RabbitMQ基础总结
MQ全称为Message Queue, 消息队列(MQ)是一种应用程序对应用程序的通信方法。应用程序通过读写出入队列的消息(针对应用程序的数据)来通信，而无需专用连接来链接它们。消 息传递指的是程序之间通过在消息中发送数据进行通信，而不是通过直接调用彼此来通信，直接调用通常是用于诸如远程过程调用的技术。排队指的是应用程序通过 队列来通信。队列的使用除去了接收和发送应用程序同时执行的要求。RabbitMQ和其他AMPQ程序的最大区别在于消息持久化和集群模式，使消息更加可靠。
本博客使用的例子均为官方文档中的例子，英文好的可以直接查看原版文档，写此文档的目的作为自己学习过程的一个记录和总结。
本博客测试环境：CentOS6.8VM python：2.7.11 操作系统：win7 64位 rabbitMQ:3.6.5
一、安装
1、yum方式安装
安装配置epel源
$ rpm -ivh http://dl.fedoraproject.org/pub/epel/6/i386/epel-release-6-8.noarch.rpm
安装erlang
$ yum -y install erlang
安装RabbitMQ
$ yum -y install rabbitmq-server
service rabbitmq-server start/stop
2、本地安装
3、安装RabbitMQ的python API
#本次测试使用pika
pip install pika
二、Rabbit简要架构介绍
1、架构图
（图片百度找的，侵删）
2、主要术语介绍
Exchange:交换机，决定了消息路由规则;
Queue:消息队列;
Channel:进行消息读写的通道;
Bind:绑定了Queue和Exchange，意即为符合什么样路由规则的消息，将会放置入哪一个消息队列;
详细的使用方法和具体的概念，相信看完下面的实例会有一个了解。
3、RabbitMQ的主要工作模式
1、简单队列模式，此模Exchange不工作。
2、fanout模式（广播模式），此模式消息在exchange范围内广播。
2、direct模式（精确路由模式），由routing-key精确匹配。
3、topic模式（模糊路由模式），由routing-key模糊匹配
三、简单队列模式
该模式不需要生命Exchange仅使用queue队列来直接交换消息。
生产者
#! /usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# __author__ = "TKQ"
import pika
# ######################### 生产者 #########################
#建立连接
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='192.168.79.131'))
#基于连接建立通道
channel = connection.channel()
#创建队列
channel.queue_declare(queue='hello')
#
channel.basic_publish(exchange='',
routing_key='hello',
body='Hello World!' )
print(" Sent 'Hello World!'")
connection.close()
消费者
#! /usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# __author__ = "TKQ"
# ######################### 消费者 #########################
import pika
#创建连接
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='192.168.79.131'))
#基于连接建立通道
channel = connection.channel()
#创建队列
channel.queue_declare(queue='hello')
#定义消息回调函数
def callback(ch, method, properties, body):
print(" Received %r" %body)
time.sleep(5)
#
channel.basic_consume(callback,
queue='hello',
no_ack=True)
print(' Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()
1、消费者消息应答no-ack
channel.basic_consume(callback,queue='hello',no_ack=True)，默认情况no_ack=False表示consumer完成消息处理后需手动应答。向生队列服务器说明消息已处理完成，可以删除。
如果消费者遇到情况(its channel is closed, connection is closed, or TCP connection is lost)挂掉了，那么，RabbitMQ会重新将该任务添加到队列中，并由其他consumer获取该消息，确保消息不会丢失。
消费者回调函数中ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)，表示手动应答了服务器。
#! /usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# __author__ = "TKQ"
# ######################### 消费者 #########################
import pika
import time
import datetime
#创建连接
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='192.168.79.131'))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue='hello')
def callback(ch, method, properties, body):
print(" Received %r,%s" %body)
time.sleep(5)
ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)#手动应答
channel.basic_consume(callback,
queue='hello',
no_ack=False)
print(' Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()
4、服务端持久化
RabbitMQ支持消息的持久化，也就是数据写在磁盘上，当我们需要可靠的消息处理的时候应该设置消息持久化。消息队列持久化包括3个部分:
(1)exchange持久化，在声明时指定durable => 1
(2)queue持久化，在声明时指定durable => 1
(3)消息持久化，在投递时指定delivery_mode => 2(1是非持久化)
如果exchange和queue都是持久化的，那么它们之间的binding也是持久化的。如果exchange和queue两者之间有一个持久化，一个非持久化，就不允许建立绑定。
#生产者
#! /usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# __author__ = "TKQ"
import pika
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='192.168.79.131'))
channel = connection.channel()
# 持久化队列
channel.queue_declare(queue='hello', durable=True)
channel.basic_publish(exchange='',
routing_key='hello',
body='Hello World!',
properties=pika.BasicProperties(
delivery_mode=2, # 消息传递持久化
))
print(" Sent 'Hello World!'")
connection.close()
#! /usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# __author__ = "TKQ"
import pika
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='192.168.79.131'))
channel = connection.channel()
#队列持久化
channel.queue_declare(queue='hello', durable=True)
def callback(ch, method, properties, body):
print(" Received %r" % body)
import time
time.sleep(10)
print 'ok'
ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag)
channel.basic_consume(callback,
queue='hello',
no_ack=False)
print('
[*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()
消费者
5、消息分发顺序
默认状态下，RabbitMQ将第n个Message分发给第n个Consumer。当然n是取余后的。它不管Consumer是否还有unacked Message，只是按照这个默认机制进行分发。那么如果有个Consumer工作比较重，那么就会导致有的Consumer基本没事可做，有的Consumer却是毫无休息的机会。那么，RabbitMQ是如何处理这种问题呢？
通过 basic.qos 方法设置prefetch_count=1 。这样RabbitMQ就会使得每个Consumer在同一个时间点最多处理一个Message。换句话说，在接收到该Consumer的ack前，他它不会将新的Message分发给它。
6、最终版本
设置消息确认，服务器的持久化，和消息分发顺序后，最终版本：
#! /usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# __author__ = "TKQ"
import pika
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='192.168.79.131'))
channel = connection.channel()
# make message persistent
channel.queue_declare(queue='hello')
def callback(ch, method, properties, body):
print(" Received %r" % body)
import time
time.sleep(10)
print 'ok'
ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag)
channel.basic_qos(prefetch_count=1)
channel.basic_consume(callback,
queue='hello',
no_ack=False)
print('
[*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()
消费者
#生产者
#! /usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# __author__ = "TKQ"
import pika
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='192.168.79.131'))
channel = connection.channel()
# 持久化队列
channel.queue_declare(queue='hello', durable=True)
channel.basic_publish(exchange='',
routing_key='hello',
body='Hello World!',
properties=pika.BasicProperties(
delivery_mode=2, # 消息传递持久化
))
print(" Sent 'Hello World!'")
connection.close()
生产者
四、fanout-广播模式
广播模式也称为发布订阅和简单的消息队列区别在于，发布订阅会将消息发送给所有的订阅者，而消息队列中的数据被消费一次便消失。所以，RabbitMQ实现发布和订阅时，会为每一个订阅者创建一个队列，而发布者发布消息时，会将消息放置在所有相关队列中。
关键点：
1、生产者：设置exchange type = fanout
2、消费者：result = channel.queue_declare(exclusive=True) #生成临时队列，当Consumer关闭连接时，这个queue要被deleted。
3、消费者：queue_name = result.method.queue #result.method.queue 可以取得queue的名字。基本上都是这个样子：amq.gen-JzTY20BRgKO-HjmUJxsgf。
下面我们模拟一个简单的日志系统，将所有日志简单的广播给所有订阅者。
生产者：
#! /usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# __author__ = "TKQ"
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) or "info: Hello World!"
channel.basic_publish(exchange='logs',
routing_key='',
body=message)
print(" Sent %r" % message)
connection.close()
消费者：
#! /usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# __author__ = "TKQ"
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) #
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(" %r" % body)
channel.basic_consume(callback,
queue=queue_name,
no_ack=True)
channel.start_consuming()
运行消费者两个消费者和一个生产者，多个消费者均收到消息
消费者开启：queue和binding状态
# rabbitmqctl list_bindings
Listing bindings ...
exchange amq.gen-5A-Amc-4DZgaE5_x52Q-Tw queue amq.gen-5A-Amc-4DZgaE5_x52Q-Tw []
exchange amq.gen-wGFWTvv42rUR6_tki5eeOg queue amq.gen-wGFWTvv42rUR6_tki5eeOg []
logs exchange amq.gen-5A-Amc-4DZgaE5_x52Q-Tw queue amq.gen-5A-Amc-4DZgaE5_x52Q-Tw []
logs exchange amq.gen-wGFWTvv42rUR6_tki5eeOg queue amq.gen-wGFWTvv42rUR6_tki5eeOg []
# rabbitmqctl list_queues
Listing queues ...
amq.gen-5A-Amc-4DZgaE5_x52Q-Tw 0
amq.gen-wGFWTvv42rUR6_tki5eeOg 0
关闭消费者：queue和bindings均为空。
# rabbitmqctl list_bindings
Listing bindings ...
...done.
# rabbitmqctl list_queues
Listing queues ...
...done.
五、direct模式-精确路由模式
Direct exchange的路由，通过routing_key（我将其称为路由关键字）的精确匹配。即时一个queue的两条routing_key同时匹配到同一条消息，也仅接收一条。
上个主题我们实现的简单的日志广播系统。这个小节我们实现更复杂点的需求，针对不同的日志等级发送给不同的订阅者。
基本原理就是：
1、生产者：在fanout模式的基础上，配置routing_key。
2、消费者：在fanout模式的基础上，配置routing_key。
下面我们模拟一个简单的日志系统，将所有日志简单的广播给所有订阅者。
#! /usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# __author__ = "TKQ"
#!/usr/bin/env python
import pika
import sys
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='192.168.79.131'))
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
if not severities:
sys.stderr.write("Usage: %s \n" % sys.argv)
sys.exit(1)
#使用for循环来同时绑定多个binding-key
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(" %r:%r" % (method.routing_key, body))
channel.basic_consume(callback,
queue=queue_name,
no_ack=True)
channel.start_consuming()
消费者
#! /usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# __author__ = "TKQ"
import pika
import sys
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='192.168.79.131'))
channel = connection.channel()
channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',
type='direct')
severity = sys.argv if len(sys.argv) > 1 else 'info'
message = ' '.join(sys.argv) or 'Hello World!'
channel.basic_publish(exchange='direct_logs',
routing_key=severity,
body=message)
print(" Sent %r:%r" % (severity, message))
connection.close()
生产者 关于exchange和queue的一对多或者多对一匹配：
1、消费者的一个queue可以绑定多个bindding_key来同时匹配多个路由关键字。使用循环把多个routing_key绑定到一个queue上。
2、多个queue可以匹配同一个routing_key来匹配同一个路由关键字。当所有queue的routing_key相同时，模式就和fanout一样啦。
六、topic模式-模糊路由匹配
topic模式基本与Direct模式相同，唯一的不同点就是routing-key是模糊匹配。routing_key的格式以点号分隔，最长255bytes。
匹配元字符：
# 表示可以匹配 0 个 或 任意个单词(包含1个)
*表示只能匹配 一个 单词
Topic exchange和其他exchange：
如果binding_key 是# ，那么它会接收所有的Message，不管routing_key是什么，就像是fanout exchange。
如果 #和* 没有被使用，那么topic exchange就变成了direct exchange。
发送者路由值 roiting_key
i.love.python i.*-- 不匹配
i.love.python i.#-- 匹配
i.love.python # --匹配，单个#匹配所有
#! /usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# __author__ = "TKQ"
import pika
import sys
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='192.168.79.131'))
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
if not binding_keys:
sys.stderr.write("Usage: %s ...\n" % sys.argv)
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(" %r:%r" % (method.routing_key, body))
channel.basic_consume(callback,
queue=queue_name,
no_ack=True)
channel.start_consuming()
消费者
#! /usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# __author__ = "TKQ"
import pika
import sys
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='192.168.79.131'))
channel = connection.channel()
channel.exchange_declare(exchange='topic_logs',
type='topic')
routing_key = sys.argv if len(sys.argv) > 1 else 'anonymous.info'
message = ' '.join(sys.argv) or 'Hello World!'
channel.basic_publish(exchange='topic_logs',
routing_key=routing_key,
body=message)
print(" Sent %r:%r" % (routing_key, message))
connection.close()
生产者
页:
[1]