RabbitMQ消息队列(二): 工做队列

1. 工做队列:html

对于资源密集型任务,咱们等待其处理完成在不少状况下是不现实的,好比没法在http的短暂请求窗口中处理大量耗时任务,python

为了达到主线程无需等待,任务异步执行的要求,咱们能够将任务加入任务队列,如图,多个workers能够共享安全

同一个任务队列,同时对任务进行处理,主线程P将延后任务发送到队列以后便可返回,延迟任务由C1和C2处理完成;异步

 

2. 轮询调度:测试

队列会将消息轮询分发给worker,如上图两个worker,则首先发送消息到C1,而后发送消息到C2,而后在发送消息到C1,C2,C1...,fetch

队列按顺序发送,这样保证了每一个worker收到的消息是均等的,默认设置状况下,队列并不会考虑worker当前的负载状况。spa

 

3. 均衡调度:线程

如2中所说,好比如今有两个队列,奇数消息都须要队列作大量繁重的处理,而偶数消息则须要处理的逻辑很是少,这样就会形成某个队列code

任务繁重,等待处理任务过多,从而使消息处理不均衡,处理能力降低。面对这样的状况,RabbitMQ提供了均衡调度机制,指定workerhtm

只能接收一条消息,当worker处理完毕,队列收到消息确认(4中描述)的时候,才会派发给该worker一条新消息。由此,达到对消息和队列处理能力的均衡调度。

以下,咱们可使用basic_qos,并将perfetch_count设置为1,来告诉队列每次只发送一条消息给当前worker,直到收到完成确认才发下一条。

channel.basic_qos(prefetch_count=1)

 

4. 消息确认:

当不使用消息确认的状况下,队列将消息投递给worker以后,会当即将消息从队列内存中删除;此时,若是woker被停掉或者崩溃,

那么worker当前正在处理的消息和队列已经派发给worker的消息都会丢失。

RabbitMQ提供了消息确认机制,worker完成处理消息以后发送ack,队列确认消息已处理完毕,才将其从内存中删除。可是这个过程没有

超时,哪怕woker处理了很长时间也是没问题的。当worker挂掉,队列没有收到消息ack,若是有其余worker在运行,那么worker

会将未确认的消息派发给其余运行中的worker。ack确认机制默认是开启的,固然能够在channel中关闭。

注意,必定要确保在消息处理完成以后发送ack,不然队列内存将会随消息的增长而不断增长,甚至形成内存耗尽。

 

5. 消息持久化:

消息ack解决了worker挂掉时候消息的安全性,可是没法针对整个服务的重启或者挂掉,当RabbitMQ重启或者挂掉的时候,队列和消息都会消失,

为了不这种状况发生,咱们须要设置队列和消息持久化。

(1) 设置队列持久化:durable=True

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

(2) 设置消息持久化:delivery_mode=2

channel.basic_publish(exchange='',
                      routing_key="task_queue",
                      body=message,
                      properties=pika.BasicProperties(
                         delivery_mode = 2, # make message persistent
                      ))

上述设置虽然必定程度上保证了消息持久化,可是在收到消息和持久化消息之间仍然有时间窗口存在,且并非每条消息都会写一次磁盘,

因此这个时间窗口内仍然可能丢失消息,若是要确保持久化足够健壮,请参考 https://www.rabbitmq.com/confirms.html

 

6. 测试代码:

new_task.py--用于发送消息到队列

 1 #!/usr/bin/env python
 2 import pika
 3 import sys
 4 
 5 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
 6         host='localhost'))
 7 channel = connection.channel()
 8 
 9 # 设置队列持久化
10 channel.queue_declare(queue='task_queue', durable=True)
11 
12 message = ' '.join(sys.argv[1:]) or "Hello World!"
13 channel.basic_publish(exchange='',
14                       routing_key='task_queue',
15                       body=message,
16                       properties=pika.BasicProperties(
17                          delivery_mode = 2, # 设置消息持久化
18                       ))
19 print(" [x] Sent %r" % message)
20 connection.close()

 

worker.py--用于接收队列消息并完成消息处理

 1 #!/usr/bin/env python
 2 import pika
 3 import time
 4 
 5 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
 6         host='localhost'))
 7 channel = connection.channel()
 8 
 9 # 设置队列持久化
10 channel.queue_declare(queue='task_queue', durable=True)
11 print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
12 
13 def callback(ch, method, properties, body):
14     print(" [x] Received %r" % body)
15     time.sleep(body.count(b'.'))
16     print(" [x] Done")
17     # 完成消息处理,发送ack确认消息    
18     ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag)
19 
20 # 最多同时接受一条消息
21 channel.basic_qos(prefetch_count=1)
22 channel.basic_consume(callback,
23                       queue='task_queue')
24 
25 channel.start_consuming()
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