安装 rabbitmq ，通过生成器获取redis列表数据 与 Celery 分布式异步队列
一、安装rabbitmq
1.安装配置epel源
rpm -ivh
2.安装erlang
yum -y install erlang
3.安装RabbitMQ
yum -y install rabbitmq-server
4.启动服务
centos6:
service rabbitmq-server start
centos7:
systemctl start rabbitmq-server
5.启动web管理插件
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management
6.重启rabbitmq生效web插件
centos6:
service rabbitmq-server restart
centos7:
systemctl restart rabbitmq-server
rabbitmq 源码安装 官网地址：rabbitmq http://www.rabbitmq.com/releases/rabbitmq-server/ 官网地址：erlang http://erlang.org/download/ 一、概念： Broker：简单来说就是消息队列服务器实体。 Exchange：消息交换机，它指定消息按什么规则，路由到哪个队列。 Queue：消息队列载体，每个消息都会被投入到一个或多个队列。 Binding：绑定，它的作用就是把exchange和queue按照路由规则绑定起来。 Routing Key：路由关键字，exchange根据这个关键字进行消息投递。 vhost：虚拟主机，一个broker里可以开设多个vhost，用作不同用户的权限分离。 producer：消息生产者，就是投递消息的程序。 consumer：消息消费者，就是接受消息的程序。 channel：消息通道，在客户端的每个连接里，可建立多个channel，每个channel代表一个会话任务。 二、安装RabbitMQ CentOS： 1.先安装erlang # PS： 注意安装操作首先要切换到root工作环节中 # 在命令 如果$ 表示是普通用户, yum -y install make gcc gcc-c++ kernel-devel m4 ncurses-devel openssl-devel yum -y install ncurses-devel yum install ncurses-devel wget http://erlang.org/download/otp_src_19.3.tar.gz tar -xzvf otp_src_19.3.tar.gz cd otp_src_19.3 ./configure --prefix=/usr/local/erlang --with-ssl --enable-threads --enable-smp-support --enable-kernel-poll --enable-hipe make && make install 配置erlang环境 vi /etc/profile #在最后添加下文 PATH=$PATH:/usr/local/erlang/bin 使环境变量生效 source /etc/profile 测试一下是否安装成功,在控制台输入命令erl crt+z 退出 2.安装rabbitmq wget http://www.rabbitmq.com/releases/rabbitmq-server/v3.5.8/rabbitmq-server-3.5.8.tar.gz tar -zxvf rabbitmq-server-3.5.8.tar.gz cd abbitmq-server-3.5.8 make make TARGET_DIR=/usr/local/rabbitmq SBIN_DIR=/usr/local/rabbitmq/sbin MAN_DIR=/usr/local/rabbitmq/man DOC_INSTALL_DIR=/usr/local/rabbitmq/doc install 配置erlang环境 vi /etc/profile #在最后添加下文 PATH=$PATH:/usr/local/erlang/bin:/usr/local/rabbitmq/sbin 使环境变量生效 source /etc/profile 3. 启动：rabbitmq-server rabbitmq-server start 4. 检查服务启动状态 [root@node01 ~]# netstat -lnpt|grep beam tcp 0 0 0.0.0.0:5672 0.0.0.0:* LISTEN 19733/beam tcp 0 0 0.0.0.0:25672 0.0.0.0:* LISTEN 19733/beam tcp 0 0 0.0.0.0:15672 0.0.0.0:* LISTEN 19733/beam [root@node01 ~]# # 表示启动成功 三、管理命令 启动：rabbitmq-server start 关闭：rabbitmqctl stop 状态：rabbitmqctl status 四、插件 启动web管理插件 rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management 如果报错 错误解决： Error: {cannot_write_enabled_plugins_file,"/etc/rabbitmq/enabled_plugins", enoent} mkdir /etc/rabbitmq 重新启动输入地址：localhost:15672，帐号默认为guest，密码guest,此帐号默认只能在本机访问。不建议打开远程访问。你可以创建一个帐户，并设置可以远程访问的角色进行访问。 如： rabbitmqctl add_user supery 123 # 创建用户supery rabbitmqctl set_user_tags supery administrator # 给创建的supery用户administrator角色 五、用户管理 默认的guest帐户相当于root帐户 rabbitmqctl add_user username password 添加帐户 rabbitmqctl change_password username newpassword 修改密码 rabbitmqctl delete_user username 删除帐户 rabbitmqctl list_users 列出所有帐户 rabbitmqctl set_user_tags User Tag 设置角色（administrator、monitoring、policymaker、management、其它） 立即生效，不需重启 六、创建配置文件 [root@node01 ~]# ll /etc/rabbitmq/ total 8 -rw-r--r-- 1 root root 23 Mar 5 10:07 enabled_plugins -rw-r--r-- 1 root root 51 Mar 5 10:12 rabbitmq.config [root@node01 ~]# cat /etc/rabbitmq/rabbitmq.config [{rabbit, [{loopback_users, ["root","supery"]}]}]. 操作步骤： vi /etc/rabbitmq/rabbitmq.config 将[{rabbit, [{loopback_users, ["root","supery"]}]}]. 复制到文件中即可 esc :x 保存并退出 七、重启rabbitmq-server并测试访问 rabbitmqctl stop rabbitmqctl start 浏览器访问 1. 查看自己的服务器ip地址 ifconfig # inet addr:172.24.129.3 ===> 服务器ip地址 2. 浏览器访问 http://39.104.109.159:15672 ===> 输入用户密码登录即可 登录成功！完成
二、生成器获取redis 数据
操作redis 列表.
import redis """ redis = { k1:[1,2,3,43,45] } """ conn = redis.Redis(host='47.94.172.250',port=6379,password='Luffy!4321') # 左插入 # conn.lpush('k1',11) # 右插入 # conn.rpush('k1',33) # 左获取 # val = conn.lpop('k1') # val = conn.blpop('k1',timeout=10) # hang住 # 右获取 # val = conn.rpop('k1') # val = conn.brpop('k1',timeout=10) # hang住 # conn.lpush('k1',*[11,22,33,44,55,66,77,88,99,66,666,2234,345234,234])
def list_iter(key,count=100): index = 0 while True: data_list = conn.lrange('k1', index, index+count-1) if not data_list: return index += count for item in data_list: yield item print(conn.lrange('k1',0,101)) for item in list_iter('k1',count=3): print(item)
二、celery 分布式消息队列
Cerlery 是基于python 开发的一个分布式任务队列框架，支持使用任务队列的方式在分布的机器/进程/线程上执行。
图2展示的是Celery的架构，它采用典型的生产生-消费者模式，主要由三部分组成：broker（消息队列）、workers（消费者：处理任务）、backend（存储结果）。实际应用中，用户从Web前端发起一个请求，我们只需要将请求所要处理的任务丢入任务队列broker中，由空闲的worker去处理任务即可，处理的结果会暂存在后台数据库backend中。我们可以在一台机器或多台机器上同时起多个worker进程来实现分布式地并行处理任务。
1. 建立消息队列
首先，我们必须拥有一个broker消息对列用于发送和接收消息，celery官方给出了多个broker的备选方案:RabbitMQ,Redis, Database(不推荐)以及其他的消息中间件,在官方的推荐下，我们就使用RabbitMQ作为我们的消息中间件.在linux上安装的方式如下：
（安装 链接https://www.cnblogs.com/grayguo/p/5300776.html）
sudo apt-get install rabbitmq-server
命令执行成功后， rabbitmq-server就已经安装好并运行在后台了。
也可以通过命令rabbitmq-server来启动rabbitmq server，以及命令rabbitmqctl stop 命令来停止server.
linux安装rabbitmq方法
Ubunt安装 方法二：使用APT来装 1.添加以下地址到/etc/apt/sources.list deb http://www.rabbitmq.com/debian/ testing main 2:public key 1 $ wget http://www.rabbitmq.com/rabbitmq-signing-key-public.asc sudo apt-key add 更新包 1 sudo apt-get update 安装Rabbitmq-server 1 sudo apt-get install rabbitmq-server 在rabbitmq安装的过程中，需要用到erlang，使用以上方法安装时，都可以自动安装这些必要的包 1 2 启动：sudo rabbitmq-server start 关闭： sudo rabbitmq-server stop
2. 安装django-celery
pip install celery pip install django-celery
3. 配置settings.py
首先，在Django工程的settings.py文件中加入如下配置代码：
import djcelery djcelery.setup_loader() BROKER_URL= 'amqp://guest@localhost//' CELERY_RESULT_BACKEND = 'amqp://guest@localhost//'
其中，当djcelery.setup_loader()运行时，Celery便会去查看INSTALLD_APPS下包含的所有app目录中的tasks.py文件，找到标记为task的方法，将它们注册为celery task。BROKER_URL和CELERY_RESULT_BACKEND分别指代你的Broker的代理地址以及Backend（result store）数据存储地址。在Django中如果没有设置backend，会使用其默认的后台数据库用来存储数据。注意，此处backend的设置是通过关键字CELERY_RESULT_BACKEND来配置，与一般的.py文件中实现celery的backend设置方式有所不同。一般的.py中是直接通过设置backend关键字来配置，如下所示：
app = Celery('tasks', backend='amqp://guest@localhost//', broker='amqp://guest@localhost//')
然后，在INSTALLED_APPS中加入djcelery：
INSTALLED_APPS = (
……
'qv',
'djcelery'
……
)
4. 在要使用该任务队列的app根目录下（比如qv），建立tasks.py，比如：
在tasks.py中我们就可以编码实现我们需要执行的任务逻辑，在开始处import task，然后在要执行的任务方法开头用上装饰器@task。需要注意的是，与一般的.py中实现celery不同，tasks.py必须建在各app的根目录下，且不能随意命名。
5. 生产任务
在需要执行该任务的View中，通过build_job.delay的方式来创建任务，并送入消息队列。比如：
6. 启动worker的命令
#先启动服务器 python manage.py runserver #再启动worker python manage.py celery worker -c 4 --loglevel=info
四、补充
Django下要查看其他celery的命令，包括参数配置、启动多worker进程的方式都可以通过python manage.py celery --help来查看:
另外，Celery提供了一个工具flower，将各个任务的执行情况、各个worker的健康状态进行监控并以可视化的方式展现，如下图所示：
Django下实现的方式如下：
1. 安装flower:
pip install flower
2. 启动flower（默认会启动一个webserver，端口为5555）:
python manage.py celery flower
3. 进入http://localhost:5555即可查看。
