python操作RabbitMQ
一、rabbitmq
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。
1.1 安装rabbitmq
RabbitMQ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
注意：service rabbitmq-server start/stop
安装API：
pip install pika or easy_install pika or 源码 or pycharm https://pypi.python.org/pypi/pika
1.3 用python操作rabbitmq
1.3.1 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()
1.3.2 rabbitmq实现消息队列
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。
先运行消费者脚本，让它监听队列消息，然后运行生产者脚本，生产者往队列里发消息。然后消费者往队列里取消息。
import pika # ########################### 消费者 ########################### connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters( host='192.168.137.208')) channel = connection.channel() channel.queue_declare(queue='abc') # 如果队列没有创建，就创建这个队列 def callback(ch, method, propertities,body): print(" [x] Received %r" % body) channel.basic_consume(callback, queue='abc', # 队列名 no_ack=True) # 不通知已经收到，如果连接中断可能消息丢失 print(' [*] Waiting for message. To exit press CTRL+C') channel.start_consuming()
import pika # ############################## 生产者 ############################## connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters( host='192.168.137.208' )) channel = connection.channel() channel.queue_declare(queue='abc') # 如果队列没有创建，就创建这个队列 channel.basic_publish(exchange='', routing_key='abc', # 指定队列的关键字为，这里是队列的名字 body='Hello World!') # 往队列里发的消息内容 print(" [x] Sent 'Hello World!'") connection.close()
先运行消费者，然后再运行生产者：
''' 打印： 生产者： [x] Sent 'Hello World!' 消费者： [*] Waiting for message. To exit press CTRL+C [x] Received b'Hello World!' '''
1.4 no-ack＝False：rabbitmq消费者连接断了 消息不丢失
rabbitmq支持一种方式：应答。比如我从消息里拿一条消息，如果全处理完，你就不要帮我记着了。如果没处理完，突然断开了，再连接上的时候，消息队列就会重新发消息。
总结：
- Basic.Ack 发回给 RabbitMQ 以告知，可以将相应 message 从 RabbitMQ 的消息缓存中移除。
- Basic.Ack 未被 consumer 发回给 RabbitMQ 前出现了异常，RabbitMQ 发现与该 consumer 对应的连接被断开，之后将该 message 以轮询方式发送给其他 consumer （假设存在多个 consumer 订阅同一个 queue）。
- 在 no_ack=true 的情况下，RabbitMQ 认为 message 一旦被 deliver 出去了，就已被确认了，所以会立即将缓存中的 message 删除。所以在 consumer 异常时会导致消息丢失。
- 来自 consumer 侧的 Basic.Ack 与 发送给 Producer 侧的 Basic.Ack 没有直接关系
注意：
1）只有在Consumer（消费者）断开连接时，RabbitMQ才会重新发送未经确认的消息。
2）超时的情况并未考虑：无论Consumer需要处理多长时间，RabbitMQ都不会重发消息。
消息不丢失的关键代码：
1）在接收端的callback最后：
channel.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)
ack即acknowledge（承认，告知已收到） 也就是消费者每次收到消息，要通知一声：已经收到，如果消费者连接断了，rabbitmq会重新把消息放到队列里，下次消费者可以连接的时候，就能重新收到丢失消息。 A message MUST not be acknowledged morethan once. The receiving peer MUST validate that a non-zero delivery-tag refersto a delivered message,
and raise a channel exception if this is not the case.
2）除了callback函数，还要在之前设置接收消息时指定no_ack（默认False）：
channel.basic_consume(callback, queue='hello', no_ack=False)
消费者：
import pika
# ########################### 消费者 ##########################
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters( host='10.211.55.4')) channel = connection.channel() 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_consume(callback, queue='hello', no_ack=False) print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C') channel.start_consuming()
消费者断掉连接，再次连接，消息还会收到。
1.5 durable：rabbitmq服务端宕机 消息不丢失
发数据的时候，就说了：我这条数据要持久化保存。
如果rabbitmq服务端机器如果挂掉了，会给这台机器做持久化。如果启动机器后，消息队列还在。
生产者.py：
import pika
# ############################## 生产者 ##############################
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='10.211.55.4')) channel = connection.channel() # make message persistent 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.py：
import pika
# ########################### 消费者 ###########################
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='10.211.55.4')) channel = connection.channel() # make message persistent 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()
测试：
1）把生产者.py执行三次。
2）然后在linux上停掉rabbitmq服务，然后再开启rabbitmq服务
[root@localhost ~]# /etc/init.d/rabbitmq-server stop Stopping rabbitmq-server: rabbitmq-server. [root@localhost ~]# /etc/init.d/rabbitmq-server start Starting rabbitmq-server: SUCCESS rabbitmq-server.
3）运行：消费者.py：三条消息都打印了：
[*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C [x] Received b'Hello World!' ok [x] Received b'Hello World!' ok [x] Received b'Hello World!' ok
1.6 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。
因为默认是跳着取得。第一个消费者取得很快，已经执行到20了，但是第二个消费者只取到13，可能消息执行的顺序就有问题了。
如果多个消费者，如果不想跳着取，就按消息的顺序取，而不是按着自己的间隔了。
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 -*- __author__ = 'WangQiaomei' import pika # ########################### 消费者 ########################### connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='192.168.137.208')) channel = connection.channel() # make message persistent channel.queue_declare(queue='hello1') 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='hello1', no_ack=False) print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C') channel.start_consuming()
1.7发布订阅
发布订阅原理：
1）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。
2）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。
3）exchange 可以帮你发消息到多个队列！type设为什么值，就把消息发给哪些队列。
发布订阅应用到监控上：
模板就是写上一段脚本，放在服务器上，
客户端每5分钟，从服务端拿到监控模板，根据模板来取数据，
然后把数据结果发步到服务端的redis频道里。
服务端收到数据，1）处理历史记录 2）报警 3）dashboard显示监控信息
服务端有三处一直来订阅服务端频道（一直来收取客户端监控数据）
1.7.1 发布给所有绑定队列
exchange type = fanout
exchange 可以帮你发消息到多个队列，type = fanout表示：跟exchange绑定的所有队列，都会收到消息。
发布者：
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = 'WangQiaomei import pika import sys # ########################### 发布者 ########################### connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters( host='192.168.137.208')) 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()
订阅者：
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = 'WangQiaomei' import pika # ########################### 订阅者 ########################### connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters( host='192.168.137.208')) channel = connection.channel() channel.exchange_declare(exchange='logs', type='fanout') # 随机创建队列 result = channel.queue_declare(exclusive=True) queue_name = result.method.queue # 绑定 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() ''' 多次执行这个文件，就会随机生成多个队列。并且exchange都绑定这些队列。 然后发布者只需要给exchange发送消息，然后exchange绑定的多个队列都有这个消息了。订阅者就收到这个消息了。 '''
1.7.2关键字发送
一个队列还可以绑定多个关键字
对一个随机队列，绑定三个关键字
再次执行，对另一个随机队列，只绑定一个关键字。
消费者：每执行一次可以生成一个队列。通过使用命令行传参的方式，来传入队列的关键字。
#!/usr/bin/env python 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] " % 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()
容易测试的版本：
消费者1：
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = 'WangQiaomei' import pika import sys # ########################### 消费者1 ########################### connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters( host='192.168.137.208')) channel = connection.channel() channel.exchange_declare(exchange='direct_logs', type='direct') result = channel.queue_declare(exclusive=True) # 随机生成队列 queue_name = result.method.queue severities = ["info", "warning", "error"] if not severities: sys.stderr.write("Usage: %s [info] [warning] [error] " % 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()
消费者2：
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = 'WangQiaomei' import pika import sys # ########################### 消费者2 ########################### connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters( host='192.168.137.208')) channel = connection.channel() channel.exchange_declare(exchange='direct_logs', type='direct') result = channel.queue_declare(exclusive=True) # 随机生成队列 queue_name = result.method.queue severities = ["error"] 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()
生产者：
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = 'WangQiaomei' import pika import sys # ############################## 生产者 ############################## connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters( host='192.168.137.208')) 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() ''' 同时运行消费者1，消费者2，然后修改生产者的关键字，运行生产者。 当生产者：severity = 'info'，则消费者1收到消息，消费者2没收到消息 当生产者：severity = 'error'，则消费者1、消费者2 都收到消息 '''
1.7.2 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 字符
- * 表示只能匹配 一个 任意字符
发送者路由值 队列中 old.boy.python old.* -- 不匹配 old.boy.python old.# -- 匹配
消费者：
#!/usr/bin/env python import pika import sys # ############################## 消费者 ############################## connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters( host='192.168.137.208')) channel = connection.channel() channel.exchange_declare(exchange='topic_logs', type='topic') result = channel.queue_declare(exclusive=True) queue_name = result.method.queue binding_keys = "*.orange.*" 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()
生产者：
#!/usr/bin/env python import pika import sys # ############################## 生产者 ############################## connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters( host='192.168.137.208')) channel = connection.channel() channel.exchange_declare(exchange='topic_logs', type='topic') # routing_key = 'abc.new.qiaomei.old' routing_key = 'neworangeold' message = 'Hello World!' channel.basic_publish(exchange='topic_logs', routing_key=routing_key, body=message) print(" [x] Sent %r:%r" % (routing_key, message)) connection.close() ''' #.orange.# 匹配：new.orange.old neworangeold *.orange.* 匹配：neworangeold，不匹配：new.orange.old '''
1.8 saltstack原理实现
saltstack：zeromq：放到内存里的，会更快，会基于这个做rcp
openstack：大量使用：rabbitmq
saltstack上有master，有三个队列。，让三个客户端每个人取一个队列的任务
saltstack的原理：
1）发一条命令ifconfig，想让所有nginx主机组的机器，都执行。
2）在master我们可以发命令给exchange，nginx总共有10台服务器，创建10个带有nginx关键字的10个队列，
3）master随机生成队列，md5是一个队列的名字，exchange把命令和md5这个消息推送到nginx关键字的队列里。
4）nginx10台服务器从队列中取出消息，执行命令，并且把主机名和执行的结果返回给这个队列里。
5）master变为消费者，取出队列里的主机名和执行结果，并打印到终端上。
服务器1：
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = 'WangQiaomei' import pika import sys # ########################### 消费者1 ########################### connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters( host='192.168.137.208')) channel = connection.channel() channel.exchange_declare(exchange='direct_logs', type='direct') result = channel.queue_declare(exclusive=True) # 随机生成队列 queue_name = result.method.queue severities = ["nginx", "gfs", "redis"] if not severities: sys.stderr.write("Usage: %s [info] [warning] [error] " % 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)) queue_md5=body.decode().split(",")[1] hostname = 'nginx1' channel.queue_declare(queue=queue_md5) # 如果队列没有创建，就创建这个队列 channel.basic_publish(exchange='', routing_key=queue_md5, # 指定队列的关键字为，这里是队列的名字 body='%s|cmd_result1' %hostname) # 往队列里发的消息内容 channel.basic_consume(callback, queue=queue_name, no_ack=True) channel.start_consuming()
服务器2:
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = 'WangQiaomei' import pika import sys # ########################### 消费者2 ########################### connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters( host='192.168.137.208')) channel = connection.channel() channel.exchange_declare(exchange='direct_logs', type='direct') result = channel.queue_declare(exclusive=True) # 随机生成队列 queue_name = result.method.queue severities = ["nginx"] 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)) queue_md5=body.decode().split(",")[1] hostname = 'nginx2' channel.queue_declare(queue=queue_md5) # 如果队列没有创建，就创建这个队列 channel.basic_publish(exchange='', routing_key=queue_md5, # 指定队列的关键字为，这里是队列的名字 body='%s|cmd_result2' %hostname) # 往队列里发的消息内容 channel.basic_consume(callback, queue=queue_name, no_ack=True) channel.start_consuming()
master:
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = 'WangQiaomei' import pika import sys import hashlib # ############################## 生产者 ############################## connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters( host='192.168.137.208')) channel = connection.channel() channel.exchange_declare(exchange='direct_logs', type='direct') severity = 'nginx' m2 = hashlib.md5() m2.update(severity.encode('utf-8')) md5_security=m2.hexdigest() print('md5_security:',md5_security) message = 'cmd,%s' % md5_security channel.basic_publish(exchange='direct_logs', routing_key=severity, body=message) print(" [x] Sent %r:%r" % (severity, message)) connection.close() #################################3 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters( host='192.168.137.208')) channel = connection.channel() channel.queue_declare(queue=md5_security) # 如果队列没有创建，就创建这个队列 def callback(ch, method, propertities,body): print(" [x] Received %r" % body) channel.basic_consume(callback, queue=md5_security, # 队列名 no_ack=True) # 不通知已经收到，如果连接中断消息就丢失 print(' [*] Waiting for message. To exit press CTRL+C') channel.start_consuming()
打印：
''' 服务器1，和服务器2都打印： [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C [x] 'nginx':b'cmd,ee434023cf89d7dfb21f63d64f0f9d74' master打印： md5_security: ee434023cf89d7dfb21f63d64f0f9d74 [x] Sent 'nginx':'cmd,ee434023cf89d7dfb21f63d64f0f9d74' [*] Waiting for message. To exit press CTRL+C [x] Received b'nginx2|cmd_result2' [x] Received b'nginx1|cmd_result1' '''