基于Python语言使用RabbitMQ消息队列（五）

Topics

在前面教程中我们改进了日志系统，相比较于使用fanout类型交易所只能傻瓜一样地广播，我们用direct获得了选择性接收日志的能力。

虽然使用direct类型交易所改进了我们的系统，但它仍然有所限制——它不能做基于多重条件（multiple criteria）的路由。
在日志系统中我们可能不只是想要基于严重级别来订阅日志。也想要基于产生日志的来源。你可能从unix的系统日志工具（syslog unix tool）知道了这个概念，它就是基于严重级别 (info/warn/crit…)和设施(auth/cron/kern…)来路由日志的。
这会给我们很大灵活性——我们可能只想监听来自于‘cron’的严重错误（critical errors）和来自‘kern’的所有日志。
为了在我们的日志系统中实现这个功能我们需要了解更复杂的topic类型交易所。

Topic 交易所

发往topic类型交易所的消息不能只有一个独断的路由键（routing_key）——它必须是个词汇列表，词与词之间由‘.’来界定。可以是任何词汇，但通常它们指定了一些与消息相关联的特性。一些有效的路由键例子：”stock.usd.nyse”, “nyse.vmw”, “quick.orange.rabbit”，只要你想，在路由键里可以加尽可能多的词汇，上限是255 bytes。

绑定键必须是同样的形式。topic交易所背后的逻辑与direct类似——使用特定路由键发送的消息会传递给所有拥有匹配的绑定键的队列。但对于绑定键有两种重要的特殊情形：

“*” (star) 正好代替一个词.
“#” (hash) 能代替零个或多个词.

可以很容易地用一个例子解释:

在这个例子中我们发送的消息都是描述动物的。将要发送的消息的路由键包含三个词（两个点号）。第一个词描述的是敏捷性，第二个词是颜色，第三个词是种类：“<敏捷性>.<颜色>.<种类>”。

我们创建了三个绑定: Q1 绑定键是 “.orange.” ， Q2 是 “..rabbit” 和 “lazy.#”.

这些绑定可以总结为:

Q1 对所有橙色（orange）动物感兴趣.
Q2想要知道关于rabbits的每件事情, 和关于lazy 类型动物的所有.

路由键设置为 “quick.orange.rabbit” 的消息会同时传送给两个队列。消息”lazy.orange.elephant” 也会传送给两个队列。”quick.orange.fox”会传送给第一个队列。”lazy.brown.fox”只会传送给第二个队列。”quick.brown.fox” 不匹配任何绑定，所以它会被忽略。

如果我们破坏约定，发送带有一个词或四个词的消息绑定，像”orange”或者”quick.orange.male.rabbit”，会发生什么呢？当然，由于这些消息不匹配任何绑定会被丢失。

另一方面即便 “lazy.orange.male.rabbit”, 有4个词，但它匹配最后一个绑定，所以它会被传送给第二个队列。

Topic 交易所

Topic 交易所很强大并且可以拥有其他类型交易所的的表现
当一个队列使用了“#”绑定键它就会接收所有消息，不管是什么路由键。此时就像是fanout类型交易所。当在绑定中没有使用特殊字符 “*”
(star) 和 “#” (hash) topic交易所就跟direct交易所一样。

整合

我们将在日志系统中使用topic交易所。假设日志的路由键有两个词 “场所.严重级别”。

代码同之前的教程中几乎相同

emit_log_topic.py完整代码：

#!/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) > 2 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()

receive_log_topic.py完整代码：

#!/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()

我在Ubuntu终端开启了四个控制台，其中三个接收日志，日志的接收和发送情况如图：
接收所有日志

接收级别为critical日志

接收产生自kernel日志

日志的发送