python采用pika库使用rabbitmq（三） --工作队列

消息也可以理解为任务，消息发送者可以理解为任务分配者，消息接收者可以理解为工作者，当工作者接收到一个任务，还没完成的时候，任务分配者又发一个任务过来，那就忙不过来了，于是就需要多个工作者来共同处理这些任务，这些工作者，就称为工作队列。

RabbitMQ会默认把p发的消息依次分发给各个消费者(c),跟负载均衡差不多

先启动消息生产者，然后再分别启动3个消费者，通过生产者多发送几条消息，你会发现，这几条消息会被依次分配到各个消费者身上

 1 import pika
 2 import sys
 3 
 4 credentials = pika.PlainCredentials('admin', 'passwd')
 5 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
 6     'ip',credentials=credentials))
 7 channel = connection.channel()
 8 
 9 channel.exchange_declare(exchange='logs',exchange_type='fanout')
10 
11 message = ' '.join(sys.argv[1:]) or "info: Hello World!"
12 
13 channel.basic_publish(exchange='logs',
14                       routing_key='',
15                       body=message)
16 print(" [x] Sent %r" % message)
17 connection.close()

send.py

 1 import pika
 2 
 3 credentials = pika.PlainCredentials('admin', 'passwd')
 4 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
 5     'ip',credentials=credentials))
 6 channel = connection.channel()
 7 
 8 
 9 channel.exchange_declare(exchange='logs', exchange_type='fanout')
10 
11 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
12 queue_name = result.method.queue
13 
14 
15 channel.queue_bind(exchange='logs', queue=queue_name)
16 
17 print(' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C')
18 
19 
20 def callback(ch, method, properties, body):
21     print(" [x] %r" % body)
22 
23 
24 channel.basic_consume(callback, queue=queue_name,no_ack=True)
25 
26 channel.start_consuming()

receive.py