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python RabbitMQ 使用详细介绍(小结)

时间：2021-04-17 00:13     来源/作者：凌_风

上节回顾

主要讲了协程、进程、异步IO多路复用。

协程和IO多路复用都是单线程的。

epoll  在linux下通过这个模块libevent.so实现
gevent  在底层也是用了libevent.so

gevent可以理解为一个更上层的封装。

使用select或者selectors，每接收或发送数据一次都要select一次

twisted异步网络框架，强大又庞大，不支持python3 (代码量python中排top3)。几乎把所有的网络服务都重写了一遍。

一、RabbitMQ 消息队列介绍

RabbitMQ也是消息队列，那RabbitMQ和之前python的Queue有什么区别么？

py 消息队列:
    线程 queue（同一进程下线程之间进行交互）
    进程 Queue（父子进程进行交互 或者 同属于同一进程下的多个子进程进行交互）

如果是两个完全独立的python程序，也是不能用上面两个queue进行交互的，或者和其他语言交互有哪些实现方式呢。

【Disk、Socket、其他中间件】这里中间件不仅可以支持两个程序之间交互，可以支持多个程序，可以维护好多个程序的队列。

像这种公共的中间件有好多成熟的产品：
RabbitMQ
ZeroMQ
ActiveMQ
……

RabbitMQ：erlang语言 开发的。

Python中连接RabbitMQ的模块：pika 、Celery(分布式任务队列) 、haigha

可以维护很多的队列

RabbitMQ 教程官网：http://www.rabbitmq.com/getstarted.html

几个概念说明：

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、RabbitMQ基本示例.

1、Rabbitmq 安装

ubuntu系统

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install rabbitmq-server # 直接搞定

以下centos系统

1）Install Erlang

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# For EL5:
rpm -Uvh http://download.fedoraproject.org/pub/epel/5/i386/epel-release-5-4.noarch.rpm
# For EL6:
rpm -Uvh http://download.fedoraproject.org/pub/epel/6/i386/epel-release-6-8.noarch.rpm
# For EL7:
rpm -Uvh http://download.fedoraproject.org/pub/epel/7/x86_64/e/epel-release-7-8.noarch.rpm
 
yum install erlang

2）Install RabbitMQ Server

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rpm --import https://www.rabbitmq.com/rabbitmq-release-signing-key.asc
yum install rabbitmq-server-3.6.5-1.noarch.rpm

3）use RabbitMQ Server

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chkconfig rabbitmq-server on
service rabbitmq-server stop/start

2、基本示例

发送端 producer

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import pika
 
# 建立一个实例
connection = pika.BlockingConnection(
  pika.ConnectionParameters('localhost',5672) # 默认端口5672，可不写
  )
# 声明一个管道，在管道里发消息
channel = connection.channel()
# 在管道里声明queue
channel.queue_declare(queue='hello')
# RabbitMQ a message can never be sent directly to the queue, it always needs to go through an exchange.
channel.basic_publish(exchange='',
           routing_key='hello', # queue名字
           body='Hello World!') # 消息内容
print(" [x] Sent 'Hello World!'")
connection.close() # 队列关闭

接收端 consumer

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import pika
import time
 
# 建立实例
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
        'localhost'))
# 声明管道
channel = connection.channel()
 
# 为什么又声明了一个‘hello'队列？
# 如果确定已经声明了，可以不声明。但是你不知道那个机器先运行，所以要声明两次。
channel.queue_declare(queue='hello')
 
def callback(ch, method, properties, body): # 四个参数为标准格式
  print(ch, method, properties) # 打印看一下是什么
  # 管道内存对象 内容相关信息 后面讲
  print(" [x] Received %r" % body)
  time.sleep(15)
  ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag) # 告诉生成者，消息处理完成
 
channel.basic_consume( # 消费消息
    callback, # 如果收到消息，就调用callback函数来处理消息
    queue='hello', # 你要从那个队列里收消息
    # no_ack=True # 写的话，如果接收消息，机器宕机消息就丢了
    # 一般不写。宕机则生产者检测到发给其他消费者
    )
 
print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming() # 开始消费消息

3、RabbitMQ 消息分发轮询

上面的只是一个生产者、一个消费者，能不能一个生产者多个消费者呢？

可以上面的例子，多启动几个消费者consumer，看一下消息的接收情况。

采用轮询机制；把消息依次分发

假如消费者处理消息需要15秒，如果当机了，那这个消息处理明显还没处理完，怎么处理？

（可以模拟消费端断了，分别注释和不注释 no_ack=True 看一下）

你没给我回复确认，就代表消息没处理完。

上面的效果消费端断了就转到另外一个消费端去了，但是生产者怎么知道消费端断了呢？

因为生产者和消费者是通过socket连接的，socket断了，就说明消费端断开了。

上面的模式只是依次分发，实际情况是机器配置不一样。怎么设置类似权重的操作？

RabbitMQ怎么办呢，RabbitMQ做了简单的处理就能实现公平的分发。

就是RabbitMQ给消费者发消息的时候检测下消费者里的消息数量，如果超过指定值（比如1条），就不给你发了。

只需要在消费者端，channel.basic_consume前加上就可以了。

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channel.basic_qos(prefetch_count=1) # 类似权重，按能力分发，如果有一个消息，就不在给你发
channel.basic_consume( # 消费消息

三、RabbitMQ 消息持久化（durable、properties）

1、RabbitMQ 相关命令

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rabbitmqctl list_queues # 查看当前queue数量及queue里消息数量

2、消息持久化

如果队列里还有消息，RabbitMQ 服务端宕机了呢？消息还在不在？

 

把RabbitMQ服务重启，看一下消息在不在。

上面的情况下，宕机了，消息就久了，下面看看如何把消息持久化。

每次声明队列的时候，都加上durable，注意每个队列都得写，客户端、服务端声明的时候都得写。

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# 在管道里声明queue
channel.queue_declare(queue='hello2', durable=True)

测试结果发现，只是把队列持久化了，但是队列里的消息没了。

durable的作用只是把队列持久化。离消息持久话还差一步：

发送端发送消息时，加上properties

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properties=pika.BasicProperties(
  delivery_mode=2, # 消息持久化
  )

发送端 producer

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import pika
 
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
        'localhost',5672)) # 默认端口5672，可不写
channel = connection.channel()
#声明queue
channel.queue_declare(queue='hello2', durable=True) # 若声明过，则换一个名字
#n RabbitMQ a message can never be sent directly to the queue, it always needs to go through an exchange.
channel.basic_publish(exchange='',
           routing_key='hello2',
           body='Hello World!',
           properties=pika.BasicProperties(
             delivery_mode=2, # make message persistent
             )
           )
 
print(" [x] Sent 'Hello World!'")
connection.close()

接收端 consumer

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import pika
import time
 
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
        'localhost'))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue='hello2', durable=True)
 
def callback(ch, method, properties, body):
  print(" [x] Received %r" % body)
  time.sleep(10)
  ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag) # 告诉生产者，消息处理完成
 
channel.basic_qos(prefetch_count=1) # 类似权重，按能力分发，如果有一个消息，就不在给你发
channel.basic_consume( # 消费消息
           callback, # 如果收到消息，就调用callback
           queue='hello2',
           # no_ack=True # 一般不写，处理完接收处理结果。宕机则发给其他消费者
           )
 
print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()

四、RabbitMQ 广播模式（exchange）

前面的效果都是一对一发，如果做一个广播效果可不可以，这时候就要用到exchange了

exchange必须精确的知道收到的消息要发给谁。exchange的类型决定了怎么处理，

类型有以下几种：

  • fanout: 所有绑定到此exchange的queue都可以接收消息
  • direct: 通过routingKey和exchange决定的那个唯一的queue可以接收消息
  • topic： 所有符合routingKey(此时可以是一个表达式)的routingKey所bind的queue可以接收消息

1、fanout 纯广播、all

需要queue和exchange绑定，因为消费者不是和exchange直连的，消费者是连在queue上，queue绑定在exchange上，消费者只会在queu里度消息

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     |------------------------|
     |      /—— queue <—|—> consumer1
producer —|—exchange1 <bind    |        
    \ |      \—— queue <—|—> consumer2
    \-|-exchange2  ……    |
     |------------------------|

发送端 publisher 发布、广播

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import pika
import sys
 
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
    host='localhost'))
channel = connection.channel()
# 注意：这里是广播，不需要声明queue
channel.exchange_declare(exchange='logs', # 声明广播管道
             type='fanout')
 
# message = ' '.join(sys.argv[1:]) or "info: Hello World!"
message = "info: Hello World!"
channel.basic_publish(exchange='logs',
           routing_key='', # 注意此处空，必须有
           body=message)
print(" [x] Sent %r" % message)
connection.close()

接收端 subscriber 订阅

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import pika
 
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
    host='localhost'))
channel = connection.channel()
 
channel.exchange_declare(exchange='logs',
             type='fanout')
# 不指定queue名字,rabbit会随机分配一个名字,exclusive=True会在使用此queue的消费者断开后,自动将queue删除
result = channel.queue_declare(exclusive=True)
# 获取随机的queue名字
queue_name = result.method.queue
print("random queuename:", queue_name)
 
channel.queue_bind(exchange='logs', # queue绑定到转发器上
          queue=queue_name)
 
print(' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C')
 
def callback(ch, method, properties, body):
  print(" [x] %r" % body)
 
channel.basic_consume(callback,
           queue=queue_name,
           no_ack=True)
 
channel.start_consuming()

注意：广播，是实时的，收不到就没了，消息不会存下来，类似收音机。

2、direct 有选择的接收消息

接收者可以过滤消息，只收我想要的消息

发送端publisher

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import pika
import sys
 
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
    host='localhost'))
channel = connection.channel()
 
channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',
             type='direct')
# 重要程度级别，这里默认定义为 info
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,
           body=message)
print(" [x] Sent %r:%r" % (severity, message))
connection.close()

接收端subscriber

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import pika
import sys
 
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
    host='localhost'))
channel = connection.channel()
 
channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',
             type='direct')
 
result = channel.queue_declare(exclusive=True)
queue_name = result.method.queue
# 获取运行脚本所有的参数
severities = sys.argv[1:]
if not severities:
  sys.stderr.write("Usage: %s [info] [warning] [error]\n" % sys.argv[0])
  sys.exit(1)
# 循环列表去绑定
for severity in severities:
  channel.queue_bind(exchange='direct_logs',
            queue=queue_name,
            routing_key=severity)
 
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()

运行接收端，指定接收级别的参数，例：

python direct_sonsumer.py info warning
python direct_sonsumer.py warning error

3、topic 更细致的过滤

比如把error中，apache和mysql的分别或取出来

发送端publisher

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import pika
import sys
 
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
    host='localhost'))
channel = connection.channel()
 
channel.exchange_declare(exchange='topic_logs',
             type='topic')
 
routing_key = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else 'anonymous.info'
message = ' '.join(sys.argv[2:]) or 'Hello World!'
channel.basic_publish(exchange='topic_logs',
           routing_key=routing_key,
           body=message)
print(" [x] Sent %r:%r" % (routing_key, message))
connection.close()

接收端 subscriber

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import pika
import sys
 
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
    host='localhost'))
channel = connection.channel()
 
channel.exchange_declare(exchange='topic_logs',
             type='topic')
 
result = channel.queue_declare(exclusive=True)
queue_name = result.method.queue
 
binding_keys = sys.argv[1:]
if not binding_keys:
  sys.stderr.write("Usage: %s [binding_key]...\n" % sys.argv[0])
  sys.exit(1)
 
for binding_key in binding_keys:
  channel.queue_bind(exchange='topic_logs',
            queue=queue_name,
            routing_key=binding_key)
 
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()

运行接收端，指定接收哪些消息，例：

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python topic_sonsumer.py *.info
python topic_sonsumer.py *.error mysql.*
python topic_sonsumer.py '#' # 接收所有消息
 
# 接收所有的 logs run:
# python receive_logs_topic.py "#"
 
# To receive all logs from the facility "kern":
# python receive_logs_topic.py "kern.*"
 
# Or if you want to hear only about "critical" logs:
# python receive_logs_topic.py "*.critical"
 
# You can create multiple bindings:
# python receive_logs_topic.py "kern.*" "*.critical"
 
# And to emit a log with a routing key "kern.critical" type:
# python emit_log_topic.py "kern.critical" "A critical kernel error"

4、RabbitMQ RPC 实现（Remote procedure call）

不知道你有没有发现，上面的流都是单向的，如果远程的机器执行完返回结果，就实现不了了。

如果返回，这种模式叫什么呢，RPC（远程过程调用），snmp就是典型的RPC

RabbitMQ能不能返回呢，怎么返回呢？既是发送端又是接收端。

但是接收端返回消息怎么返回？可以发送到发过来的queue里么？不可以。

返回时，再建立一个queue，把结果发送新的queue里

为了服务端返回的queue不写死，在客户端给服务端发指令的的时候，同时带一条消息说，你结果返回给哪个queue

RPC client

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import pika
import uuid
import time
 
class FibonacciRpcClient(object):
  def __init__(self):
    self.connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
        host='localhost'))
    self.channel = self.connection.channel()
    result = self.channel.queue_declare(exclusive=True)
    self.callback_queue = result.method.queue
 
    self.channel.basic_consume(self.on_response, # 只要一收到消息就调用on_response
                  no_ack=True,
                  queue=self.callback_queue) # 收这个queue的消息
 
  def on_response(self, ch, method, props, body): # 必须四个参数
    # 如果收到的ID和本机生成的相同，则返回的结果就是我想要的指令返回的结果
    if self.corr_id == props.correlation_id:
      self.response = body
 
  def call(self, n):
    self.response = None # 初始self.response为None
    self.corr_id = str(uuid.uuid4()) # 随机唯一字符串
    self.channel.basic_publish(
        exchange='',
        routing_key='rpc_queue', # 发消息到rpc_queue
        properties=pika.BasicProperties( # 消息持久化
          reply_to = self.callback_queue, # 让服务端命令结果返回到callback_queue
          correlation_id = self.corr_id, # 把随机uuid同时发给服务器
        ),
        body=str(n)
    )
    while self.response is None: # 当没有数据，就一直循环
      # 启动后，on_response函数接到消息，self.response 值就不为空了
      self.connection.process_data_events() # 非阻塞版的start_consuming()
      # print("no msg……")
      # time.sleep(0.5)
    # 收到消息就调用on_response
    return int(self.response)
 
if __name__ == '__main__':
  fibonacci_rpc = FibonacciRpcClient()
  print(" [x] Requesting fib(7)")
  response = fibonacci_rpc.call(7)
  print(" [.] Got %r" % response)

RPC server

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import pika
import time
 
def fib(n):
  if n == 0:
    return 0
  elif n == 1:
    return 1
  else:
    return fib(n-1) + fib(n-2)
 
def on_request(ch, method, props, body):
  n = int(body)
  print(" [.] fib(%s)" % n)
  response = fib(n)
 
  ch.basic_publish(
      exchange='', # 把执行结果发回给客户端
      routing_key=props.reply_to, # 客户端要求返回想用的queue
      # 返回客户端发过来的correction_id 为了让客户端验证消息一致性
      properties=pika.BasicProperties(correlation_id = props.correlation_id),
      body=str(response)
  )
  ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag) # 任务完成，告诉客户端
 
if __name__ == '__main__':
  connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
      host='localhost'))
  channel = connection.channel()
  channel.queue_declare(queue='rpc_queue') # 声明一个rpc_queue ,
 
  channel.basic_qos(prefetch_count=1)
  # 在rpc_queue里收消息,收到消息就调用on_request
  channel.basic_consume(on_request, queue='rpc_queue')
  print(" [x] Awaiting RPC requests")
  channel.start_consuming()

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持服务器之家。

原文链接：https://blog.csdn.net/fgf00/article/details/52872730

标签：
Python rabbitmq 

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