RabbitMQ：接受消息再传递消息，能够视为一个"邮局"。发送者和接受者经过队列来进行交互，队列的大小能够视为无限的，多个发送者能够发生给一个队列，多个接收者也能够从一个队列中接受消息。python
rabbitmq使用的协议是amqp，用于python的推荐客户端是pikaweb
pip install pika -i https://pypi.douban.com/simple/
生产者：send.py服务器
import pika # 创建一个链接 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters( 'localhost')) # 链接本地的RabbitMQ服务器 channel = connection.channel() # 得到channel
这里连接的是本机的，若是想要链接其余机器上的服务器，只要填入地址或主机名便可。
接下来咱们开始发送消息了，注意要确保接受消息的队列是存在的，不然rabbitmq就丢弃掉该消息.ide
channel.queue_declare(queue='hello') # 在RabbitMQ中建立hello这个队列
channel.basic_publish(exchange='', # 使用默认的exchange来发送消息到队列
routing_key='hello', # 发送到该队列 hello 中
body='Hello World!') # 消息内容
connection.close() # 关闭 同时flush
RabbitMQ默认须要1GB的空闲磁盘空间，不然发送会失败。函数
这时已在本地队列hello中存放了一个消息，若是使用 rabbitmqctl list_queues 可看到fetch
hello 1
说明有一个hello队列 里面存放了一个消息ui
消费者：receive.pycode
import pika connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters( 'localhost')) channel = connection.channel()
仍是先连接到服务器，和以前发送时相同rabbitmq
channel.queue_declare(queue='hello') # 此处就是声明了 来确保该队列 hello 存在 能够屡次声明 这里主要是为了防止接受程序先运行时出错
def callback(ch, method, properties, body): # 用于接收到消息后的回调
print(" [x] Received %r" % body)
channel.basic_consume(callback,
queue='hello', # 收指定队列hello的消息
no_ack=True) #在处理完消息后不发送ack给服务器
channel.start_consuming() # 启动消息接受 这会进入一个死循环
工做队列是用于分发耗时任务给多个工做进程的。不当即作那些耗费资源的任务（须要等待这些任务完成），而是安排这些任务以后执行。队列
例如咱们把task做为message发送到队列里，启动工做进程来接受并最终执行，且可启动多个工做进程来工做。这适用于web应用，即不该在一个http请求的处理窗口内完成复杂任务。
routing_key='task_queue',
body=message,
properties=pika.BasicProperties(
delivery_mode = 2, # 使得消息持久化
))
分配消息的方式为 轮询 即每一个工做进程得到相同的消息数。
若是消息分配给某个工做进程，可是该工做进程未处理完成就崩溃了，可能该消息就丢失了，由于rabbitmq一旦把一个消息分发给工做进程，它就把该消息删掉了。
为了预防消息丢失，rabbitmq提供了ack，即工做进程在收到消息并处理后，发送ack给rabbitmq，告知rabbitmq这时候能够把该消息从队列中删除了。若是工做进程挂掉了，rabbitmq没有收到ack，那么会把该消息 从新分发给其余工做进程。不须要设置timeout，即便该任务须要很长时间也能够处理。
ack默认是开启的，以前咱们的工做进程显示指定了no_ack=True
channel.basic_consume(callback, queue='hello') # 会启用ack
带ack的callback:
def callback(ch, method, properties, body):
print " [x] Received %r" % (body,)
time.sleep( body.count('.') )
print " [x] Done"
ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag) # 发送ack
可是，有时RabbitMQ重启了，消息也会丢失。可在建立队列时设置持久化：
(队列的性质一旦肯定没法改变）
channel.queue_declare(queue='task_queue', durable=True)
同时在发送消息时也得设置该消息的持久化属性：
channel.basic_publish(exchange='', routing_key="task_queue", body=message, properties=pika.BasicProperties( delivery_mode = 2, # make message persistent ))
可是，若是在RabbitMQ刚接收到消息还没来得及存储，消息仍是会丢失。同时，RabbitMQ也不是在接受到每一个消息都进行存盘操做。若是还须要更完善的保证，须要使用publisher confirm。
轮询模式的消息分发可能并不公平，例如奇数的消息都是繁重任务的话，某些进程则会一直运行繁 重任务。即便某工做进程上有积压的消息未处理，如不少都没发ack，可是RabbitMQ仍是会按照顺序发消息给它。能够在接受进程中加设置：
channel.basic_qos(prefetch_count=1)
告知RabbitMQ，这样在一个工做进程没回发ack状况下是不会再分配消息给它。
通常状况下，一条消息是发送给一个工做进程，而后完成，有时想把一条消息同时发送给多个进程：
发送者是否是直接发送消息到队列中的，事实上发生者根本不知道消息会发送到那个队列，发送者只能把消息发送到exchange里。exchange一方面收生产者的消息，另外一方面把他们推送到队列中。因此做为exchange，它须要知道当收到消息时它须要作什么，是应该把它加到一个特殊的队列中仍是放到不少的队列中，或者丢弃。exchange有direct、topic、headers、fanout等种类，而群发使用的即fanout。以前在发布消息时，exchange的值为 '' 即便用default exchange。
channel.exchange_declare(exchange='logs', type='fanout') # 该exchange会把消息发送给全部它知道的队列中
result = channel.queue_declare() # 建立一个随机队列 result = channel.queue_declare(exclusive=True) # 建立一个随机队列，同时在没有接收者链接该队列后则销毁它 queue_name = result.method.queue
这样result.method.queue便是队列名称，在发送或接受时便可使用。
channel.queue_bind(exchange='logs',
queue='hello')
logs在发送消息时给hello也发一份。
在发送消息时使用刚刚建立的logs exchange
channel.basic_publish(exchange='logs',
routing_key='',
body=message)
以前已经使用过bind，即创建exchange和queue的关系(该队列对来自该exchange的消息有兴趣)bind时可另外指定routing_key选项。
将对应routing key的消息发送到绑定相同routing key的队列中
channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',
type='direct')
发送函数，发布不一样severity的消息：
channel.basic_publish(exchange='direct_logs',
routing_key=severity,
body=message)
以前使用的direct exchange 只能绑定一个routing key，可使用这种能够拿.隔开routing key的topic exchange，例如：
"stock.usd.nyse" "nyse.vmw"
和direct exchange同样，在接受者那边绑定的key与发送时指定的routing key相同便可，另外有些特殊的值：
* 表明1个单词 * # 表明0个或多个单词
若是发送者发出的routing key都是3个部分的，如：celerity.colour.species。
Q1: *.orange.* 对应的是中间的colour都为orange的 Q2: *.*.rabbit 对应的是最后部分的species为rabbit的 lazy.# 对应的是第一部分是lazy的
qucik.orange.rabbit Q1 Q2均可接收到，quick.orange.fox 只有Q1能接受到，对于lazy.pink.rabbit虽然匹配到了Q2两次，可是只会发送一次。若是绑定时直接绑定#，则会收到全部的。
在远程机器上运行一个函数而后得到结果。
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, no_ack=True,
queue=self.callback_queue)
注意: 若是收到了非法的correlation_id直接丢弃便可，由于有这种状况--服务器已经发了响应可是还没发ack就挂了，等一会服务器重启了又会从新处理该任务，又发了一遍相应，可是这时那个请求已经被处理掉了.
channel.basic_publish(exchange='',
routing_key='rpc_queue',
properties=pika.BasicProperties(
reply_to = self.callback_queue,
correlation_id = self.corr_id,
),
body=str(n)) # 发出调用
while self.response is None: # 这边就至关于阻塞了
self.connection.process_data_events() # 查看回调队列
return int(self.response)
请求会发送到rpc_queue队列
channel.basic_consume(on_request, queue='rpc_queue') # 绑定 等待请求
ch.basic_publish(exchange='',
routing_key=props.reply_to,
properties=pika.BasicProperties(correlation_id = \
props.correlation_id),
body=str(response)) # 发送回复到回调队列
ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag) # 发送ack
5. 客户端从回调队列中取出数据，检查correlation_id，执行相应操做
if self.corr_id == props.correlation_id:self.response = body