rabbitmq应用
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@author: zengchunyun
"""
import pika class MQServer(object):
def __init__(self, host, port=5672, exchange=None, exchange_type="topic"):
"""
初始化MQ设置
:param host: MQ服务器地址
:param port: MQ端口
:param exchange: 交换器名称
:param exchange_type: 交换器类型,默认关键字类型
:return:
"""
self.host = host
self.port = port
self.exchange = exchange
self.exchange_type = exchange_type
self.queue = None
self.connection = self.connect()
self.channel = self.connect_channel()
self.create_exchange() def connect(self):
"""
连接MQ服务器
:return:
"""
return pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host=self.host, port=self.port)) def connect_channel(self):
"""
创建频道
:return:
"""
return self.connection.channel() def create_exchange(self):
"""
定义交换器名称,防止发布时,如果交换器不存在,异常
:return:
"""
self.channel.exchange_declare(exchange=self.exchange, type=self.exchange_type) def publish(self, exchange=None, routing_key=None, body=None):
"""
创建发布者
:param exchange: 交换器名称
:param routing_key: 路由KEY
:param body:消息主体
:return:
"""
if exchange:
self.exchange = exchange
self.channel.basic_publish(exchange=self.exchange, routing_key=routing_key, body=body)
self.close() def consumer(self, exchange=None, routing_key=None, callback=None):
"""
创建消费者
:param exchange:
:param routing_key:
:param callback:
:return:
"""
if exchange:
self.exchange = exchange
self.create_queue()
self.channel.queue_bind(queue=self.queue, exchange=self.exchange, routing_key=routing_key)
self.channel.basic_consume(consumer_callback=callback, queue=self.queue, no_ack=True)
self.start() def create_queue(self):
"""
生成队列,当关闭consumer时,加上exclusive=True,queue也会被删除
:return:
"""
self.queue = self.channel.queue_declare(exclusive=True).method.queue # 为每个消费者生成不同的队列 def close(self):
"""
关闭消息连接
:return:
"""
self.connection.close() def start(self):
self.channel.start_consuming()
1.消息持久化存储
虽然有了消息反馈机制,但如果rabbitmq自身挂掉的话,那么任务还是会丢失,所以需要将任务持久化存储起来,
durable=True # 开启持久化设置,rabbitmq不允许使用不同的参数来重新定义存在的队列
self.queue = self.channel.queue_declare(exclusive=True,durable=True)
self.channel.exchange_declare(exchange=self.exchange, type=self.exchange_type, durable=True)
在发送任务的时候,用delivery_mode=2来标记任务为持久化存储
self.channel.basic_publish(exchange='',
routing_key=routing_key,
body=message,
properties=pika.BasicProperties(
delivery_mode = 2, # make message persistent
))
2.公平调度(fair dispatch)
虽然每个工作者是依次分配到任务,但是每个任务不一定一样,可能有到任务比较重,执行时间长,有的任务比较轻,执行时间短,如果能公平调度最好了,使用basic_qos设置prefetch_count=1,使得rabbitmq不会在同一时间给工作者分配多个任务,即只有工作者完成任务之后,才会再次接收到任务
channel.basic_qos(prefetch_count=1)
完整示例代码
#!/usr/bin/env python
import pika
import sys connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='localhost'))
channel = connection.channel() channel.queue_declare(queue='task_queue', durable=True) message = ' '.join(sys.argv[1:]) or "Hello World!"
channel.basic_publish(exchange='',
routing_key='task_queue',
body=message,
properties=pika.BasicProperties(
delivery_mode = 2, # make message persistent
))
print (" [x] Sent %r" % (message,))
connection.close()
消费者代码
#!/usr/bin/env python
import pika
import time connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='localhost'))
channel = connection.channel() channel.queue_declare(queue='task_queue', durable=True)
print( ' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C') def callback(ch, method, properties, body):
print (" [x] Received %r" % (body,))
time.sleep( body.count('.') )
print (" [x] Done")
ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag) channel.basic_qos(prefetch_count=1)
channel.basic_consume(callback,
queue='task_queue') channel.start_consuming()
rabbitmq应用的更多相关文章
- 消息队列——RabbitMQ学习笔记
消息队列--RabbitMQ学习笔记 1. 写在前面 昨天简单学习了一个消息队列项目--RabbitMQ,今天趁热打铁,将学到的东西记录下来. 学习的资料主要是官网给出的6个基本的消息发送/接收模型, ...
- RabbitMq应用二
在应用一中,基本的消息队列使用已经完成了,在实际项目中,一定会出现各种各样的需求和问题,rabbitmq内置的很多强大机制和功能会帮助我们解决很多的问题,下面就一个一个的一起学习一下. 消息响应机制 ...
- 如何优雅的使用RabbitMQ
RabbitMQ无疑是目前最流行的消息队列之一,对各种语言环境的支持也很丰富,作为一个.NET developer有必要学习和了解这一工具.消息队列的使用场景大概有3种: 1.系统集成,分布式系统的设 ...
- RabbitMq应用一的补充(RabbitMQ的应用场景)
直接进入正题. 一.异步处理 场景:发送手机验证码,邮件 传统古老处理方式如下图 这个流程,全部在主线程完成,注册->入库->发送邮件->发送短信,由于都在主线程,所以要等待每一步完 ...
- RabbitMq应用一
RabbitMq应用一 RabbitMQ的具体概念,百度百科一下,我这里说一下我的理解,如果有少或者不对的地方,欢迎纠正和补充. 一个项目架构,小的时候,一般都是传统的单一网站系统,或者项目,三层架构 ...
- 缓存、队列(Memcached、redis、RabbitMQ)
本章内容: Memcached 简介.安装.使用 Python 操作 Memcached 天生支持集群 redis 简介.安装.使用.实例 Python 操作 Redis String.Hash.Li ...
- 消息队列性能对比——ActiveMQ、RabbitMQ与ZeroMQ(译文)
Dissecting Message Queues 概述: 我花了一些时间解剖各种库执行分布式消息.在这个分析中,我看了几个不同的方面,包括API特性,易于部署和维护,以及性能质量..消息队列已经被分 ...
- windows下 安装 rabbitMQ 及操作常用命令
rabbitMQ是一个在AMQP协议标准基础上完整的,可服用的企业消息系统.它遵循Mozilla Public License开源协议,采用 Erlang 实现的工业级的消息队列(MQ)服务器,Rab ...
- RabbitMQ + PHP (三)案例演示
今天用一个简单的案例来实现 RabbitMQ + PHP 这个消息队列的运行机制. 主要分为两个部分: 第一:发送者(publisher) 第二:消费者(consumer) (一)生产者 (创建一个r ...
- RabbitMQ + PHP (二)AMQP拓展安装
上篇说到了 RabbitMQ 的安装. 这次要在讲案例之前,需要安装PHP的AMQP扩展.不然可能会报以下两个错误. 1.Fatal error: Class 'AMQPConnection' not ...
随机推荐
- Breastcancer社区评论下载
首页 某个社区 某社区的一个话题 目标:获取这个网站所有话题的所有评论相关信息 python实现 # -*- coding: utf-8 -*- """ @Datetim ...
- 将matlab数据保存为excel文件
摘录网址:https://blog.csdn.net/wangh0802/article/details/70312415 参考网址:https://jingyan.baidu.com/article ...
- admin 后台操作表格
1. app下创建 templates 运行的时候 先找全局的templates——> 按照app的注册顺序找templates中的文件 2. app下在创建一个urls.py include ...
- 第七节: EF的三种事务的应用场景和各自注意的问题(SaveChanges、DBContextTransaction、TransactionScope)
一. 什么是事务 我们通俗的理解事务就是一系列操作要么全部成功.要么全部失败(不可能存在部分成功,部分失败的情况). 举一个事务在我们日常生活中的经典例子:两张银行卡(甲.乙),甲向乙转钱,整个过程需 ...
- axd文件
ashx与axd作用相同,ashx一般在本项目内,axd在其它dll中.axd扩展名的必须要在web.config中的<httpHandlers>中进行注册,而ashx直接在项目中当成as ...
- UE4渲染笔记
Lightmass 实时渲染光影效果对性能有很大影响,可利用lightmass预先生成光影贴图,然后在游戏中使用. 将场景光照结果完全烘焙到模型贴图上,从而完完全全的假冒现实光照效果. 文档上是 li ...
- python 模块 DButils
# DButils 为了解决多客户端都需要操作数据库的问题. # import pymysql # from DBUtils.PooledDB import PooledDB # # POOL = P ...
- Mac环境下的mongodb的安装
1.安装MongoDB brew install mongodb 这个是默认安装最新版本的 mogodb,如果想安装指定版本可以先查看 mongodb 版本 brew search mongodb m ...
- 【原创】大叔经验分享(8)创建hive表时用内部表还是外部表
内部表和外部表最主要的一个差别就是删除表或者删除分区时,底层的文件是否自动删除,内部表会自动删除,外部表不会自动删除,所以基础数据表一定要用外部表,即使误删表或分区之后,还可以很容易的恢复回来. 虽然 ...
- python 2.7 数据结构之列表list: 基础面试总结
python 列表函数及方法: 函数如下: 1 cmp(list1,list2) 比较两个列表中的元素 2 len(list) 列表元素个数 3 max(list) 返回列表元素最大值 4 min(l ...