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  • RabbitMQ的使用总结

    RabbitMQ介绍

    这里写图片描述
    说明:

    Consumer （消费者）：使用队列 Queue 从 Exchange 中获取消息的应用。

    Exchange （交换机）：负责接收生产者的消息并把它转到到合适的队列。

    Queue （队列）：一个存储Exchange 发来的消息的缓冲，并将消息主动发送给Consumer，或者 Consumer 主动来获取消息。

    Binding （绑定）：队列 和 交换机 之间的关系。Exchange 根据消息的属性和 Binding 的属性来转发消息。绑定的一个重要属性是 binding_key。

    Connection （连接）和 Channel （通道）：生产者和消费者需要和 RabbitMQ 建立 TCP 连接。一些应用需要多个connection，为了节省TCP 连接，可以使用 Channel，它可以被认为是一种轻型的共享 TCP 连接的连接。连接需要用户认证，并且支持 TLS (SSL)。连接需要显式关闭。

    Message （消息）： RabbitMQ 转发的二进制对象，包括Headers（头）、Properties （属性）和 Data （数据），其中数据部分不是必要的。Producer（生产者）： 消息的生产者，负责产生消息并把消息发到交换机

    RabbitMQ安装

    第一种安装方式：
    官网下载地址：https://www.rabbitmq.com/download.html

    第二种安装方式：
    使用APT库

     deb http://www.rabbitmq.com/debian/ testing main
 wget http://www.rabbitmq.com/rabbitmq-signing-key-public.asc
 sudo apt-key add rabbitmq-signing-key-public.asc
 apt-get update
 sudo apt-get install rabbitmq-server

    Python操作RabbitMQ

    实现简单消息队列：

    这里写图片描述
    图解：生产者（producer）把消息发送到一个名为“hello”的队列中。消费者（consumer）从这个队列中获取消息。

    生产者（producer.py）全部代码

    #!/usr/bin/env python
import pika

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
        host='localhost'))
channel = connection.channel()

channel.queue_declare(queue='hello')

channel.basic_publish(exchange='',
                      routing_key='hello',
                      body='Hello World!')
print " [x] Sent 'Hello World!'"
connection.close()

    消费者（consumer.py）全部代码

    #!/usr/bin/env python
import pika

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
        host='localhost'))
channel = connection.channel()

channel.queue_declare(queue='hello')

print ' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C'

def callback(ch, method, properties, body):
    print " [x] Received %r" % (body,)

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

channel.start_consuming()

    首先在终端中运行我们的 producer.py 程序：

    $ python producer.py
[x] Sent 'Hello World!'

    然后，运行 consumer.py 程序

    $ python consumer.py
[*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C
[x] Received 'Hello World!'

    工作队列（任务队列）

    这里写图片描述

    图解：当我们把任务（Task）当作消息发送到队列中，一个运行在后台的工作者（worker）进程就会取出任务然后处理。当你运行多个工作者（workers），任务就会在它们之间共享。

    工作队列（任务队列－Task Queues）是为了避免等待一些占用大量资源、时间的操作,它会发送一些耗时的任务给多个工作者（Worker）。

    这个概念在网络应用中是非常有用的，它可以在短暂的HTTP请求中处理一些复杂的任务。

    注意：此处使用默认交换机

    生产者（producer.py）全部代码

    #coding: utf-8
'''
循环调度:
使用工作队列的一个好处就是它能够并行的处理队列。如果堆积了很多任务，我们只需要添加更多的工作者（workers）就可以了，扩展很简单。
若有多个消费者，即打开多个终端，运行消费者程序。默认来说，RabbitMQ会按顺序得把消息发送给每个消费者（consumer）。平均每个消费者都会收到同等数量得消息。这种发送消息得方式叫做——轮询（round-robin）。
'''

import pika
import sys

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
channel = connection.channel()

channel.queue_declare(queue='task_queue', durable=True) #durable=True　表示为了不让队列消失，需要把队列声明为持久化

message = ' '.join(sys.argv[1:]) or "Hello World!"
channel.basic_publish(exchange='',
                      routing_key='task_queue',
                      body=message,
                      properties=pika.BasicProperties(
                        delivery_mode = 2,    #我们需要把我们的消息也要设为持久化——将delivery_mode的属性设为2。
                      ))

print(" [x] Sent %r" % (message,))
connection.close()

    消费者（consumer.py）全部代码

    #coding: utf-8
import pika
import time
#使用time.sleep()函数来模拟占用大量资源、时间的操作
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
channel = connection.channel()


#如果你没有特意告诉RabbitMQ，那么在它退出或者崩溃的时候，将会丢失所有队列和消息。为了确保信息不会丢失，有两个事情是需要注意的：我们必须把“队列”和“消息”设为持久化。
channel.queue_declare(queue='task_queue', durable=True) #durable=True　表示为了不让队列消失，需要把队列声明为持久化
                                                        #这个queue_declare必须在生产者（producer）和消费者（consumer）对应的代码中修改。
                                                        #这时候，我们就可以确保在RabbitMq重启之后queue_declare队列不会丢失。
print(" [*] Waiting for message. To exit press CTRL+C")

def callback(ch, method, properties, body):
    print(" [x] Received %r" % (body,))
    #time.sleep(body.count('.'))
    print(" [x] Done")

    #一个很容易犯的错误就是忘了basic_ack，后果很严重。
    #消息在你的程序退出之后就会重新发送，如果它不能够释放没响应的消息，RabbitMQ就会占用越来越多的内存。
    ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)

channel.basic_qos(prefetch_count=1)   #我们可以使用basic.qos方法，并设置prefetch_count=1。
                                      #这样是告诉RabbitMQ，再同一时刻，不要发送超过1条消息给一个工作者（worker），直到它已经处理了上一条消息并且作出了响应。这样，RabbitMQ就会把消息分发给下一个空闲的工作者（worker）。
channel.basic_consume(callback, queue='task_queue', no_ack=False)  # no_ack=False 默认值，表示消息响应是开启的
channel.start_consuming()

    发布／订阅

    这里写图片描述

    图解：为了描述这种模式，我们将会构建一个简单的日志系统。它包括两个程序——第一个程序负责发送日志消息，第二个程序负责获取消息并输出内容。在这个日志系统中，所有正在运行的接收方程序都会接受消息。用其中一个消费者或者接收者把日志写入硬盘中，另外一个消费者或者接受者把日志输出到屏幕上。最终，日志消息被广播给所有的消费者或者接受者。

    注意：此处使用扇形交换机

    生产者（producer.py）全部代码

    #!/usr/bin/env python
import pika
import sys

connection =pika.BlockingConnection(
                        pika.ConnectionParameters(host='localhost')
                        )

channel = connection.channel()

channel.exchange_declare(exchange='logs',　type='fanout')

message = ' '.join(sys.argv[1:]) or "info: Hello World!"
channel.basic_publish(exchange='logs',
                      routing_key='',
                      body=message
                      )
print (" [x] Sent %r" % (message,))
connection.close()

    消费者（consumer.py）全部代码

    #!/usr/bin/env python
import pika

connection = pika.BlockingConnection(
                        pika.ConnectionParameters(host='localhost')
                        )

channel = connection.channel()

channel.exchange_declare(exchange='logs',　type='fanout')　　＃扇型交换机

result = channel.queue_declare(exclusive=True)
queue_name = result.method.queue

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

    运行如下命令：

    首先，运行消费者（consumer.py）命令

    python３ consumer.py > consumer.log　　#把日志保存到文件中

python3 consumer.py    #在屏幕中查看日志

    然后，运行生产者（producer.py）命令

    python3 producer.py

    发布／订阅（改进版）

    下图能够很好的描述这个场景：

    这里写图片描述
    图解：在这个场景中，可以看到直连交换机 X和两个队列进行了绑定。第一个队列使用orange作为绑定键，第二个队列有两个绑定，一个使用black作为绑定键，另外一个使用green。这样以来，当路由键为orange的消息发布到交换机，就会被路由到队列Q1。路由键为black或者green的消息就会路由到Q2。其他的所有消息都将会被丢弃。

    发布／订阅（改进版）
    这里写图片描述

    注意：此处使用直接交换机

    生产者（producer.py）或发送者全部代码

    #!/usr/bin/env python
import pika
import sys
'''
发送者日志：把消息发送到一个直连交换机，把日志级别作为路由键。这样接收日志的脚本就可以根据严重级别来选择它想要处理的日志。
'''
connection = pika.BlockingConnection(
                        pika.ConnectionParameters(host='localhost')
                        )

channel = connection.channel()

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

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,　　　#此处routing_key为路由键
                      body=message
                      )

print (" [x] Sent %r:%r" % (severity, message))
connection.close()

    消费者（consumer.py）或接收者全部代码

    #!/usr/bin/env python
import pika
import sys

'''
为每个严重级别分别创建一个新的绑定
'''

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

severities = sys.argv[1:]
if not severities:
    print >> sys.stderr, "Usage: %s [info] [warning] [error]" % 
                         (sys.argv[0],)
    sys.exit(1)

for severity in severities:
    channel.queue_bind(exchange='direct_logs',
                       queue=queue_name,
                       routing_key=severity　　#此处routing_key为绑定键
                       )

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()

    运行如下命令：

    首先，运行消费者（consumer.py）或者发送者命令

    python3 consumer.py warning error > consumer.log #此命令只是保存warning和error级别的日志到磁盘

 python3 consumer.py info warning error

    然后，运行生产者（producer.py）或者发送者命令

    python3 producer.py error "Run. Run. Or it will explode."

    发布／订阅（再改进版）

    从以上例子可以看出，直连交换机替代了扇型交换机，从只能盲目的广播消息改进为有可能选择性的接收日志。
    尽管直连交换机能够改善我们的系统，但是它也有它的限制 —— 没办法基于多个标准执行路由操作。通过使用主题交换机，可以监听来源于“cron”的严重程度为“critical errors”的日志，也可以监听来源于“kern”的所有日志。
    这里写图片描述

    图解：一个携带有 quick.orange.rabbit 的消息将会被分别投递给这两个队列。携带着 lazy.orange.elephant 的消息同样也会给两个队列都投递过去。另一方面携带有 quick.orange.fox 的消息会投递给第一个队列，携带有 lazy.brown.fox 的消息会投递给第二个队列。携带有 lazy.pink.rabbit 的消息只会被投递给第二个队列一次，即使它同时匹配第二个队列的两个绑定。携带着 quick.brown.fox 的消息不会投递给任何一个队列。

    如果我们违反约定，发送了一个携带有一个单词或者四个单词（”orange” or “quick.orange.male.rabbit”）的消息时，发送的消息不会投递给任何一个队列，而且会丢失掉。

    但是另一方面，即使 “lazy.orange.male.rabbit” 有四个单词，他还是会匹配最后一个绑定，并且被投递到第二个队列中。

    注意：此处使用主题交换机

    生产者（producer.py）或发送者全部代码

    #!/usr/bin/env python
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()

    消费者（consumer.py）或接收者全部代码

    #!/usr/bin/env python
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:
    print >> sys.stderr, "Usage: %s [binding_key]..." % (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()

    运行如下命令：

    首先，运行消费者（consumer.py）或者发送者命令

    python3 consumer.py "#"   #接收所有日志

python3 consumer.py "kern.*"    #接收来自kern设备的日志

python3 consumer.py "*.critical"　　#只接收严重程度为critical的日志

python3 consumer.py "kern.*" "*.critical"  #建立多个绑定

    然后，运行生产者（producer.py）或者发送者命令

    python3 producer.py "kern.critical" "A critical kernel error"

    参考文档：
    http://www.zixuebook.cn/rabbitmq/rabbitmq-python-intro.html
    http://rabbitmq.mr-ping.com/tutorials_with_python/[2]Work_Queues.html
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