RabbitMQ

消息队列

消息队列简介

    消息（Message）是指在应用间传送的数据。消息可以非常简单，比如只包含文本字符串，也可以更复杂，可以包含嵌入对象。

    消息队列（Message Queue）是一种应用间的通信方式，消息发送后可以立即返回，由消息系统来确保消息的可靠传递。消息发布者只管把消息发布到 MQ 中而不用管谁来取，消息使用者只管从 MQ 中取消息而不管是谁发布的。这样发布者和使用者都不用知道对方的存在。

消息队列应用场景

     消息队列是一种应用间的异步协作机制，那什么时候需要使用 MQ 呢？

    以常见的订单系统为例，用户点击【下单】按钮之后的业务逻辑可能包括：扣减库存、生成相应单据、发红包、发短信通知。在业务发展初期这些逻辑可能放在一起同步执行，随着业务的发展订单量增长，需要提升系统服务的性能，这时可以将一些不需要立即生效的操作拆分出来异步执行，比如发放红包、发短信通知等。这种场景下就可以用 MQ ，在下单的主流程（比如扣减库存、生成相应单据）完成之后发送一条消息到 MQ 让主流程快速完结，而由另外的单独线程拉取MQ的消息（或者由 MQ 推送消息），当发现 MQ 中有发红包或发短信之类的消息时，执行相应的业务逻辑。

详细

RabbitMQ

    RabbitMQ 是一个由 Erlang 语言开发的 AMQP 的开源实现。

    RabbitMQ是一款基于AMQP协议的消息中间件，它能够在应用之间提供可靠的消息传输。在易用性，扩展性，高可用性上表现优秀。使用消息中间件利于应用之间的解耦，生产者（客户端）无需知道消费者（服务端）的存在。而且两端可以使用不同的语言编写，大大提供了灵活性。

    官方文档

RabbitMQ安装

rabbitMQ工作模型

简单模式

####################生产者####################
import pika


# 1 连接rabbitmq
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()

# 2 创建队列
channel.queue_declare(queue='hello')

# 3 塞值
channel.basic_publish(exchange='', #  exchange=''表示简单模式
                      routing_key='hello',
                      body='Hello World!')
print("[x] Sent "Hello World!")


# 4 关闭连接
connection.close()

 

####################消费者####################
import pika


# 1 连接rabbitmq
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()

# 2 创建队列
channel.queue_declare(queue='hello')


# 3 定义一个回调函数
def callback(ch, method, properties, body):
    print(" [x] Received %r" % body)


#  确定监听事件
channel.basic_consume(callback,
                      queue='hello',
                      no_ack=True)

# 开始监听
channel.start_consuming()

应答参数

    如果消费者遇到情况，在消费者恢复正常后，由于异常情况下已向RabbitMQ拿到数据，所以上次数据已丢失。

    为了防止消费者应用程序异常而导致数据丢失，可设置：

• basic_comsume中的no_ack=False
• 回调函数中新增ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag)

####################消费者####################
import pika


# 1 连接rabbitmq
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()

# 2 创建队列
channel.queue_declare(queue='hello')


# 3 定义一个回调函数
def callback(ch, method, properties, body):
    print(" [x] Received %r" % body)
    # 应答
    ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag)


#  确定监听事件
channel.basic_consume(callback,
                      queue='hello',
                      no_ack=False)

# 开始监听
channel.start_consuming()

持久化参数

    如果生产者已传入数据，而生产者还未取到数据，此时RabbitMQ服务器宕机。由于RabbitMQ数据放置于内存中，则此时也会导致数据丢失。

    为防止RabbitMQ服务器异常而导致数据丢失，可在生产者处设置持久化：

• queue_declare设置durable=True
• basic_publish设置properties=pika.BasicProperties(delivery_mode=2,)

    此时RabbitMQ将队列里的数据保存于磁盘中。虽然此方式提高了数据安全性，但牺牲了效率。

####################生产者####################
import pika


# 1 连接rabbitmq
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()

# 2 创建队列
channel.queue_declare(queue='hello', durable=True)

# 3 塞值
channel.basic_publish(exchange='', #  exchange=''表示简单模式
                      routing_key='hello',
                      body='Hello World!',
                      properties=pika.BasicProperties(
                          delivery_mode=2,
                      ))
print("[x] Sent "Hello World!")


# 4 关闭连接
connection.close()                        

 

####################消费者####################
import pika


# 1 连接rabbitmq
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()

# 2 创建队列
channel.queue_declare(queue='hello',durable=True)


# 3 定义一个回调函数
def callback(ch, method, properties, body):
    print(" [x] Received %r" % body)


#  确定监听事件
channel.basic_consume(callback,
                      queue='hello',
                      no_ack=True)

# 开始监听
channel.start_consuming()

分配模式

    默认平均分配，即如果有两个消费者，生产者生产了三个任务，则第一个任务分配给第一个消费者，第二个任务分配给第二个消费者，第三个任务分配给第一个消费者，即使第二个消费者任务提前结束，也不会分配给它。

    因此,平均分配导致资源不能充分利用而效率低下，可设置为谁先处理完分给谁：

• channel.basic_qos(prefetch_count=1)

####################消费者####################
import pika


# 1 连接rabbitmq
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()

# 2 创建队列
channel.queue_declare(queue='hello')


# 3 定义一个回调函数
def callback(ch, method, properties, body):
    print(" [x] Received %r" % body)

#  确定监听事件
channel.basic_consume(callback,
                      queue='hello',
                      no_ack=True)

# 分配方式
channel.basic_qos(prefetch_count=1)

# 开始监听
channel.start_consuming()

exchange模式

发布订阅模式

exchange_type = "fanout"

    此时队列只由消费者创建，交换机由生产者和消费者创建。

    发布订阅和简单的消息队列区别在于，发布订阅会将消息发送给所有的订阅者，而简单的消息队列中的数据被消费一次便消失。所以，RabbitMQ实现发布和订阅时，会为每一个订阅者创建一个队列，而发布者发布消息时，会将消息放置在所有相关队列中。

####################生产者####################
import pika

# 连接rabbitmq
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
        host='localhost'))
channel = connection.channel()

# 声明一个交换机
channel.exchange_declare(exchange='logs',exchange_type="fanout")

# 塞值
message ="info: Hello World!"
channel.basic_publish(exchange='logs',
                      routing_key='',
                      body=message)
print(" [x] Sent %r" % message)

# 关闭连接
connection.close()

 

####################消费者####################
import pika

# 连接rabbitmq
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
        host='localhost'))
channel = connection.channel()

#  声明交换机
channel.exchange_declare(exchange='logs',exchange_type='fanout')

# 声明队列
result = channel.queue_declare(exclusive=True)  # 创建随机队列对象
queue_name = result.method.queue

# 为队列绑定交换机
channel.queue_bind(exchange='logs',
                   queue=queue_name)

print(' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C')

# 回调函数
def callback(ch, method, properties, body):
    print(" [x] %r" % body)

# 确定监听事件
channel.basic_consume(callback,
                      queue=queue_name,
                      no_ack=True)

# 开始监听
channel.start_consuming()

关键字模式

exchange_type = "direct"

    之前事例，发送消息时明确指定某个队列并向其中发送消息，RabbitMQ还支持根据关键字发送，即：队列绑定关键字，发送者将数据根据关键字发送到消息exchange，exchange根据关键字判定应该将数据发送至指定队列。关键字通过routing_key设置。

#####################生产者#####################
import pika

# 连接rabbitmq
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
        host='localhost'))
channel = connection.channel()


# 声明一个交换机
channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',exchange_type="direct")

# 塞值
message ="warning: Hello World!"
channel.basic_publish(exchange='direct_logs',
                      routing_key='warning',  # 关键字'warning'
                      body=message)
print(" [x] Sent %r" % message)

# 关闭连接
connection.close()

#####################消费者#####################
import pika

# 连接rabbitmq
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
        host='localhost'))
channel = connection.channel()

# 声明交换机
channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',
                         exchange_type='direct')

# 声明队列
result = channel.queue_declare(exclusive=True)
queue_name = result.method.queue

# 为队列绑定交换机
channel.queue_bind(exchange='direct_logs',
                   queue=queue_name,
                   routing_key="error")

print(' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C')

# 回调函数
def callback(ch, method, properties, body):
    print(" [x] %r:%r" % (method.routing_key, body))

# 确定监听事件
channel.basic_consume(callback,
                      queue=queue_name,
                      no_ack=True)

# 开始监听                      
channel.start_consuming()

#####################消费者#####################
import pika

# 连接rabbitmq
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
        host='localhost'))
channel = connection.channel()

# 声明交换机
channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',
                         exchange_type='direct')

# 声明队列
result = channel.queue_declare(exclusive=True)
queue_name = result.method.queue

# 为队列绑定交换机
channel.queue_bind(exchange='direct_logs',
                   queue=queue_name,
                   routing_key="warning")

print(' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C')

# 回调函数
def callback(ch, method, properties, body):
    print(" [x] %r:%r" % (method.routing_key, body))

# 确定监听事件
channel.basic_consume(callback,
                      queue=queue_name,
                      no_ack=True)

# 开始监听                      
channel.start_consuming()

模糊匹配模式

exchange_type = 'topic'

    在topic类型下，可以让队列绑定几个模糊的关键字，之后发送者将数据发送到exchange，exchange将传入”路由值“和 ”关键字“进行匹配，匹配成功，则将数据发送到指定队列。

• # 表示可以匹配0个或多个单词
• * 表示只能匹配一个单词(单词个数以'.'为分隔符)

发送路由值                           队列             结果
baidu.python.class             baidu.*              不匹配
baidu.python.class             baidu.#              匹配

 

####################生产者####################
import pika

# 连接rabbitmq
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
        host='localhost'))
channel = connection.channel()

# 声明一个交换机
channel.exchange_declare(exchange='topic_logs',exchange_type="topic")

# 塞值
message ="Hello World!"
channel.basic_publish(exchange='topic_logs',
                      routing_key='banana.apple.xigua.juzi',
                      body=message)
print(" [x] Sent %r" % message)

# 关闭连接
connection.close()

####################消费者####################
import pika

# 连接rabbitmq
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
        host='localhost'))
channel = connection.channel()

# 声明交换机
channel.exchange_declare(exchange='topic_logs',
                         exchange_type='topic')

# 声明队列                         
result = channel.queue_declare(exclusive=True)
queue_name = result.method.queue

# 为队列绑定交换机
channel.queue_bind(exchange='topic_logs',
                   queue=queue_name,
                   routing_key="*.apple.#")

print(' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C')

# 回调函数
def callback(ch, method, properties, body):
    print(" [x] %r:%r" % (method.routing_key, body))

# 确定监听事件
channel.basic_consume(callback,
                      queue=queue_name,
                      no_ack=True)

# 开始监听
channel.start_consuming()

####################消费者####################
import pika

# 连接rabbitmq
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
        host='localhost'))
channel = connection.channel()

# 声明交换机
channel.exchange_declare(exchange='topic_logs',
                         exchange_type='topic')

# 声明队列                         
result = channel.queue_declare(exclusive=True)
queue_name = result.method.queue

# 为队列绑定交换机
channel.queue_bind(exchange='topic_logs',
                   queue=queue_name,
                   routing_key="*.apple.*")

print(' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C')

# 回调函数
def callback(ch, method, properties, body):
    print(" [x] %r:%r" % (method.routing_key, body))

# 确定监听事件
channel.basic_consume(callback,
                      queue=queue_name,
                      no_ack=True)

# 开始监听
channel.start_consuming()