rabbitMQ队列使用及常用命令

一、RabbitMQ常用命令

启动监控管理器：rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management

关闭监控管理器：rabbitmq-plugins disable rabbitmq_management

启动rabbitmq：rabbitmq-service start

关闭rabbitmq：rabbitmq-service stop

查看所有的队列：rabbitmqctl list_queues

清除所有的队列：rabbitmqctl reset

关闭应用：rabbitmqctl stop_app

启动应用：rabbitmqctl start_app

用户和权限设置（后面用处）

添加用户：rabbitmqctl add_user username password

分配角色：rabbitmqctl set_user_tags username administrator

新增虚拟主机：rabbitmqctl add_vhost  vhost_name

将新虚拟主机授权给新用户：rabbitmqctl set_permissions -p vhost_name username '.*' '.*' '.*'

角色说明

none  最小权限角色

management 管理员角色

policymaker   决策者

monitoring  监控

administrator  超级管理员 

二、RabbitMQ使用

（1）介绍

①什么叫消息队列

消息（Message）是指在应用间传送的数据。消息可以非常简单，比如只包含文本字符串，也可以更复杂，可能包含嵌入对象。

消息队列（Message Queue）是一种应用间的通信方式，消息发送后可以立即返回，由消息系统来确保消息的可靠传递。消息发布者只管把消息发布到 MQ 中而不用管谁来取，消息使用者只管从 MQ 中取消息而不管是谁发布的。这样发布者和使用者都不用知道对方的存在。

②为何用消息队列

从上面的描述中可以看出消息队列是一种应用间的异步协作机制，那什么时候需要使用 MQ 呢？

以常见的订单系统为例，用户点击【下单】按钮之后的业务逻辑可能包括：扣减库存、生成相应单据、发红包、发短信通知。在业务发展初期这些逻辑可能放在一起同步执行，随着业务的发展订单量增长，需要提升系统服务的性能，这时可以将一些不需要立即生效的操作拆分出来异步执行，比如发放红包、发短信通知等。这种场景下就可以用 MQ ，在下单的主流程（比如扣减库存、生成相应单据）完成之后发送一条消息到 MQ 让主流程快速完结，而由另外的单独线程拉取MQ的消息（或者由 MQ 推送消息），当发现 MQ 中有发红包或发短信之类的消息时，执行相应的业务逻辑。

以上是用于业务解耦的情况，其它常见场景包括最终一致性、广播、错峰流控等等。

③RabbitMQ 特点

RabbitMQ 是一个由 Erlang 语言开发的 AMQP 的开源实现。

AMQP ：Advanced Message Queue，高级消息队列协议。它是应用层协议的一个开放标准，为面向消息的中间件设计，基于此协议的客户端与消息中间件可传递消息，并不受产品、开发语言等条件的限制。

RabbitMQ 最初起源于金融系统，用于在分布式系统中存储转发消息，在易用性、扩展性、高可用性等方面表现不俗。具体特点包括：

1. 可靠性（Reliability）
   RabbitMQ 使用一些机制来保证可靠性，如持久化、传输确认、发布确认。

2. 灵活的路由（Flexible Routing）
   在消息进入队列之前，通过 Exchange 来路由消息的。对于典型的路由功能，RabbitMQ 已经提供了一些内置的 Exchange 来实现。针对更复杂的路由功能，可以将多个 Exchange 绑定在一起，也通过插件机制实现自己的 Exchange 。

3. 消息集群（Clustering）
   多个 RabbitMQ 服务器可以组成一个集群，形成一个逻辑 Broker 。

4. 高可用（Highly Available Queues）
   队列可以在集群中的机器上进行镜像，使得在部分节点出问题的情况下队列仍然可用。

5. 多种协议（Multi-protocol）
   RabbitMQ 支持多种消息队列协议，比如 STOMP、MQTT 等等。

6. 多语言客户端（Many Clients）
   RabbitMQ 几乎支持所有常用语言，比如 Java、.NET、Ruby 等等。

7. 管理界面（Management UI）
   RabbitMQ 提供了一个易用的用户界面，使得用户可以监控和管理消息 Broker 的许多方面。

8. 跟踪机制（Tracing）
   如果消息异常，RabbitMQ 提供了消息跟踪机制，使用者可以找出发生了什么。

9. 插件机制（Plugin System）
   RabbitMQ 提供了许多插件，来从多方面进行扩展，也可以编写自己的插件。

④RabbitMQ 基本概念

• Message
  消息，消息是不具名的，它由消息头和消息体组成。消息体是不透明的，而消息头则由一系列的可选属性组成，这些属性包括routing-key（路由键）、priority（相对于其他消息的优先权）、delivery-mode（指出该消息可能需要持久性存储）等。
• Publisher
  消息的生产者，也是一个向交换器发布消息的客户端应用程序。
• Exchange
  交换器，用来接收生产者发送的消息并将这些消息路由给服务器中的队列。
• Binding
  绑定，用于消息队列和交换器之间的关联。一个绑定就是基于路由键将交换器和消息队列连接起来的路由规则，所以可以将交换器理解成一个由绑定构成的路由表。
• Queue
  消息队列，用来保存消息直到发送给消费者。它是消息的容器，也是消息的终点。一个消息可投入一个或多个队列。消息一直在队列里面，等待消费者连接到这个队列将其取走。
• Connection
  网络连接，比如一个TCP连接。
• Channel
  信道，多路复用连接中的一条独立的双向数据流通道。信道是建立在真实的TCP连接内地虚拟连接，AMQP 命令都是通过信道发出去的，不管是发布消息、订阅队列还是接收消息，这些动作都是通过信道完成。因为对于操作系统来说建立和销毁 TCP 都是非常昂贵的开销，所以引入了信道的概念，以复用一条 TCP 连接。
• Consumer
  消息的消费者，表示一个从消息队列中取得消息的客户端应用程序。
• Virtual Host
  虚拟主机，表示一批交换器、消息队列和相关对象。虚拟主机是共享相同的身份认证和加密环境的独立服务器域。每个 vhost 本质上就是一个 mini 版的 RabbitMQ 服务器，拥有自己的队列、交换器、绑定和权限机制。vhost 是 AMQP 概念的基础，必须在连接时指定，RabbitMQ 默认的 vhost 是 / 。
• Broker
  表示消息队列服务器实体。

⑤Exchange 类型

Exchange分发消息时根据类型的不同分发策略有区别，目前共四种类型：direct、fanout、topic、headers 。headers 匹配 AMQP 消息的 header 而不是路由键，此外 headers 交换器和 direct 交换器完全一致，但性能差很多，目前几乎用不到了，所以直接看另外三种类型：

1)fanout（广播）

2)direct（组播）

3)topic（规则博）

4)headers（通过headers 来决定把消息发给哪些queue）

（2）安装

安装 http://www.rabbitmq.com/install-standalone-mac.html

安装python rabbitMQ module 

pip install pika
or
easy_install pika
or
源码
https://pypi.python.org/pypi/pika

（3）消息持久化+消息公平分发(完整代码)

带消息持久化+消息公平分发的完整代码

send端

#!/usr/bin/env python

import pika

credentials = pika.PlainCredentials('wys', '123456')

parameters = pika.ConnectionParameters(host='192.168.10.223',credentials=credentials)
connection = pika.BlockingConnection(parameters)

channel = connection.channel() #队列连接通道

#声明queue
channel.queue_declare(queue='task1',durable=True)  # durable=Ture 保证队列持久化

message = ' '.join(sys.argv[1:]) or "Hello World!"
channel.basic_publish(exchange='',
                      routing_key='task1', #路由
                      properties=pika.BasicProperties(
                          delivery_mode=2,  # 使消息持久化
                      ),
                      body=message)

print("[x] Sent %r" % message)

connection.close()

receive端

#!/usr/bin/env python

import pika
import time

credentials = pika.PlainCredentials('wys', '123456')

parameters = pika.ConnectionParameters(host='192.168.10.223',credentials=credentials)
connection = pika.BlockingConnection(parameters)

channel = connection.channel() #队列连接通道


def callback(ch, method, properties, body):
    print(" [x] Received %r" % body)
    # time.sleep(15)
    print('msg handle done...',body)
    ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)  # 手动向服务器端确认这个消息已经被处理完毕

channel.basic_qos(prefetch_count=1)  # 消息公平分发
channel.basic_consume(callback, #取到消息后，调用callback 函数
                      queue='task1',)
                      #no_ack=True) #消息处理后，不向rabbit-server确认消息已消费完毕


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

channel.start_consuming() #阻塞模式

注意：远程连接rabbitmq server的话，需要配置权限

首先在rabbitmq server上创建一个用户

sudo rabbitmqctl  add_user alex alex3714　

同时还要配置权限，允许从外面访问

sudo rabbitmqctl set_permissions -p / alex ".*" ".*" ".*"

set_permissions [-p vhost] {user} {conf} {write} {read}

vhost

The name of the virtual host to which to grant the user access, defaulting to /. （授予用户访问的虚拟主机的名称，默认为/）

user

The name of the user to grant access to the specified virtual host.（授予对指定虚拟主机的访问权限的用户的名称）

conf

A regular expression matching resource names for which the user is granted configure permissions.（与用户授予配置权限的匹配资源名称的正则表达式）

write

A regular expression matching resource names for which the user is granted write permissions.（与用户匹配的资源名称的正则表达式授予写入权限）

read

A regular expression matching resource names for which the user is granted read permissions.（与用户匹配的资源名称的正则表达式授予读取权限）

客户端连接的时候需要配置认证参数

credentials = pika.PlainCredentials('wys', '123456')
 
 
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
    '192.168.10.134',5672,'/',credentials))
channel = connection.channel()

注意：消息公平分发

如果Rabbit只管按顺序把消息发到各个消费者身上，不考虑消费者负载的话，很可能出现，一个机器配置不高的消费者那里堆积了很多消息处理不完，同时配置高的消费者却一直很轻松。为解决此问题，可以在各个消费者端，配置perfetch=1,意思就是告诉RabbitMQ在我这个消费者当前消息还没处理完的时候就不要再给我发新消息了。

channel.basic_qos(prefetch_count=1)

（4）fanout（广播）所有bind到此exchange的queue都可以接收消息

消息publisher

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()

消息subscriber

#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Alex Li'
import pika
 
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
        host='localhost'))
channel = connection.channel()
 
channel.exchange_declare(exchange='logs',
                         type='fanout')
 
result = channel.queue_declare(exclusive=True) #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
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()

（5）direct（组播）通过routingKey和exchange决定的那个唯一的queue可以接收消息

有选择的接收消息(exchange type=direct)　

RabbitMQ还支持根据关键字发送，即：队列绑定关键字，发送者将数据根据关键字发送到消息exchange，exchange根据 关键字 判定应该将数据发送至指定队列。

消息publisher

import pika
import sys
 
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,
                      body=message)
print(" [x] Sent %r:%r" % (severity, message))
connection.close()

消息subscriber

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
 
severities = sys.argv[1:]
if not severities:
    sys.stderr.write("Usage: %s [info] [warning] [error]\n" % sys.argv[0])
    sys.exit(1)
 
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()

（6）topic（规则播）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

更细致的消息过滤

 表达式符号说明：#代表一个或多个字符，*代表任何字符
      例：#.a会匹配a.a，aa.a，aaa.a等
          *.a会匹配a.a，b.a，c.a等
     注：使用RoutingKey为#，Exchange Type为topic的时候相当于使用fanout

消息publisher

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()

消息subscriber

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()