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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。
RabbitMQ安装
1.linux
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.安装python API
pip install pika
or
easy_install pika
先来一个基于Queue实现生产者消费者模型试试水
#!/usr/bin/env python3
#coding:utf8
import queue
import threading
message = queue.Queue(10)
def producer(i):
'''厨师,生产包子放入队列'''
while True:
message.put(i)
def consumer(i):
'''消费者,从队列中取包子吃'''
while True:
msg = message.get()
for i in range(12): 厨师的线程包子
t = threading.Thread(target=producer, args=(i,))
t.start()
for i in range(10): 消费者的线程吃包子
t = threading.Thread(target=consumer, args=(i,))
t.start()
开始rabbitMQ
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。
一、最基本的生产者消费者
1.生产者代码
#!/usr/bin/env python
import pika
# ######################### 生产者 #########################
#链接rabbit服务器（localhost是本机，如果是其他服务器请修改为ip地址）
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
#创建频道
channel = connection.channel()
#创建一个队列名叫hello
channel.queue_declare(queue='hello')
#exchange -- 它使我们能够确切地指定消息应该到哪个队列去。
#向队列插入数值 routing_key是队列名 body是要插入的内容
channel.basic_publish(exchange='',
routing_key='hello',
body='Hello World!')
print("开始队列")
#缓冲区已经flush而且消息已经确认发送到了RabbitMQ中，关闭链接
connection.close()
2.消费者代码
#!/usr/bin/env python
import pika
# ########################## 消费者 ##########################
#链接rabbit
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
#创建频道
channel = connection.channel()
#如果生产者没有运行创建队列，那么消费者也许就找不到队列了。为了避免这个问题
#所有消费者也创建这个队列
channel.queue_declare(queue='hello')
#接收消息需要使用callback这个函数来接收，他会被pika库来调用
def callback(ch, method, properties, body):
print(" [x] Received %r" % body)
#从队列取数据 callback是回调函数 如果拿到数据 那么将执行callback函数
channel.basic_consume(callback,
queue='hello',
no_ack=True)
print('
等待信息. To exit press CTRL+C')
#永远循环等待数据处理和callback处理的数据
channel.start_consuming()
二、acknowledgment 消息不丢失的方法
no-ack ＝ False，如果生产者遇到情况(关闭通道,连接关闭或TCP连接丢失))挂掉了，那么，RabbitMQ会重新将该任务添加到队列中。
1.生产者不变，但是还是复制上来吧
#!/usr/bin/env python
import pika
# ######################### 生产者 #########################
#链接rabbit服务器
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
#创建频道
channel = connection.channel()
#创建一个队列名叫hello
channel.queue_declare(queue='hello')
#向队列插入数值 routing_key是队列名 body是要插入的内容
channel.basic_publish(exchange='',
routing_key='hello',
body='Hello World!')
print("开始队列")
connection.close()
2.消费者
import pika
#链接rabbit
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
#创建频道
channel = connection.channel()
#如果生产者没有运行创建队列，那么消费者创建队列
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) #主要使用此代码
channel.basic_consume(callback,
queue='hello',
no_ack=False)
print('
Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()
当生产者生成一条数据，被消费者接收，消费者中断后如果不超过10秒，连接的时候数据还在。当超过10秒之后，重新链接，数据将消失。消费者等待链接。
三、durable 消息不丢失 （消息持久化）
这个 queue_declare 需要在 生产者（producer） 和消费方（consumer) 代码中都进行设置。
1.生产者
#!/usr/bin/env python
import pika
#链接rabbit服务器
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
#创建频道
channel = connection.channel()
#创建队列，使用durable方法
channel.queue_declare(queue='hello', durable=True)
#如果想让队列实现持久化那么加上durable=True
channel.basic_publish(exchange='',
routing_key='hello',
body='Hello World!',
properties=pika.BasicProperties(
delivery_mode=2,
#标记我们的消息为持久化的 - 通过设置 delivery_mode 属性为 2
#这样必须设置，让消息实现持久化
))
#这个exchange参数就是这个exchange的名字. 空字符串标识默认的或者匿名的exchange：如果存在routing_key, 消息路由到routing_key指定的队列中。
print(" [x] 开始队列'")
connection.close()
2.消费者
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pika
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
#创建频道
channel = connection.channel()
#创建队列，使用durable方法
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)
channel.basic_consume(callback,
queue='hello',
no_ack=False)
print('
等待队列. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()
注：标记消息为持久化的并不能完全保证消息不会丢失，尽管告诉RabbitMQ保存消息到磁盘，当RabbitMQ接收到消息还没有保存的时候仍然有一个短暂的时间窗口. RabbitMQ不会对每个消息都执行同步fsync(2) --- 可能只是保存到缓存cache还没有写入到磁盘中，这个持久化保证不是很强，但这比我们简单的任务queue要好很多，如果你想很强的保证你可以使用 publisher confirms
四、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1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
1.生产者
import pika
import sys
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='localhost'))
channel = connection.channel()
# 设置队列为持久化的队列
channel.queue_declare(queue='task_queue', durable=True)
message = ' '.join(sys.argv[1:]) or "Hello World!"
channel.basic_publish(exchange='',
routing_key='task_queue',
body=message,
properties=pika.BasicProperties(
delivery_mode = 2, # 设置消息为持久化的
))
print(" [x] Sent %r" % message)
connection.close()
2.消费者
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pika
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue='hello'durable=True) # 设置队列持久化
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)
#表示谁来谁取，不再按照奇偶数排列
channel.basic_qos(prefetch_count=1)# 消息未处理完前不要发送信息的消息
channel.basic_consume(callback,
queue='hello',
no_ack=False)
print('
Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()
交换 (Exchanges)
exchange类型可用： direct , topic , headers 和 fanout 。 我们将要对最后一种进行讲解 --- fanout
一、消息发布订阅
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
1.发布者
#!/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()
2.订阅者
#!/usr/bin/env python
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) #队列断开后自动删除临时队列
queue_name = result.method.queue # 队列名采用服务端分配的临时队列
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()
六、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。
1.生产者：
#!/usr/bin/env python3
#coding:utf8
#######################生产者#################
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()
2.消费者：
#!/usr/bin/env python3
#coding:utf8
import pika
import sys
############消费者####
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()
七、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
1.消费者
#!/usr/bin/env python3
#coding:utf8
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()
2.生产者
#!/usr/bin/env python3
#coding:utf8
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()
更多内容：以下参考：
http://blog.csdn.net/songfreeman/article/details/50945025
work queue （用来在多个workers之间分发消息）
1.循环调度(Round-robin dispatching)
使用多个消费者来接收并处理消息
默认，RabbitMQ将循环的发送每个消息到下一个Consumer , 平均每个Consumer都会收到同样数量的消息。 这种分发消息的方式成为 循环调度（round-robin)
- 生产者：
#!/usr/bin/env python3
#coding:utf8
import pika
import sys
#链接
connec = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
channel = connec.channel()
#创建队列
channel.queue_declare(queue='worker')
#插入数据
message = ' '.join(sys.argv[1:]) or "Hello World"
channel.basic_publish(exchange='',
routing_key='worker',
body=message,
properties=pika.BasicProperties(delivery_mode = 2,)
)
print(" [x] Send %r " % message)
- 消费者：
#!/usr/bin/env python3
#coding:utf8
import time
import pika
connect = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters (host='localhost'))
channel = connect.channel()
channel.queue_declare('worker')
def callback(ch, method, properties,body):
print(" [x] Received %r" % body)
time.sleep(body.count(b'.'))
print(" [x] Done")
ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag)
channel.basic_consume(callback,
queue='worker',
)
channel.start_consuming()
执行的时候两个消费者等待接收消息，
第一次生产者产生消息的时候被消费者1接收
第二次生产者产生消息的时候被消费者2接收 |
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QQ群⑧：
窥视卡
雷达卡
发表于 2017-7-2 15:37:31
提升卡
置顶卡
沉默卡
喧嚣卡
变色卡
千斤顶
显身卡