RabbitMQ 消息队列

背景：python的Queue消息队列，只能python自己用。

--线程threading Queue 只能在一个进程间交互数据

--进程Queue最多可以父进程和多个子进程进行交互

常见队列工具：RabbitMQ、ZeroMQ、ActiveMQ

RabbitMQ 使用erlang语言开发的。

Python中和RabbitMQ交互的工具有pika、celery、Haigha

 https://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5248247.html

#!/usr/bin/env python
# Author:Zhangmingda

import pika

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel() #声明一个管道
channel.queue_declare(queue='hello',durable=True) #声明queue,持久化存储消息队列：durable=True
'''消息持久化：rabbitmq服务器在重启时不会丢失队列消息'''
channel.basic_publish( #向队列里面推送消息
    exchange='',
    routing_key='hello',
    body='hello World!',
    properties=pika.BasicProperties(delivery_mode=2,) #队列中的消息持久化,
)
connection.close() #关闭socket

#!/usr/bin/env python
# Author:Zhangmingda
import pika,time

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue='hello',durable=True)

#不知道服务端还是客户端会先启动，接收端也声明队列名

def callback(ch,method,properties,body): #回调函数，在接收到消息后用来处理消息内容：body
    print('ch:',ch)
    print('method',method)
    print('properties',properties)
    print('body',body)
    print('sleep....')
    time.sleep(10)
    ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag) #向rabbitmq发送任务已经执行结束的消息，然后rabbitmq删除队列中这个消息
    print('callback is over!')
channel.basic_qos(prefetch_count=3) #消息排队数量 根据处理器能力而定
channel.basic_consume(callback,
                 queue='hello')#)
                 # no_ack=True) #如果设置了no_ack （自动回复确认消息给rabbitmq，那么rabbitmq就不会保留消息队列，不论回调函数是否执行完成。）
                              #一般都不设置这个东西，就需要人为指定在哪里给rabbitmq设置删除队列消息的指令，保证只要没有收到消费端处理的结果就再rabbitmq中保留这个消息。然后交给下一个消费者继续重新做这个任务

print('一直等消息，么有了就卡住，to exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()

同时向多个客户端发消息(广播)

PublishSubscribe(消息发布订阅)　

之前的例子都基本都是1对1的消息发送和接收，即消息只能发送到指定的queue里，但有些时候你想让你的消息被所有的Queue收到，类似广播的效果，这时候就要用到exchange了，

An exchange is a very simple thing. On one side it receives messages from producers and the other side it pushes them to queues. The exchange must know exactly what to do with a message it receives. Should it be appended to a particular queue? Should it be appended to many queues? Or should it get discarded. The rules for that are defined by the exchange type.

Exchange在定义的时候是有类型的，以决定到底是哪些Queue符合条件，可以接收消息

fanout: 所有bind到此exchange的queue都可以接收消息
direct: 通过routingKey和exchange决定的那个唯一的queue可以接收消息
topic:所有符合routingKey(此时可以是一个表达式)的routingKey所bind的queue可以接收消息

　　 表达式符号说明：#代表一个或多个字符，*代表任何字符
      例：#.a会匹配a.a，aa.a，aaa.a等
          *.a会匹配a.a，b.a，c.a等
     注：使用RoutingKey为#，Exchange Type为topic的时候相当于使用fanout　

headers: 通过headers 来决定把消息发给哪些queue

fanout: 所有bind到此exchange的queue都可以接收消息如下代码

#!/usr/bin/env python
# Author:Zhangmingda

import pika,sys

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel() #声明一个管道
# channel.queue_declare(queue='hello',durable=True) #声明queue,持久化存储消息队列：durable=True
'''广播发起时无需指定队列名字，统一由exchange分发'''

'''exchange 转发器进行广播，无需声明消息队列名，消息发过之后就没了'''
channel.exchange_declare(exchange='logs',exchange_type='fanout')
message = ' '.join(sys.argv[1:]) or 'info:Hello World!'
channel.basic_publish( #向队列里面推送消息
    exchange='logs', #向转发器发消息
    routing_key='', #无队列名，但是要置空
    body=message, #发送的消息内容
    properties=pika.BasicProperties(delivery_mode=2,) #队列中的消息持久化,
)
print('send message :',message)
connection.close() #关闭socket

#!/usr/bin/env python
# Author:Zhangmingda
import pika

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
# channel.queue_declare(queue='hello',durable=True)接收消息不直接通过队列，而是通过下面绑定到exchange上的临时队列来接收
channel.exchange_declare(exchange='logs',exchange_type='fanout') #声明要从哪个转发器接收广播
result = channel.queue_declare(exclusive=True)#获取消息队列实例。不指定queue名字，rabbit会随机分配一个名字，exclusive=True指的是使用此queue的消费者断开后，自动删除这个queue
queue_name = result.method.queue #从消息队列实例取消息队列名字
channel.queue_bind(exchange='logs',queue=queue_name) #将消息queue名字和转发器exchange绑定
'''接收广播消息，就像收音机，服务器那边发过之后不会保留消息，发当时没接收，就接收不到了'''
def callback(ch,method,properties,body): #回调函数，在接收到消息后用来处理消息内容：body
    print('ch:',ch)
    print('method',method)
    print('properties',properties)
    print('body',body)
    ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag) #向rabbitmq发送任务已经执行结束的消息，然后rabbitmq删除队列中这个消息
    print('callback is over!')
channel.basic_qos(prefetch_count=1) #消息排队数量
channel.basic_consume(callback,
                 queue=queue_name)#从获取queue的临时的queue_name读任务
                 # no_ack=True) #如果设置了no_ack （自动回复确认消息给rabbitmq，那么rabbitmq就不会保留消息队列，不论回调函数是否执行完成。）
                              #一般都不设置这个东西，就需要人为指定在哪里给rabbitmq设置删除队列消息的指令，保证只要没有收到消费端处理的结果就再rabbitmq中保留这个消息。然后交给下一个消费者继续重新做这个任务

print('一直等消息，么有了就卡住，to exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()

direct: 通过routingKey和exchange决定的那个唯一的queue可以接收消息

只收集特定的队列消息，比如收集指定级别的日志(如下脚本通过命令行执行，来发出不同级别的日志进行测试。&收集不同级别的日志)

#!/usr/bin/env python
# Author:Zhangmingda

import pika,sys

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel() #声明一个管道
# channel.queue_declare(queue='hello',durable=True) #声明queue,持久化存储消息队列：durable=True
'''广播发起时无需指定队列名字，统一由exchange分发'''

'''exchange 转发器进行广播，无需声明消息队列名，消息发过之后就没了'''
channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',exchange_type='direct') #direct指向

serverity = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else 'error' #在发送日志时候定义消息的queue名字，本例作为日志收集的级别

message = ' '.join(sys.argv[2:]) or '%s:Hello World!'%serverity

channel.basic_publish( #向队列里面推送消息
    exchange='logs', #向转发器发消息
    routing_key=serverity, #重要程度serverity作为队列名，本例不同的队列传递不一样的日志内容
    body=message, #发送的消息内容
    properties=pika.BasicProperties(delivery_mode=2,) #队列中的消息持久化,
)
print('send message :',message)
connection.close() #关闭socket

#!/usr/bin/env python
# Author:Zhangmingda
import pika,sys

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
# channel.queue_declare(queue='hello',durable=True)接收消息不直接通过队列，而是通过下面绑定到exchange上的临时队列来接收
channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',exchange_type='direct') #声明要从哪个转发器接收广播
result = channel.queue_declare(exclusive=True)#获取消息队列实例。不指定queue名字，rabbit会随机分配一个名字，exclusive=True指的是使用此queue的消费者断开后，自动删除这个queue
queue_name = result.method.queue #从消息队列实例取消息队列名字
serverites = sys.argv[1:] #从命令行读取要收集几个级别的日志内容，可以是多个日志级别都收集

if not serverites: #如果没有指定要收集的日志级别，就退出脚本，并给出用法
    sys.stderr.write('Usage: %s [info] [warning] [error]
' % sys.argv[0])
    sys.exit(1)
for serverity in serverites: #指定了日志级别，就全都绑定到exchange转发器
    channel.queue_bind(exchange='logs',
                       queue=queue_name,
                       routing_key=serverity) #将消息queue名字和转发器exchange绑定
'''接收广播消息，就像收音机，服务器那边发过之后不会保留消息，发当时没接收，就接收不到了'''

def callback(ch,method,properties,body): #回调函数，在接收到消息后用来处理消息内容：body
    print('body',body)
    ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag) #向rabbitmq发送任务已经执行结束的消息，然后rabbitmq删除队列中这个消息
    print('callback is over!')
channel.basic_qos(prefetch_count=1) #消息排队数量
channel.basic_consume(callback,
                 queue=queue_name)#从获取queue的临时的queue_name读任务
                 # no_ack=True) #如果设置了no_ack （自动回复确认消息给rabbitmq，那么rabbitmq就不会保留消息队列，不论回调函数是否执行完成。）
                              #一般都不设置这个东西，就需要人为指定在哪里给rabbitmq设置删除队列消息的指令，保证只要没有收到消费端处理的结果就再rabbitmq中保留这个消息。然后交给下一个消费者继续重新做这个任务
print('一直等消息，么有了就卡住，to exit press CTRL+C')
channel.start_consuming() #开始收集

说明：指定 info err warning 则任何级别的都能收到，只指定info则只获取info的queue的消息

topic:所有符合routingKey(此时可以是一个表达式)的routingKey所bind的queue可以接收消息

#!/usr/bin/env python
# Author:Zhangmingda

import pika,sys

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel() #声明一个管道
# channel.queue_declare(queue='hello',durable=True) #声明queue,持久化存储消息队列：durable=True
'''广播发起时无需指定队列名字，统一由exchange分发'''

'''exchange 转发器进行广播，无需声明消息队列名，消息发过之后就没了'''
channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',exchange_type='topic') #direct指向

routing_key = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else 'anonymous.info' #在发送日志时候定义消息的queue名字，本例作为日志收集的级别
message = ' '.join(sys.argv[2:]) or '%s:Hello World!'% routing_key

channel.basic_publish( #向队列里面推送消息
    exchange='logs', #向转发器发消息
    routing_key=routing_key, #重要程度serverity作为队列名，本例不同的队列传递不一样的日志内容
    body=message, #发送的消息内容
    properties=pika.BasicProperties(delivery_mode=2,) #队列中的消息持久化,
)
print('send message :',message)
connection.close() #关闭socket

#!/usr/bin/env python
# Author:Zhangmingda
import pika,sys

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
# channel.queue_declare(queue='hello',durable=True)接收消息不直接通过队列，而是通过下面绑定到exchange上的临时队列来接收
channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',exchange_type='direct') #声明要从哪个转发器接收广播
result = channel.queue_declare(exclusive=True)#获取消息队列实例。不指定queue名字，rabbit会随机分配一个名字，exclusive=True指的是使用此queue的消费者断开后，自动删除这个queue
queue_name = result.method.queue #从消息队列实例取消息队列名字
binding_keys = sys.argv[1:] #从命令行读取要收集几个级别的日志内容，可以是多个日志级别都收集

if not binding_keys: #如果没有指定要收集的日志级别，就退出脚本，并给出用法
    sys.stderr.write('Usage: %s [info] [warning] [error]
' % sys.argv[0])
    sys.exit(1)
for binding_key in binding_keys: #指定了日志级别，就全都绑定到exchange转发器
    channel.queue_bind(exchange='logs',
                       queue=queue_name,
                       routing_key=binding_key) #将消息queue名字和转发器exchange绑定
'''接收广播消息，就像收音机，服务器那边发过之后不会保留消息，发当时没接收，就接收不到了'''

def callback(ch,method,properties,body): #回调函数，在接收到消息后用来处理消息内容：body
    print('body',body)
    ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag) #向rabbitmq发送任务已经执行结束的消息，然后rabbitmq删除队列中这个消息
    print('callback is over!')
channel.basic_qos(prefetch_count=1) #消息排队数量
channel.basic_consume(callback,
                 queue=queue_name)#从获取queue的临时的queue_name读任务
                 # no_ack=True) #如果设置了no_ack （自动回复确认消息给rabbitmq，那么rabbitmq就不会保留消息队列，不论回调函数是否执行完成。）
                              #一般都不设置这个东西，就需要人为指定在哪里给rabbitmq设置删除队列消息的指令，保证只要没有收到消费端处理的结果就再rabbitmq中保留这个消息。然后交给下一个消费者继续重新做这个任务
print('一直等消息，么有了就卡住，to exit press CTRL+C')
channel.start_consuming() #开始收集

To receive all the logs run:

python receive_logs_topic.py "#" 通配符

To receive all logs from the facility "kern":  匹配以kern开头

python receive_logs_topic.py "kern.*"

Or if you want to hear only about "critical" logs: 匹配以critical结尾

python receive_logs_topic.py "*.critical"

You can create multiple bindings:  匹配多个条件

python receive_logs_topic.py "kern.*" "*.critical"

And to emit a log with a routing key "kern.critical" type:

python emit_log_topic.py "kern.critical" "A critical kernel error"