RabbitMQ 即一个消息队列,主要是用来实现应用程序的异步和解耦,同时也能起到消息缓冲,消息分发的作用。可维护多个队列,可实现消息的一对一和广播等方式发送

RabbitMQ是一个开源的AMQP实现,服务器端用Erlang语言编写,支持多种客户端,如:Python、Ruby、.NET、Java、JMS、C、PHP、ActionScript、XMPP、STOMP等,支持AJAX。用于在分布式系统中存储转发消息,在易用性、扩展性、高可用性等方面表现不俗。

CentOs安装:

安装socat

yum -y install socat

安装erlang

wget http://www.rabbitmq.com/releases/erlang/erlang-19.0.4-1.el7.centos.x86_64.rpm
Rpm -ivh erlang-19.0.4-1.el7.centos.x86_64.rpm

安装rabbitmq

wget  http://www.rabbitmq.com/releases/rabbitmq-server/v3.6.10/rabbitmq-server-3.6.10-1.el7.noarch.rpm
rpm -ivh rabbitmq-server-3.6.10-1.el7.noarch.rpm

启动:

systemctl start rabbitmq-server

查看状态:

rabbitmqctl status

配置网页管理端:

mkdir /etc/rabbitmq

启用插件:

rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management

配置开放端口:

firewall-cmd --zone=public --add-port=15672/tcp --permanent
firewall-cmd --zone=public --add-port=5672/tcp --permanent

重启防火墙:

systemctl restart firewalld.service

创建用户:

rabbitmqctl add_user ruroot rproot

修改角色为管理员:

rabbitmqctl set_user_tags ruroot administrator

设置权限:

rabbitmqctl set_permissions -p / ruroot2 ".*" ".*" ".*"

测试结果:

命令行消息管理:

得到所有队列及存在的数据条数

rabbitmqctl list_queues

Python简单操控

安装

pip3 install pika

发送数据:

如果生成多个的话,实现效果是轮询发送,一个一个循环发送数据,如同“皇帝轮流做…”

 import pika

 #建立连接
userx=pika.PlainCredentials("ruroot2","rproot2")
conn=pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters("192.168.43.10",5672,'/',credentials=userx)) #开辟管道
channelx=conn.channel() #声明队列,参数为队列名
channelx.queue_declare(queue="dongchannel11") #发送数据,发送一条,如果要发送多条则复制此段
channelx.basic_publish(exchange="",
routing_key="dongchannel11",# 队列名
body="dongxiaodongtodata3" # 发送的数据
)
print("--------发送数据完成-----------") #关闭连接
conn.close()

取出数据:

 import pika

 #建立连接
userx=pika.PlainCredentials("ruroot2","rproot2")
conn=pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters("192.168.43.10",5672,'/',credentials=userx)) #开辟管道
channelx=conn.channel() #声明队列,参数为队列名
channelx.queue_declare(queue="dongchannel11") #消息处理函数,执行完成才说明接收完成,此时才可以接收下一条,串行
def dongcallbackfun(v1,v2,v3,bodyx):
print("得到的数据为:",bodyx) #接收准备
channelx.basic_consume(dongcallbackfun, #收到消息的回调函数
queue="dongchannel11", #队列名
no_ack=True #是否发送消息确认
)
print("-------- 开始接收数据 -----------") #开始接收消息
channelx.start_consuming()

发送端是否设置数据保存时间:

默认服务器(rabbitmq-server)重启后消息队列和消息数据均会全部消失

消息队列的永久保存,开启后将仅仅实现服务器重启后消息队列依然在,但数据还是会丢失,如果要保存数据,请参考接下来

#声明队列,参数为队列名
#实现队列永久保存,durable=True
channelx.queue_declare(queue="dongch1",durable=True)

数据的永久保存(一直等待被取,即使服务器重启),将要永久保存的发送数据添加属性properties

#发送数据
channelx.basic_publish(exchange="",
routing_key="dongch1",# 队列名
body="dongxiaodongtodata333335", # 发送的数据
properties=pika.BasicProperties(
delivery_mode=2, #实现消息永久保存
)
)

发送端实现能者多劳

在发送端发送数据前,添加下面一句,此句添加一次即可,可以实现自动判断多接收端的处理速度,实现接收端处理快则多派发任务,处理慢则少派发任务

channelx.basic_qos(prefetch_count=1)

接收端是否接收确认:

接收端开启消息确认(值为False),接收端则会在接收回调函数结束时手动发送确认消息到数据发送者,如果接收端在回调函数处理未完成时就挂掉了,那么发送端将会立即把当前数据转交到下一个接收端进行数据处理

 #消息处理函数,执行完成才说明接收完成,此时才可以接收下一条,串行
def dongcallbackfun(channlx,methodx,v3,bodyx):
print("得到的数据为:",bodyx)
channelx.basic_ack(delivery_tag=methodx.delivery_tag) #发送数据完成确认消息,手动确认 #接收准备
channelx.basic_consume(dongcallbackfun, #收到消息的回调函数
queue="dongchannel11", #队列名
no_ack=False #是否在消息回调函数结束后发送确认信息到发消息者,true表示不发送

非阻塞版数据接收:

启用会立即返回结果,如果有数据则进入回调函数,无数据则进行下一条,可以配合while使用

conn.process_data_events() #使用连接对象进行数据接收判断
print("无数据")

实现消息的订阅和发布:

发布:

 import pika

 #建立连接
userx=pika.PlainCredentials("ruroot2","rproot2")
conn=pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters("192.168.1.175",5672,'/',credentials=userx)) #开辟管道
channelx=conn.channel() #声明发布和订阅通道,如果可以确认通道存在则可以去掉该句
channelx.exchange_declare(exchange="dongee",exchange_type="fanout") #发送数据
channelx.basic_publish(exchange="dongee",#确定发布主题为:dongee
routing_key="",
body="dongxiaodongeeedata11", # 发送的数据
) print("--------发送数据完成-----------") #关闭连接
conn.close()

订阅:

 import pika
#建立连接
userx=pika.PlainCredentials("ruroot2","rproot2")
conn=pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters("192.168.1.175",5672,'/',credentials=userx)) #开辟管道
channelx=conn.channel() #声明发布和订阅通道,如果可以确认通道存在则可以去掉该句
channelx.exchange_declare(exchange="dongee",exchange_type="fanout") #声明队列,生成一个随机的且不存在的队列,该队列会在连接断开后自动销毁
resqueue=channelx.queue_declare(exclusive=True)
#得到随机生成的队列名
queuenamex=resqueue.method.queue #将队列和发布数据绑定,确定订阅主题为:dongee
channelx.queue_bind(exchange="dongee",queue=queuenamex) #消息处理函数,执行完成才说明接收完成,此时才可以接收下一条,串行
def dongcallbackfun(channlx,methodx,v3,bodyx):
print("得到的数据为:",bodyx) #接收准备
channelx.basic_consume(dongcallbackfun, #收到消息的回调函数
queue=queuenamex, #队列名
no_ack=True
) print("-------- 开始接收数据 -----------") #开始接收消息
channelx.start_consuming()

通过管道实现进一步的消息订阅和发布:

发布:

 import pika

 #建立连接
userx=pika.PlainCredentials("ruroot2","rproot2")
conn=pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters("192.168.1.175",5672,'/',credentials=userx)) #开辟管道
channelx=conn.channel() #声明发布和订阅通道,如果可以确认通道存在则可以去掉该句
channelx.exchange_declare(exchange="dongee2",exchange_type="direct") #发送数据
channelx.basic_publish(exchange="dongee2",#确定发布主题为:dongee2
routing_key="dongqu33", #确定发布的队列(发布的主题):dongqu33
body="dongxiaodong333", # 确定发送的数据
) #发送数据
channelx.basic_publish(exchange="dongee2",#确定发布主题为:dongee2
routing_key="dongqu22", #确定发布的队列(发布的主题):dongqu22
body="dongxiaodong222", # 确定发送的数据
) print("--------发送数据完成-----------") #关闭连接
conn.close()

订阅:

 import pika
#建立连接
userx=pika.PlainCredentials("ruroot2","rproot2")
conn=pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters("192.168.1.175",5672,'/',credentials=userx)) #开辟管道
channelx=conn.channel() #声明发布和订阅通道,如果可以确认通道存在则可以去掉该句
channelx.exchange_declare(exchange="dongee2",exchange_type="direct") #声明队列,生成一个随机的且不存在的队列,该队列会在连接断开后自动销毁
resqueue=channelx.queue_declare(exclusive=True)
#得到随机生成的队列名
queuenamex=resqueue.method.queue #将队列和发布数据绑定,确定订阅主题为:dongqu11 和 dongqu22
channelx.queue_bind(exchange="dongee2",queue=queuenamex,routing_key="dongqu11")
channelx.queue_bind(exchange="dongee2",queue=queuenamex,routing_key="dongqu22") #消息处理函数,执行完成才说明接收完成,此时才可以接收下一条,串行
def dongcallbackfun(channlx,methodx,v3,bodyx):
print("队列名(订阅的主题名)为:%r 得到的数据为:%r "%(methodx.routing_key,bodyx)) #接收准备
channelx.basic_consume(dongcallbackfun, #收到消息的回调函数
queue=queuenamex, #队列名
no_ack=True
) print("-------- 开始接收数据 -----------") #开始接收消息
channelx.start_consuming()

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