快速入门分布式消息队列之 RabbitMQ（3）

目录

• 目录
• 前文列表
• 前言
• 通道 Channel
• 一个基本的生产者消费者实现
  • • 消费者
    • 生产者
    • 运行结果
  • 应用预取计数
  • 应用 ACK 机制
• 最后

前文列表

快速入门分布式消息队列之 RabbitMQ（1）

快速入门分布式消息队列之 RabbitMQ（2）

前言

在前文列表中，分别介绍了 RabbitMQ 的对象概念及其关键特性，本篇将通过编程的方式来回溯这些知识点，从实践应用的角度继续深入 RabbitMQ。

安装 RabbitMQ 的 Python 客户端 pika：

pip install pika

通道 Channel

在代码实现之前我们还需要补充一个通讯概念——通道

通道 channel：也被称为频道，指在 TCP 连接中建立的虚拟通信渠道。RabbitMQ 客户端与服务器之间的通讯并没有直接使用 TCP 连接，因为每一次通讯都需要创建和销毁 TCP 连接，这对操作系统来说是一笔昂贵的开销。并且 TCP 连接数量是有限制的，会成为通讯性能的瓶颈。解决该问题的方法就是在一个 TCP 连接中创建多个虚拟连接通道，而且通道的数量并没有限制，性能也很好。所以，通常我们只需要在应用程序中维护少量甚至一个 TCP 连接即可满足需求。

一个基本的生产者/消费者实现

消费者

import pika

# 消费者回调任务，在这里定义消费者处理消息数据的逻辑。
def consumer_callback(channel, method, properties, body):
    print " [x] Consumed %r" % (body,)

# 定义 AMQP URL，这里使用前文中已经创建好的超级管理员 mickey 和虚拟主机 web_app
params = pika.URLParameters('amqp://mickey:passw0rd@localhost:5672/web_app')

# 创建与 RabbitMQ 的连接，也称为消息代理连接
conn = pika.BlockingConnection(params)

# 新建一个连接中的通道
channel = conn.channel()

# 声明一个直连交换机，通过消息路由键和绑定路由键的匹配来完成路由转发策略
# 参数 durable=True, auto_delete=False 表示希望持久化交换机
# 其中 durable=True 表示 RabbitMQ 重启后会自动重建该交换机
channel.exchange_declare(exchange='web', exchange_type='direct',
                         passive=False, durable=True, auto_delete=False)

# 声明一个队列，如果生产者将消息发送给了一个不存在的队列，那么 RabbitMQ 会自动丢弃该消息
channel.queue_declare(queue='app')

# 将队列绑定到交换机，并设置一个路由键
channel.queue_bind(queue='app',
                   exchange='web',
                   routing_key='web_app_route')

# 指定消费者订阅的队列，并且告诉消息代理不需要等待 ACK
channel.basic_consume(consumer_callback, queue='app', no_ack=True)

# 开始监听订阅队列，直到 CTRL+C 退出。
try:
    print(" [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C")
    channel.start_consuming()
except KeyboardInterrupt as err:
    channel.stop_consuming()

conn.close()

生产者

import json
import pika
import sys

# 同样需要建立连接和通道
params = pika.URLParameters('amqp://mickey:passw0rd@localhost:5672/web_app')
conn = pika.BlockingConnection(params)
channel = conn.channel()

# 将在生产者中声明的 RabbitMQ 对象再重新声明一次，如果已经存在了则不会重复创建
# 这段逻辑实际上可有可无，只是为了说明声明一个 RabbitMQ 对象并不表示一定会创建
# 只有在第一次声明该对象的时候才会创建，之后无论在生成者或消费者中都可以再次声明
# channel.exchange_declare(exchange='web', exchange_type='direct',
#                          passive=False, durable=True, auto_delete=False)
# channel.queue_declare(queue='app')
# channel.queue_bind(queue='app',
#                    exchange='web',
#                    routing_key='web_app_route')

# 配置 AMQP 消息的 BasicProperties 基本属性
# 在 AMQP 协议中定义了 14 种 Properties，会随消息一同传递，这里表示使用 JSON 格式数据流
# 参数 delivery_mode=2 表示希望持久化消息，在 RabbitMQ 重启后自动重建消息
# 前文也提到过，持久化消息需要考虑到性能成本的问题
props = pika.BasicProperties(content_type='application/json', delivery_mode=2)
message = ' '.join(sys.argv[1:]) or "Hello World!"
body = {'msg': message}

# 发布消息，指定消息传递的交换机和所携带的路由键
print(" [x] Publish %s", message)
channel.basic_publish(exchange='web',
                      routing_key='web_app_route',
                      body=json.dumps(body),
                      properties=props)

conn.close()

NOTE：如果你希望使用缺省的虚拟主机和 guest 用户时，你的 AMQP URL 应该是这样的：

# '%2F' 是缺省虚拟主机 '/' 的转义
params = pika.URLParameters('amqp://guest:guest@localhost:5672/%2F')

运行结果

在两个终端分别运行生产者和消费者。

• 生产者

$ python producer.py First message.
(' [x] Publish %s', 'First message.')

$ python producer.py First message
(' [x] Publish %s', 'First message')

$ python producer.py Second message
(' [x] Publish %s', 'Second message')

$ python producer.py Third message
(' [x] Publish %s', 'Third message')

$ python producer.py
(' [x] Publish %s', 'Hello World!')

• 消费者

$ python consumer.py
 [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C
 [x] Consumed '{"msg": "First message"}'
 [x] Consumed '{"msg": "Second message"}'
 [x] Consumed '{"msg": "Third message"}'
 [x] Consumed '{"msg": "Hello World!"}'

可以通过 CLI 来查看队列的消息情况：

$ rabbitmqctl list_queues -p web_app
Listing queues ...
app 0
...done.

NOTE：需要注意的是，上例中仅运行了一对生产者/消费者。实际上我们可以尝试同时运行多个消费者，并订阅到一个队列。这样的话，RabbitMQ 就会默认以分摊的方式将消息分别给多个消费者。

应用预取计数

我们知道，因为每个消费者执行的任务长度不尽相同，如果使用分摊的方式来分配消息的话，那么任务粒度小、执行时间短的消费者就会闲置下来。解决的方法就是在消费者中应用预期计数来实现公平调度（Fair dispatch）的效果。

# 当预取计数为 1 时，RabbitMQ 不会同时为消费者分配多个任务，只有等消费者处理完消息之后，才会接收下一个消息
channel.basic_qos(prefetch_count=1)

# 当预取计数为 10 时，RabbitMQ 会同时让消费者取出 10 个消息，直到 10 个消息都处理完之后，再继续接收下一次 10 个消息
# channel.basic_qos(prefetch_count=10)

可见，当消费者执行的任务长度较短时，应该给予更大的预取计数，来充当发挥消费者的性能。

应用 ACK 机制

应用 ACK 机制，来保证消息的有效传递。

def consumer_callback(channel, method, header_props, body):
    print " [x] Consumed %r" % (body,)
    # 在处理完消息之后，返回 ACK 消息应答
    channel.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)

# 订阅队列的时候，参数 no_ack=False 表示告诉消息代理要等待 ACK 之后才将消息丢弃
channel.basic_consume(consumer_callback, queue='app', no_ack=False)

最后

如果你常接触 RabbitMQ，那么建议你结合上篇和中篇里提到的对象概念以及特性来浏览代码，相信会有更深的感触。除此之外，我们还可以在 RabbitMQ Tutorials 中获取更多的 Samples。