简介

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

code

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。函数

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post

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。fetch

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ui

hello 1

说明有一个hello队列里面存放了一个消息spa

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blog

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（任务队列）

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。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。

channel.basic_publish(exchange='', 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。

消息ack

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

消息持久化

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。

公平的消息分发

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。

群发

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：

exchange

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

临时队列

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。

绑定exchange 和队列

channel.queue_bind(exchange='logs', queue='hello')

logs在发送消息时给hello也发一份。

在发送消息是使用刚刚建立的 logs exchange

channel.basic_publish(exchange='logs', routing_key='', body=message)

路由

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。

使用direct exchange

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)

接受函数中绑定对应severity的：

channel.queue_bind(exchange='direct_logs', queue=queue_name, routing_key=severity)

使用topic exchange

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。

RPC

在远程机器上运行一个函数而后得到结果。

１、客户端启动　同时设置一个临时队列用于接受回调，绑定该队列

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)

２、客户端发送rpc请求，同时附带reply_to对应回调队列，correlation_id设置为每一个请求的惟一id（虽说能够为每一次RPC请求都建立一个回调队列，可是这样效率不高，若是一个客户端只使用一个队列，则须要使用correlation_id来匹配是哪一个请求），以后阻塞在回调队列直到收到回复

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)

三、请求会发送到rpc_queue队列
四、RPC服务器从rpc_queue中取出，执行，发送回复

channel.basic_consume(on_request, queue='rpc_queue')  # 绑定 等待请求

# 处理以后：
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

五、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

RabbitMQ-2

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