【Python之路】特别篇--RabbitMQ

西湖鱼

RabbitMQ
　　解释RabbitMQ，就不得不提到AMQP（Advanced Message Queuing Protocol）协议。 AMQP协议是一种基于网络的消息传输协议，它能够在应用或组织之间提供可靠的消息传输。RabbitMQ是该AMQP协议的一种实现，利用它，可以将消息安全可靠的从发 送方传输到接收方。简单的说，就是消息发送方利用RabbitMQ将信息安全的传递给接收方。
　　RabbitMQ是一个在AMQP基础上完整的，可复用的企业消息系统。他遵循Mozilla Public License开源协议。
　　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。
　　1.简单队列模型
　　　　基于Queue实现生产者,消费者模型






#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import Queue
import threading
message = Queue.Queue(10)
def producer(i):
while True:
message.put(i)
def consumer(i):
while True:
msg = message.get()
for i in range(12):
t = threading.Thread(target=producer, args=(i,))
t.start()
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=consumer, args=(i,))
t.start()
View Code　　对于RabbitMQ来说，生产和消费不再针对内存里的一个Queue对象，而是某台服务器上的RabbitMQ Server实现的消息队列。
　　生产者:



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

channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue='hello')     # 创建队列
channel.basic_publish(exchange='',
routing_key='hello',
body='Hello World!')
print(" [x] Sent 'Hello World!'")
connection.close()
　　消费者:



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

channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue='hello')      # 创建队列
def callback(ch, method, properties, body):
print(" [x] Received %r" % body)
channel.basic_consume(callback,
queue='hello',
no_ack=True)
print('

Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()
　　重要参数介绍：
　　（1）acknowledgment 消息不丢失
　　no_ack ＝ True，无应答,如果callback执行中断,数据丢失!
　　no_ack ＝ False，有应答, callback执行结束,告诉队列,删除原数据!





def callback(ch,method,properties,body):
print(" [x] Received %r" % body)
import time
time.sleep(2)
print('ok')
ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)
channel.basic_consume(callback,queue='s1',no_ack=False)
no_ack = False callback　　（2）durable   消息不丢失(数据持久化,保存硬盘)
　　生产者：



channel.queue_declare(queue='hello', durable=True)
channel.basic_publish(exchange='',
routing_key='hello',
body='Hello World!',
properties=pika.BasicProperties(
delivery_mode=2,   # 默认是1 make message persistent
))
　　消费者:



channel.queue_declare(queue='hello', durable=True)
def callback(ch, method, properties, body):
print(" [x] Received %r" % body)
import time
time.sleep(10)
print 'ok'
ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag)
　　（3）消息获取顺序
　　默认消息队列里的数据是按照顺序被消费者拿走，例如：消费者1 去队列中获取 奇数 序列的任务，消费者2去队列中获取 偶数 序列的任务。
　　channel.basic_qos(prefetch_count=1) 表示谁来谁取，不再按照奇偶数排列,(谁先做完,就发给谁)





import pika
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='10.211.55.4'))
channel = connection.channel()
# make message persistent
channel.queue_declare(queue='hello')

def callback(ch, method, properties, body):
print(" [x] 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()
View Code　　2.exchange工作模型（fanout，direct，topic）
　　2.1 发布订阅

　　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。
　　exchange type = fanout
　　发布者:



import pika
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
channel = connection.channel()
channel.exchange_declare(exchange='logs',   
type='fanout')       #创建交换机,指定名称,工作模式   

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



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)           # 队列绑定交换机
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()
　　2.2 关键字发送

　　exchange type = direct
　　之前事例，发送消息时明确指定某个队列并向其中发送消息，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。
　　生产者:



import pika

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
channel = connection.channel()
channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',
type='direct')
severity = 'info'
message =  'Hello World!'
channel.basic_publish(exchange='direct_logs',
routing_key=severity,
body=message)

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



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)
# 绑定多个关键字
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()
　　2.3 模糊匹配

　　exchange type = topic
　　在topic类型下，可以让队列绑定几个模糊的关键字，之后发送者将数据发送到exchange，exchange将传入”路由值“和 ”关键字“进行匹配，匹配成功，则将数据发送到指定队列。

• 　　# 表示可以匹配 0 个 或 多个 单词
  
  
• 　　*  表示只能匹配 一个 单词
  
  

发送者路由值              队列中
old.boy.python          old.*  -- 不匹配
old.boy.python          old.#  -- 匹配
　　生产者:



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:



import pika,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()