播消息,但是无法更精确的获取消息的子集,比如:日志消息,worker1只需要error级别的日志,
而worker2需要info,warning,error..等级别的全部日志,这时候就需要使用路由来标记队列接收何种类型的消息。
2. 绑定带路由的队列和交换:
在绑定队列和交换的时候,我们需要制定routing_key路由字段,标记队列需要接收何种消息,方式如下:
1 channel.queue_bind(exchange=exchange_name, 2 queue=queue_name, 3 routing_key='black')
注意,routing_key是依赖交换类型的,比如前面使用的fanout类型的交换,将会忽略routing_key;
3. 直接交换(derict exchange):
如下图,有直接交换,Q1,Q2两个队列,我们将Q1带有routing_key=orange绑定到x,将Q2带有routing_key=black|green
同样绑定到x,当P中产生消息,交换x将根据P端的routing_key与Q1,Q2的routing_key进行匹配投递消息。
4. 多重绑定:
如下图,Q1,Q2与x交换绑定的时候,routing_key均设置为black,则当发送消息routing_key为black时,
交换x会同时将消息投递给Q1, Q2。
5. 我们现在讲本文前面提到的log日志组件进行绑定,得到下面模型,其中队列1只关心error日志,队列2关心全部日志。
6. 测试代码,包含绑定细节:
emit_log_direct.py
#!/usr/bin/env python import pika import sys connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters( host='localhost')) channel = connection.channel() # 设置类型为直接交换 channel.exchange_declare(exchange='direct_logs', type='direct') 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, # 设置路由关键字 body=message) print(" [x] Sent %r:%r" % (severity, message)) connection.close()
receive_log_direct.py
#!/usr/bin/env python import pika import sys connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters( host='localhost')) channel = connection.channel() # 设置交换类型为直接交换 channel.exchange_declare(exchange='direct_logs', type='direct') # 自动队列,脱绑定自动销毁 result = channel.queue_declare(exclusive=True) queue_name = result.method.queue severities = sys.argv[1:] if not severities: sys.stderr.write("Usage: %s [info] [warning] [error]\n" % sys.argv[0]) sys.exit(1) for severity in severities: channel.queue_bind(exchange='direct_logs', queue=queue_name, routing_key=severity) # 设置接收路由关键字 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()