python之rabbitMQ篇

一、RabbitMQ安装

RabbitMQ是一个在AMQP基础上完整的，可复用的企业消息系统，它遵循Mozilla Pulic 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，而无需专用链接来链接它们。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.yum安装rabbitmq

#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 insatll erlang

#安装RabbitMQ

yum -y install rabbitmq-server

#注意：

service rabbitmq-server start/stop

2，安装API

#pip安装：

pip install pika

#源码安装：

https://pypi.python.org/pypi/pika #官网地址

之前我们在介绍线程，进程的时候介绍过python中自带的队列用法，下面我们通过一段代码复习一下：

#生产者消费者模型，解耦的意思就是两个程序之间，互相没有关联了，互不影响。

import queue

import threading

import time

q = queue.Queue(20) #队列里最多存放20个元素

def productor(arg): #生成者，创建30个线程来请求吃包子，往队列里添加请求元素

q.put(str(arg) + '- 包子')

for i in range(30):

t = threading.Thread(target=productor,args=(i,))

t.start()

def consumer(arg): #消费者，接收到队列请求以后开始生产包子，来消费队列里的请求

while True:

print(arg,q.get())

time.sleep(2)

for j in range(3):

t = threading.Thread(target=consumer,args=(j,))

t.start()

二、通过Python来操作RabbitMQ队列

上面我们已经将环境装备好，下面我们通过Pika模块来对Rabbitmq队列来进行操作，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。

1，基本用法

####################################生产者#####################################

import pika

connection=pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='192.168.10.131'))

#创建一个链接对象，对象中绑定rabbitmq的IP地址

channel=connection.channel() #创建一个频道

channel.queue_declare(queue='name1') #通过这个频道来创建队列，如果MQ中队列存在忽略，没有则创建

channel.basic_publish(exchange='',

routing_key='name1', #指定队列名称

body='Hello World!') #往该队列中发送一个消息

print(" [x] Sent 'Hello World!'")

connection.close() #发送完关闭链接

#####################################消费者######################################

import pika

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='192.168.10.131'))

#创建一个链接对象，对象中绑定rabbitmq的IP地址

channel = connection.channel() #创建一个频道

channel.queue_declare(queue='name1') #通过这个频道来创建队列，如果MQ中队列存在忽略，没有则创建

def callback(ch, method, properties, body): #callback函数负责接收队列里的消息

print(" [x] Received %r" % body)

channel.basic_consume(callback, #从队列里去消息

queue='name1', #指定队列名

no_ack=True)

print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')

channel.start_consuming()

acknowledgment 消息不丢失

上面的例子中如果我们将no-ack=False ,那么当消费者遇到情况(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。

import pika

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='192.168.10.131'))

channel = connection.channel()

channel.queue_declare(queue='name1')

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) #向生成者发送消费完毕的确认信息，然后生产者将此条消息同队列里剔除

channel.basic_consume(callback,

queue='name1',

no_ack=False) #如果no_ack=False,当消费者down掉了，RabbitMQ会重新将该任务添加到队列中

print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')

channel.start_consuming()

上例如果消费者中断后如果不超过10秒，重新链接的时候数据还在。当超过10秒之后，消费者往生产者发送了ack，重新链接的时候数据将消失。

durable消息不丢失

消费者down掉后我们知道怎么处理了，如果我的RabbitMQ服务down掉了该怎么办呢？

消息队列是可以做持久化，如果我们在生产消息的时候就指定某条消息需要做持久化，那么RabbitMQ发现有问题时，就会将消息保存到硬盘，持久化下来。

####################################生产者#####################################

#!/usr/bin/env python

import pika

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='192.168.10.131'))

channel = connection.channel()

channel.queue_declare(queue='name2', durable=True) #指定队列持久化

channel.basic_publish(exchange='',

routing_key='name2',

body='Hello World!',

properties=pika.BasicProperties(

delivery_mode=2, #指定消息持久化

))

print(" [x] Sent 'Hello World!'")

connection.close()

#####################################消费者######################################

#!/usr/bin/env python

# -*- coding:utf-8 -*-

import pika

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='192.168.10.131'))

channel = connection.channel()

channel.queue_declare(queue='name2', 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='name2',

no_ack=False)

print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')

channel.start_consuming()

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的，例如：消费者1去队列中获取奇数序列任务，消费者2去队列中获取偶数序列的任务，消费者1处理的比较快而消费者2处理的比较慢，那么消费者1就会一直处于繁忙的状态，为了解决这个问题在需要加入下面代码:

channel.basic_qos(prefetch_count=1) :表示谁来获取，不再按照奇偶数排列

#!/usr/bin/env python

# -*- coding:utf-8 -*-

import pika

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))

channel = connection.channel()

channel.queue_declare(queue='name1')

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='name1',

no_ack=False)

print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')

channel.start_consuming()

2，发布订阅

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。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。

在RabbitMQ中，所有生产者提交的消息都有Exchange来接收，然后Exchange按照特定的策略转发到Queue进行存储，RabbitMQ提供了四种Exchange：fanout、direct、topic、header。由于header模式在实际工作中用的比较少，下面主要对前三种进行比较。

exchange type = fanout ：任何发送到Fanout Exchange的消息都会被转发到与该Exchange绑定(Binding)的所有Queue上

为了方便理解，应用了上面这张图，可以清晰的看到相互之间的关系，当我们设置成fanout模式时，如何操作请看下面代码：

####################################发布者#####################################

import pika

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))

channel = connection.channel()

channel.exchange_declare(exchange='test_fanout',

type='fanout')

message = '4456'

channel.basic_publish(exchange='test_fanout',

routing_key='',

body=message)

print(' [x] Sent %r' % message)

connection.close()

####################################订阅者#####################################

import pika

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))

channel = connection.channel()

channel.exchange_declare(exchange='test_fanout', #创建一个exchange

type='fanout') #任何发送到Fanout Exchange的消息都会被转发到与该Exchange绑定(Binding)的所有Queue上

#随机创建队列

result = channel.queue_declare(exclusive=True)

queue_name = result.method.queue

#绑定

channel.queue_bind(exchange='test_fanout',

queue=queue_name) #exchange绑定后端队列

print('<------------->')

def callback(ch,method,properties,body):

print(' [x] %r' % body)

channel.basic_consume(callback,

queue=queue_name,

no_ack=True)

channel.start_consuming()

exchange type = direct：任何发送到Direct Exchange的消息都会被转发到RouteKey中指定的Queue上(关键字发送)

之前事例，发送消息时明确指定了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，发送者将数据关键字发送到消息Exchange，Exchange根据关键字判定应该将数据发送至指定队列。

发布者：

#!/usr/bin/env python

import pika

import sys

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))

channel = connection.channel()

channel.exchange_declare(exchange='direct_test',

type='direct')

severity = 'info' #设置一个key,

message = '99999'

channel.basic_publish(exchange='direct_test',

routing_key=severity,

body=message)

print(" [x] Sent %r:%r" % (severity, message))

connection.close()

订阅者1：

#!/usr/bin/env python

import pika

import sys

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))

channel = connection.channel()

channel.exchange_declare(exchange='direct_test',

type='direct')

result = channel.queue_declare(exclusive=True)

queue_name = result.method.queue

severities = ['error','info',] #绑定队列，并发送关键字error，info

for severity in severities:

channel.queue_bind(exchange='direct_test',

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()

订阅者2：

#!/usr/bin/env python

import pika

import sys

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))

channel = connection.channel()

channel.exchange_declare(exchange='direct_test',

type='direct')

result = channel.queue_declare(exclusive=True)

queue_name = result.method.queue

severities = ['error',]

for severity in severities:

channel.queue_bind(exchange='direct_test',

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()

结论：当我们将发布者的key设置成Error的时候两个队列对可以收到Exchange的消息，当我们将key设置成info后，只有订阅者1可以收到Exchange的消息。

exchange type = topic：任何发送到Topic Exchange的消息都会被转发到所有关心RouteKey中指定话题的Queue上(模糊匹配)

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；
* ：表示只能匹配一个单词。

#发送路由值队列中

www.cnblogs.com www.* --->#无法匹配

www.cnblogs.com www.# --->#匹配成功

发布者：

#!/usr/bin/env python

import pika

import sys

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))

channel = connection.channel()

channel.exchange_declare(exchange='topic_logs',

type='topic')

routing_key = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else 'anonymous.info'

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

channel.basic_publish(exchange='topic_logs',

routing_key=routing_key,

body=message)

print(" [x] Sent %r:%r" % (routing_key, message))

connection.close()

#执行方式：

python xxx.py name1 #name1为routing_key

订阅者：

#!/usr/bin/env python

import pika

import sys

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))

channel = connection.channel()

channel.exchange_declare(exchange='topic_logs',

type='topic')

result = channel.queue_declare(exclusive=True)

queue_name = result.method.queue

binding_keys = sys.argv[1:]

if not binding_keys:

sys.stderr.write("Usage: %s [binding_key]...\n" % sys.argv[0])

sys.exit(1)

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()

#执行方式：

python xxx,py name1