RabbitMq

一.消息队列的概念

　　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。

二.为何使用消息队列

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

三.RabbitMq

　　RabbitMQ 是一个由 Erlang 语言开发的 AMQP 的开源实现。
　　rabbitMQ是一款基于AMQP协议的消息中间件，它能够在应用之间提供可靠的消息传输。在易用性，扩展性，
高可用性上表现优秀。使用消息中间件利于应用之间的解耦，生产者（客户端）无需知道消费者（服务端）
的存在。而且两端可以使用不同的语言编写，大大提供了灵活性。

 

四.rabbitMq的工作模型

　　一.简单模式

　　　　1.最简单的模式

###################生产者

import pika
#1.连接rabbitmq
connection=pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
channel=connection.channel()

#2.创建队列,队列名称
channel.queue_declare(queue='hello')

#3.往队列里面塞消息
#exchange='',代表的是简单模式
# routing_key代表要操作的的队列
#body代表往队列塞的东西
channel.basic_publish(exchange='',
                      routing_key='hello',
                      body='我发消息了'
                            )

print('[x] Sent Hello World!')

#4.关闭连接
connection.close()

　　代码:

############消费者

import pika

#1.连接rabbitmq
connection=pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
channel=connection.channel()

#2.创建队列
channel.queue_declare(queue='hello')
#
#
# #3,定义一个回调函数
def callback(ch,method,properties,body):
    print('[x] received %r' %body)
#     

#
#
# #确定监听事件
channel.basic_consume(callback,
                      queue='hello',
                      no_ack=True
                    )
# #分配方式
channel.basic_qos(prefetch_count=1)
# #开始监听
channel.start_consuming()

　　　　2.no-ack 参数的使用

　　　　　 上面是no-act=True的模式,就无应答的模式(默认是false),如果no-act=false(即有应答的)模式呢?

　　　　　 有应答的模式是消息队列必须在消费者取走数据,并且在处理完数据之后,向消息队列发送一条应答,说我已经处理完了,我取走的消息你可以删除了!

　　　　否则,消息队列会一直保留消费者取走的数据,直到消费者应答之后才把数据删除.

　　　　　 所以:

　　　　　　　1. 回调函数中的ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)

　　　　　　　2. basic_comsume中的no_ack=False

　　　消费者应该这样写:　　

import pika

#1.连接rabbitmq
connection=pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
channel=connection.channel()

#2.创建队列
channel.queue_declare(queue='hello')
#
#
# #3,定义一个回调函数
def callback(ch,method,properties,body):
    print('[x] received %r' %body)
    # 应答
    ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)


#
#
# #确定监听事件
channel.basic_consume(callback,
                      queue='hello',
                      no_ack=False
                    )
# #分配方式
channel.basic_qos(prefetch_count=1)
# #开始监听
channel.start_consuming()

　　　　　3. durable 参数的使用 ：消息不丢失

　　　　　　　 消息不消失服务器宕机),那就是持久化存储,

　　　　 　代码:

# 生产者
#!/usr/bin/env python
import pika

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='10.211.55.4'))
channel = connection.channel()

#声明一个消息队列,并且这个消息队列是可持久化存储的
channel.queue_declare(queue='hello', durable=True)

channel.basic_publish(exchange='',
                      routing_key='hello',
                      body='Hello World!',
                      properties=pika.BasicProperties(
                          delivery_mode=2, # make message persistent
                      ))
print(" [x] Sent 'Hello World!'")
connection.close()


# 消费者
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pika

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='10.211.55.4'))
channel = connection.channel()

# 声明一个消息队列,并且这个消息是可持久化存储的
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(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()

　　　　4.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

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
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()

 　　二.exchange模式

　　　　1.发布订阅:  exchange type = fanout

　　　　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。

　　　

# 生产者
#!/usr/bin/env python
import pika
import sys

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

channel.exchange_declare(exchange='logs',  #所以这边声明的不再是队列,而是一个交换机
                         type='fanout')   #fanout是广播模式,和这台交换机绑定队列都能接收到他广播的消息

message = ' '.join(sys.argv[1:]) or "info: Hello World!"
channel.basic_publish(exchange='logs',        #路由模式
                      routing_key='',　　　　　　#所以这个就应该为空
                      body=message)
print(" [x] Sent %r" % message)
connection.close()


# 消费者
#!/usr/bin/env python
import pika

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

#声明交换机
channel.exchange_declare(exchange='logs',  #相应消费者这边也应该是路由模式分发
                         type='fanout')

#声明队列(让队列去监听对应的交换机)
result = channel.queue_declare(exclusive=True)
queue_name = result.method.queue                  #给路由命令

#为队列绑定交换机
channel.queue_bind(exchange='logs',
                   queue=queue_name)            #绑定路由

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.关键字发送:  exchange type = direct

　　　　通过精确匹配消息的路由关键字，将消息路由到零个或者多个队列中，绑定关键字用来将队列和交换器绑定到一起。

　　这让我们可以构建经典的点对点队列消息传输模型，不过和任何已定义的交换器类型一样，当消息的路由关键字与多个

　　绑定关键字匹配时，消息可能会被发送到多个队列中。。

　

　　

import pika
import sys

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

channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',
                         exchange_type='direct')

result = channel.queue_declare(exclusive=True)
queue_name = result.method.queue




channel.queue_bind(exchange='direct_logs',
                   queue=queue_name,
                   routing_key="error")



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()

　　　3.模糊匹配:   exchange type = topic

 　

　　　　　　主题式交换器类型提供了这样的路由机制：通过消息的路由关键字和绑定关键字的模式匹配，将消息路由到被绑定的队列中。

　　　　这种路由器类型可以被用来支持经典的发布/订阅消息传输模型——使用主题名字空间作为消息寻址模式，将消息传递给那些部分

　　　　或者全部匹配主题模式的多个消费者。

　　　　　　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

#!/usr/bin/env python
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]...
" % 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()