rabbitmq redis

RabbitMQ

RabbitMQ是一个在AMQP基础上完整的，可复用的企业消息系统。

对于RabbitMQ来说，生产和消费不再针对内存里的一个Queue对象，而是某台服务器上的RabbitMQ Server实现的消息队列

用rabbitmq实现一个简单的生产者消费者模型

发送端代码

import pika

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('192.168.1.25'))
channel = connection.channel()

channel.queue_declare(queue="hello")

channel.basic_publish(exchange='',
                     routing_key = 'hello',
                     body='hello world',
)
print("Send hello world")
connection.close()

接收端代码

import pika

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('192.168.1.25'))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue="hello")

def callback(ch,method,properties,body):
    print(ch,method,properties)
    print("received %s" %body)

channel.basic_consume(callback,
                      queue='hello',
                      no_ack=True)

print("waiting for messages to exit press 'CTRL+C'")
channel.start_consuming()

通过上述代码便可以实现一个简单的生产者消费者模型，但是现在的结果是：当开启多个消费者程序的时候，启动生产者发送消息，这个时候只有一个可以收到，并且再次启动，会下一个消费者收到，类似一个轮询的关系。

acknowledgment 消息不丢失（通过客户端设置实现）

通过no_ack = False参数设置，如果消费者遇到情况突然中断了没有收到，那么RabbitMQ会重新将任务添加到队列中

下面将接收端的代码进行更改：

#AUTHOR:FAN
import pika
import time

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('192.168.1.25'))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue="hello")

def callback(ch,method,properties,body):
    print(ch,method,properties)
    time.sleep(10)
    print("received %s" %body)

channel.basic_consume(callback,
                      queue='hello',
                      no_ack=False)

print("waiting for messages to exit press 'CTRL+C'")
channel.start_consuming()

标注的地方就是代码修改的地方，通过将no_ack更改为False,以及在callback回到函数这里让等待10s，这样启动接收端后，再启动发送算，在还没有打印数据的时候将客户端关闭，然后再启动，发现依然可以收到刚才发送端发送的数据。

但是这种方式只能实现客户端断开重新连接的时候数据不丢失，如果是rabbitmq挂了的情况如何解决？

durable消息不丢失（通过在服务端设置保证数据不丢失）

这个时候生产者和消费者的代码都需要改动

发送者代码

import pika


connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('192.168.1.25'))
channel = connection.channel()

channel.queue_declare(queue='fan',durable=True)

channel.basic_publish(exchange='',
                      routing_key='fan',
                      body='hello world',
                      properties = pika.BasicProperties(
                          delivery_mode=2
                      ))

print("send 'hello world'")
connection.close()

接收者的代码

import pika
import time

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('192.168.1.25'))
channel = connection.channel()

channel.queue_declare(queue='fan',durable=True)

def callback(ch,method,properies,body):
    print("received %s" %body)
    time.sleep(10)
    print("is ok")
    ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)

channel.basic_consume(callback,
                      queue='fan',
                      no_ack=False)

print("waitting for messages.To exit press CTRL+C")
channel.start_consuming()

这样即使在接收者接收数据过程中rabbitmq服务器出现问题了，在服务恢复之后，依然可以收到数据

发布订阅

 

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。

通过exchange type = fanout参数实现

代码例子：

发布者：

#AUTHOR:FAN

import pika
import sys

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('192.168.8.103'))
channel = connection.channel()

channel.exchange_declare(exchange="fan",
                         type='fanout')

message = ' '.join(sys.argv[1:]) or "info :hello world"
channel.basic_publish(exchange = 'fan',
                      routing_key='',
                      body=message)

print("send %s" %message)
connection.close()

订阅者：

#AUTHOR:FAN

import pika

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('192.168.8.103'))

channel = connection.channel()

channel.exchange_declare(exchange="fan",
                         type='fanout')

#随机生成队列名字
result = channel.queue_declare(exclusive=True)
queue_name = result.method.queue

#将exchange和队列绑定
channel.queue_bind(exchange='fan',
                   queue=queue_name)

print("waiting for fan ,To exit press CTRL+C")
def callback(ch,method,proerties,body):
    print("---",body)

channel.basic_consume(callback,
                      queue=queue_name,
                      no_ack=True)

channel.start_consuming()

关键字发送

 

 

 

通过参数：exchange type = direct实现

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。

代码例子如下：

消费者代码：

#AUTHOR:FAN
import pika
import sys
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('192.168.1.25'))
channel = connection.channel()
channel.exchange_declare(exchange='direct_logs_1',
                         type='direct')
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])
    exit(1)
print(severities)
for severity in severities:
    print(severity)
    channel.queue_bind(exchange='direct_logs_1',
    queue=queue_name,
    routing_key=severity)
print("waiting for logs,To exit press CTRL+C")
def callback(ch,method,properties,body):
    print("%s:%s" %(method.routing_key,body))

channel.basic_consume(callback,
                      queue=queue_name,
                      no_ack=True)
channel.start_consuming()

生产者代码

import pika
import sys

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('192.168.1.25'))
channel = connection.channel()

channel.exchange_declare(exchange='direct_logs_1',
                         type='direct')

print(sys.argv)
severity = sys.argv[1] if len(sys.argv) >1 else "error"
message = ' '.join(sys.argv[2:]) or 'hello world'
channel.basic_publish(exchange='direct_logs_1',
                      routing_key = severity,
                      body = message)
print("send %s:%s" %(severity,message))
connection.close()

模糊匹配

 

通过参数exchange type = topic实现

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

 

 

--------------------还没有整理完