python---RabbitMQ（1）简单队列使用,消息依次分发（一对一），消息持久化处理

MQ全称为Message Queue, 消息队列（MQ）是一种应用程序对应用程序的通信方法。应用程序通过读写出入队列的消息（针对应用程序的数据）来通信，而无需专用连接来链接它们。消息传递指的是程序之间通过在消息中发送数据进行通信，而不是通过直接调用彼此来通信，直接调用通常是用于诸如远程过程调用的技术。

MQ是消费-生产者模型的一个典型的代表，一端往消息队列中不断写入消息，而另一端则可以读取或者订阅队列中的消息。

RabbitMQ是一个在AMQP(高级消息队列协议)基础上完成的，可复用的企业消息系统。

推荐文章：

1.介绍与python使用

2.RabbitMQ了解

3.安装以及大致了解

4.windows下的安装（其中注意版本一致，Erlang版本不要太低）

 补充：远程连接rabbitmq server需要配置权限

1.在服务端创建创建rabbitmq账号

sudo rabbitmqctl  add_user 用户名 密码

2.为账号配置权限

推文：RabbitMQ用户角色及权限控制

sudo rabbitmqctl set_permissions -p / 账号 ".*" ".*" ".*"

set_permissions [-p vhost] {user} {conf} {write} {read}

该命令使用户具有/这个virtual host中所有资源的配置、写、读权限以便管理其中的资源

3.客户端连接时认证方式

#1.设置远程账号密码
credentials = pika.PlainCredentials('账号', '密码')

#2.设置参数，创建连接,这是链接一个socket
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
    host='远程主机ip',端口号,'/',credentials 　　#/代表的是服务端rabbitmq的虚拟主机资源目录
))　　
#3.根据socket连接，在其基础上创建Channel通道，
channel = connection.channel()

python使用：

简单队列模型：（exchange交换机不工作模式）

　　生产者：

import pika

#1.设置参数，创建连接
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
    host='localhost'
))
#2.根据连接创建Channel通道
channel = connection.channel()
#3.创建queue（名为hello）和channel进行绑定
channel.queue_declare(queue='hello')
#4.生成消息，发布到队列中
channel.basic_publish(exchange='',
                      routing_key='hello',#去相关队列中
　　　　　　　　　　　　　body='Hello world') 

print('Send Hello World th queue') 
#5.关闭连接 connection.close()

持久化处理：服务端注意，当服务端断电或者其他情况，导致消息原本存在内存中的消失，更可靠的是将数据放到磁盘中保存，更安全，但是降低效率　。

决定权在于客户端是否设置应答，若是无应答，消息接收后立刻消失，不需要持久化，有应答时，需要将消息持久化处理，因为可能客户端在调用回调函数需要耗时太长，中途挂了，那么这个消息在服务器端需要再次恢复到消息队列中。

#3.创建queue（名为hello）和channel进行绑定　　
channel.queue_declare(queue='hello',durable=True)　　#durable持久化，将这个队列持久化，重启服务器，这个队列依旧存在
#4.生成消息，发布到队列中
channel.basic_publish(exchange='',
                      routing_key='hello',
                      body='Hello world',
                      properties=pika.BasicProperties(　　#将消息保存在本地磁盘持久化处理，在上面durable基础上，将持久化队列中的消息一块持久化了
                          delivery_mode=2,#默认是1
                      ))

修改上面两处

　消费者：

import pika

#1.设置参数，获取一个connection连接
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
    host='localhost'
))
#2.利用connection创建一个channel通道
channel = connection.channel()
#3.将channel通道和queue（之前生产者创建的队列）进行绑定
channel.queue_declare(queue='hello')#生产者和消费者只要有一个先声明，就会去创建这个队列，不会重复创建

#回调函数，处理消息内容
def callback(ch,method,properties,body):
    print("Recvived %s"%body)


# consumer_callback(channel, method, properties, body)
#                 channel: BlockingChannel，通道实例
#                 method: spec.Basic.Deliver，头部消息，附带一些数据
#                 properties: spec.BasicProperties，
#                 body: str or unicode，数据内容，byte格式

#4.创建消费者进行消息处理
channel.basic_consume(callback,
                      queue='hello',
                      no_ack=True)#无应答，默认false

print("Waiting for message")
#5.开启消费者
channel.start_consuming()#这里开始堵塞，等待获取信息，开始消费，这个是IO循环一致等待，不会退出

 客户端注意：no_ack=True/False   #无应答/有应答

#回调函数，处理消息内容
def callback(ch,method,properties,body):
    import time
    time.sleep(10)　　#在此处可以进行中断测试，查看有无应答
    print("Recvived %s"%body)

若是回调函数处理数据时，需要耗费大量时间，而客户端并未处理而退出，那么这条消息是否应该继续存在在队列中，当设置无应答no_ack=True时，消息从队列中取出后即消失。消息的安全性不够，但是效率高

当设置为有应答no_ack=False时，消息经过客户端成功处理后会返回响应码进行应答操作，确保消息被处理后，才会从消息队列中删除。安全性够好，但是等待过程效率低

在设置为有应答时，需要在回调函数末尾中添加：

ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)　　#唯一标识，自动生成，用于在回调函数中，进行应答

进行回应

 

 

另外：对于rabbitmq的消息分发，默认是按照顺序，有几个消费者，大家一个一个来，但是由于每个消费者的消费速度不一致，会导致时间上，某些消费者会产生空闲

所以需要修改这种状态，在消费者这地方修改，修改消费者取数据模式，添加：

channel.basic_qos(prefetch_count=1)

 这样，谁空闲，谁就来获取数据