python---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。

RabbitMQ安装

Linux安装，环境centos6.6

 1 安装配置epel源
 2    $ rpm -ivh http://dl.fedoraproject.org/pub/epel/6/i386/epel-release-6-8.noarch.rpm
 3 
 4 机子给配上163的源了，所以直接 
 5    $ yum install epel-release
 6 
 7 因为RabbitMQ是由erlang实现的，所以要安装erlang
 8    $ yum -y install erlang
 9  
10 安装RabbitMQ
11    $ yum -y install rabbitmq-server
12 
13 启动RabbitMQ
14    $ /etc/init.d/rabbitmq-server  start/stop

安装Python API

1 pip3 install pika
2 or
3 easy_install pika

基于queue的生产消费者模型

 1 #!/usr/bin/env python3
 2 #coding:utf8
 3 import queue
 4 import threading
 5 message = queue.Queue(10)
 6 def producer(i):
 7      '''生产腿堡放入队列'''
 8      while True:
 9           message.put(i)
10           print("%s放入队列%s" % (threading.current_thread().name, i))
11 def consumer(i):
12      '''消费者,从队列中取腿堡吃'''
13      while True:
14           msg = message.get()
15           print("%s从队列总取出%s" % (threading.current_thread().name, msg))
16  
17 if __name__ == '__main__':
18  
19 for i in range(12): # 生产者的线程腿堡
20      t = threading.Thread(target=producer, args=(i,))
21      t.start()
22 for i in range(10): # 消费者的线程吃腿堡
23      t = threading.Thread(target=consumer, args=(i,))
24      t.start()

RabbitMQ 使用

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。

详细请见官方文档：http://www.rabbitmq.com/getstarted.html

最基本的生产消费者模型

生产者代码

 1 #!/usr/bin/env python 3
 2 import pika
 3 #########  生产者 #########
 4 #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）
 5 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
 6 #创建频道
 7 channel = connection.channel()
 8 #创建一个队列名叫test
 9 channel.queue_declare(queue='test')
10  
11 # channel.basic_publish向队列中发送信息
12 # exchange -- 它使我们能够确切地指定消息应该到哪个队列去。
13 # routing_key 指定向哪个队列中发送消息
14 # body是要插入的内容, 字符串格式
15  
16 while True:  # 循环向队列中发送信息，quit退出程序
17     inp = input(">>>").strip()
18     if inp == 'quit':
19         break
20     channel.basic_publish(exchange='',  
21                           routing_key='test',
22                           body=inp)
23     print("生产者向队列发送信息%s" % inp)
24  
25 #缓冲区已经flush而且消息已经确认发送到了RabbitMQ中，关闭链接
26 connection.close()
27  
28 # 输出结果
29 >>>python
30 生产者向队列发送信息python
31 >>>quit

消费者代码

 1 #!/usr/bin/env python 3
 2 import pika
 3 ######### 消费者 #########
 4 # 链接rabbit
 5 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
 6 # 创建频道
 7 channel = connection.channel()
 8 # 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，如果队列已经存在，则这条无效
 9 channel.queue_declare(queue='test')
10 #接收消息需要使用callback这个函数来接收，他会被pika库来调用,接受到的数据都是字节类型的
11 def callback(ch, method, properties, body):
12      """
13          ch : 代表 channel
14          method ：队列名
15          properties : 连接rabbitmq时设置的属性
16          body : 从队列中取到的内容，获取到的数据时字节类型
17      """
18     print(" [x] Received %r" % body)
19 # channel.basic_consume 表示从队列中取数据，如果拿到数据 那么将执行callback函数，callback是回调函数
20 # no_ack=True 表示消费完这个消息以后不主动把完成状态通知rabbitmq
21 channel.basic_consume(callback,
22                       queue='test',
23                       no_ack=True)
24 print(' [*] 等待信息. To exit press CTRL+C')
25 #永远循环等待数据处理和callback处理的数据，start_consuming方法会阻塞循环执行
26 channel.start_consuming()
27  
28 # 输出结果，一直等待处理队列中的消息，不知终止，除非人为ctrl+c
29  [*]等待消息，To exit press CTRL+C
30  [x] Received b'python'

备注说明：

生产者和消费者都连接到RabbitMQ Server 上，都会创建一个同名的queue，生产者向队里中发送一条信息，消费者从队列中获取信息则完成通信。

如果生产者先启动，则会先发送信息到队列中，消费者启动会直接会在队列中取到生产者发送的信息内容。

如果消费者先启动，则会阻塞住，一直等待生产者向队列发送信息。

生产者发送一条信息后就结束了任务，而消费者一直在等待获取新的信息。

acknowledgment 消息不丢失的方法

no_ack = False , 如果消费者遇到情况（its channel is closed, connection is closed, or TCP connection is lost）挂掉了，那么，RabbitMQ会重新将该任务添加到队列中。在消费者端做设定条件。

生产者，代码同上，未改变
消费者代码

 1 import pika
 2 import time
 3 # 链接rabbit
 4 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
 5 # 创建频道
 6 channel = connection.channel()
 7 # 如果生产者没有运行创建队列，那么消费者创建队列，如果队列已存在，创建队列操作会被忽略
 8 channel.queue_declare(queue='hello')
 9 # 回调函数
10 def callback(ch, method, properties, body):
11     print(" [x] Received %r" % body)
12     time.sleep(10)
13     print('ok' )
14     ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag) # 当上面消息处理完成后，通知rabbitmq，消息处理完成，不要在发送了
15  
16 channel.basic_consume(callback,
17                       queue='hello',
18                       no_ack=False)  # 表示消费完这个消息后，主动通知rabbitmq完成状态，如果不通知，rabbitmq会把这条消息重新放回队列中，避免丢失
19  
20 print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
21 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秒后，重新连接，数据将消失。消费者等待连接。

durable 消息不丢失（消息持久化）

这个queue_declare 需要在生产者（product）和消费者（consumer）代码中都进行设置。

生产者代码

 1 #!/usr/bin/env python
 2 import pika
 3 # 链接rabbit服务器
 4 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
 5 # 创建频道
 6 channel = connection.channel()
 7 # 创建队列，使用durable方法
 8 channel.queue_declare(queue='test', durable=True)
 9                     # 如果想让队列实现持久化那么加上durable=True
10 channel.basic_publish(exchange='',
11                   routing_key='test',
12                   body='Hello World!',
13                   properties=pika.BasicProperties(
14                       delivery_mode=2,
15                   # 标记我们的消息为持久化的 - 通过设置 delivery_mode 属性为 2，在生产者端持久化
16                   ))
17 # 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。
18 print(" [x] 开始队列'")
19 connection.close()

消费者代码

 1 #!/usr/bin/env python
 2 # -*- coding:utf-8 -*-
 3 import pika
 4 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
 5 # 创建频道
 6 channel = connection.channel()
 7 # 创建队列，使用durable方法,durable=True 开启持久化
 8 channel.queue_declare(queue='test', durable=True)
 9  
10  
11 def callback(ch, method, properties, body):
12     print(" [x] Received %r" % body)
13     import time
14     time.sleep(10)
15     print('ok')
16     ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag)
17  
18 channel.basic_consume(callback,
19                     queue='hello',
20                     no_ack=False)
21  
22 print(' [*] 等待队列. To exit press CTRL+C')
23 channel.start_consuming()

备注：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要好得多，如果你想要很稳定的消息不丢失，可以使用publisher confirms。

消息顺序获取

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任务（分别取任务1,3,5,7），消费者2去队列中获取偶数序列任务（分别取任务2,4,6,8）。如果消费者1处理的任务速度很快，当他完成1,3任务后，消费者2可能2任务还没有处理完，但是消费者1会继续按照排序去取第5个任务而不是第4个任务，完成第五个任务，在执行第七个任务。为了改变这种默认的取任务排序，需要改变参数channel.basic_qos(prefetch_count=1)表示谁来谁取，不在按照奇偶数排列。

生产者代码

 1 #!/usr/bin/env python3
 2 # -*- coding:utf-8 -*-
 3 import pika
 4 import sys
 5  
 6 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
 7 channel = connection.channel()
 8 # 设置队列为持久化的队列
 9 channel.queue_declare(queue='task_queue', durable=True)
10 message = ' '.join(sys.argv[1:]) or "Hello World!"
11 channel.basic_publish(exchange='',
12                   routing_key='task_queue',
13                   body=message,
14                   properties=pika.BasicProperties(
15                      delivery_mode = 2, # 设置消息为持久化的
16                   ))
17 print(" [x] Sent %r" % message)
18 connection.close()

消费者代码

 1 #!/usr/bin/env python 3
 2 # -*- coding:utf-8 -*-
 3 import pika
 4 import time
 5 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
 6 channel = connection.channel()
 7 channel.queue_declare(queue='task_queue',durable=True)  # 设置队列持久化
 8  
 9 def callback(ch, method, properties, body):
10     print(" [x] Received %r" % body)
11     time.sleep(10)
12     print('ok')
13     ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag)
14  
15 channel.basic_qos(prefetch_count=1) # 表示谁来谁取，不在按照奇偶数排序
16  
17 channel.basic_consume(callback,
18                   queue='task_queue',
19                   no_ack=False)
20  
21 print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
22 channel.start_consuming()

发布订阅

exchange类型可用： direct, topic, headers 和 fanout。

fanout : 所有bind到此exchange的queue都可以接受消息
direct : 通过routingkey和exchange决定的那个唯一的queue可以接受消息
topic : 所有符合routingkey（一个表达式）的routingkey所bind的queue

当我们向队列里发送消息时，其实并不是自己直接放入队列中的，而是先交给exchange,然后由exchange放入指定的队列中。想象下当我们要将一条消息发送到多个队列中的时候，如果没有exchange，我们需要发送多条到不同的队列中，但是如果有了exchange，它会先和目标队列建立一种绑定关系，当我们把一条消息发送到exchange中的时候，exchange会根据之前和队列的绑定关系，将这条消息发送到所有与它有绑定关系的队里中。

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了。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，二发布者发布消息时，会将消息放置在所有相关队列中。发布订阅本质上就是发布端将消息发送给了exchange，exchange将消息发送给与它绑定关系的所有队列。

exchange type = fanout 和exchange绑定关系的所有队列都会收到信息

发布者代码

 1 #!/usr/bin/env python3
 2 import pika
 3 import sys
 4  
 5 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
 6 channel = connection.channel()
 7  
 8 channel.exchange_declare(exchange='logs', type='fanout') # 创建了一个exchange名字叫logs，type=fanout。有了exchange，我们就不需要去创建队列了
 9  
10 message = ' '.join(sys.argv[1:]) or "info: Hello World!"
11 channel.basic_publish(exchange='logs', routing_key='', body=message) # 指定了exchange后，就不需要指定队列了，所有routing_key=''
12  
13 print(" [x] Sent %r" % message)
14 connection.close()

订阅者代码

 1 #!/usr/bin/env python3
 2 import pika
 3  
 4 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
 5 channel = connection.channel()
 6  
 7 channel.exchange_declare(exchange='logs', type='fanout')  # 创建exchange
 8  
 9 result = channel.queue_declare(exclusive=True) # 不指定queue名字，随机生成一个唯一的queue,队列断开后自动删除临时队列
10 queue_name = result.method.queue            # 队列名采用服务端分配的临时队列
11  
12 channel.queue_bind(exchange='logs', queue=queue_name)  # 将临时队列和exchange绑定
13  
14 print(' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C')
15  
16 def callback(ch, method, properties, body):   # 回调方法
17     print(" [x] %r" % body)
18  
19 channel.basic_consume(callback, queue=queue_name, no_ack=True)  # 消息接收
20  
21 channel.start_consuming()   # 保持一直监听的状态

关键字发送

exchange type = direct

　　之前的示例中，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根据关键字判定应将数据发送至指定队列。

生产者代码

 1 #!/usr/bin/env python3
 2 #coding:utf8
 3 #######################生产者#################
 4 import pika
 5 import sys
 6 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
 7 channel = connection.channel()
 8 channel.exchange_declare(exchange='direct_logs', type='direct')
 9  
10 severity = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else 'info'
11 message = ' '.join(sys.argv[2:]) or 'Hello World!'
12 channel.basic_publish(exchange='direct_logs',
13                       routing_key=severity,
14                       body=message)
15 print(" [x] Sent %r:%r" % (severity, message))
16 connection.close()

消费者代码

 1 #!/usr/bin/env python3
 2 #coding:utf8
 3 import pika
 4 import sys
 5 ############消费者####
 6 # 连接
 7 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
 8 channel = connection.channel()
 9 channel.exchange_declare(exchange='direct_logs', type='direct')
10 result = channel.queue_declare(exclusive=True)
11 queue_name = result.method.queue
12  
13 # serverites 是一个列表，存放关键字，关键字是通过sys.argv获取的
14 severities = sys.argv[1:]
15 if not severities:
16     sys.stderr.write("Usage: %s [info] [warning] [error]
" % sys.argv[0])
17     sys.exit(1)
18 # 循环绑定关键字和exchange
19 for severity in severities:
20     channel.queue_bind(exchange='direct_logs',
21                        queue=queue_name,
22                        routing_key=severity)
23  
24 print(' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C')
25  
26 def callback(ch, method, properties, body):
27     print(" [x] %r:%r" % (method.routing_key, body))
28  
29 channel.basic_consume(callback,
30                       queue=queue_name,
31                       no_ack=True)
32 channel.start_consuming()

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
* 表示可以匹配到 1个单词

发送者路由值队列中

www.163.python www.* -- 不匹配

www.163.python www.# -- 匹配

消费者代码

 1 #!/usr/bin/env python3
 2 #coding:utf8
 3 import pika
 4 import sys
 5  
 6 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
 7 channel = connection.channel()
 8  
 9 channel.exchange_declare(exchange='topic_logs',type='topic')
10  
11 result = channel.queue_declare(exclusive=True)
12 queue_name = result.method.queue
13  
14 binding_keys = sys.argv[1:]
15 if not binding_keys:
16     sys.stderr.write("Usage: %s [binding_key]...
" % sys.argv[0])
17     sys.exit(1)
18  
19 for binding_key in binding_keys:
20     channel.queue_bind(exchange='topic_logs',
21                        queue=queue_name,
22                        routing_key=binding_key)
23  
24 print(' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C')
25  
26 def callback(ch, method, properties, body):
27     print(" [x] %r:%r" % (method.routing_key, body))
28  
29 channel.basic_consume(callback,
30                       queue=queue_name,
31                       no_ack=True)
32  
33 channel.start_consuming()

生产者代码

 1 #!/usr/bin/env python3
 2 #coding:utf8
 3 import pika
 4 import sys
 5  
 6 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
 7 channel = connection.channel()
 8  
 9 channel.exchange_declare(exchange='topic_logs', type='topic')
10  
11 routing_key = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else 'anonymous.info'
12 message = ' '.join(sys.argv[2:]) or 'Hello World!'
13 channel.basic_publish(exchange='topic_logs',
14                       routing_key=routing_key,
15                       body=message)
16 print(" [x] Sent %r:%r" % (routing_key, message))
17 connection.close()