消息队列系统 -- RabbitMQ

RabbitMQ是一个在AMQP基础上完整的,可复用的企业消息系统。他遵循Mozilla Public 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,而无需专用连接来链接它们。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。

RabbitMQ安装

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 install erlang 安装RabbitMQ
$ yum -y install rabbitmq-server

注意:service rabbitmq-server start/stop

安装API

pip install pika
or
easy_install pika
or
源码 https://pypi.python.org/pypi/pika

使用API操作RabbitMQ

基于Queue实现生产者消费者模型

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import Queue
import threading message = Queue.Queue(10) def producer(i):
while True:
message.put(i) def consumer(i):
while True:
msg = message.get() for i in range(12):
t = threading.Thread(target=producer, args=(i,))
t.start() for i in range(10):
t = threading.Thread(target=consumer, args=(i,))
t.start()

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。

#!/usr/bin/env python
import pika # ######################### 生产者 ######################### connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='localhost'))
channel = connection.channel() channel.queue_declare(queue='hello') channel.basic_publish(exchange='',
routing_key='hello',
body='Hello World!')
print(" [x] Sent 'Hello World!'")
connection.close() #!/usr/bin/env python
import pika # ########################## 消费者 ########################## connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='localhost'))
channel = connection.channel() channel.queue_declare(queue='hello') def callback(ch, method, properties, body):
print(" [x] Received %r" % body) channel.basic_consume(callback,
queue='hello',
no_ack=True) print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()

1、acknowledgment 消息不丢失

no-ack = False,如果消费者遇到情况(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。

消费之:

import pika

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='10.211.55.4'))
channel = connection.channel() channel.queue_declare(queue='hello') 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='hello',
no_ack=False) print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()

2、durable   消息不丢失

生产者

#!/usr/bin/env python
import pika connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='10.211.55.4'))
channel = connection.channel() # make message persistent
channel.queue_declare(queue='hello', durable=True) channel.basic_publish(exchange='',
routing_key='hello',
body='Hello World!',
properties=pika.BasicProperties(
delivery_mode=2, # make message persistent
))
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='10.211.55.4'))
channel = connection.channel() # make message persistent
channel.queue_declare(queue='hello', 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='hello',
no_ack=False) print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()

3、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,例如:消费者1 去队列中获取 奇数 序列的任务,消费者1去队列中获取 偶数 序列的任务。

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

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pika connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='10.211.55.4'))
channel = connection.channel() # make message persistent
channel.queue_declare(queue='hello') 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='hello',
no_ack=False) print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()

4、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,而发布者发布消息时,会将消息放置在所有相关队列中。

exchange type = fanout

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='logs',
type='fanout') message = ' '.join(sys.argv[1:]) or "info: Hello World!"
channel.basic_publish(exchange='logs',
routing_key='',
body=message)
print(" [x] Sent %r" % message)
connection.close()

订阅者:

#!/usr/bin/env python
import pika connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='localhost'))
channel = connection.channel() channel.exchange_declare(exchange='logs',
type='fanout') result = channel.queue_declare(exclusive=True)
queue_name = result.method.queue channel.queue_bind(exchange='logs',
queue=queue_name) print(' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C') def callback(ch, method, properties, body):
print(" [x] %r" % body) channel.basic_consume(callback,
queue=queue_name,
no_ack=True) channel.start_consuming()

5、关键字发送

exchange type = direct

之前事例,发送消息时明确指定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,发送者将数据根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。

消费者:

#!/usr/bin/env python
import pika
import sys connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='localhost'))
channel = connection.channel() channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',
type='direct') result = channel.queue_declare(exclusive=True)
queue_name = result.method.queue severities = sys.argv[1:]
if not severities:
sys.stderr.write("Usage: %s [info] [warning] [error]\n" % sys.argv[0])
sys.exit(1) for severity in severities:
channel.queue_bind(exchange='direct_logs',
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()

生产者:

#!/usr/bin/env python
import pika
import sys connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='localhost'))
channel = connection.channel() channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',
type='direct') severity = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else 'info'
message = ' '.join(sys.argv[2:]) or 'Hello World!'
channel.basic_publish(exchange='direct_logs',
routing_key=severity,
body=message)
print(" [x] Sent %r:%r" % (severity, message))
connection.close()

6、模糊匹配

exchange type = topic

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
发送者路由值              队列中
old.boy.python old.* -- 不匹配
old.boy.python old.# -- 匹配

消费者

#!/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()

生产者:

#!/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()

实例测试:

topic 执行过滤

消息队列系统 -- RabbitMQ的更多相关文章

  1. 【翻译】DotNetMQ: 一个.NET版完整的消息队列系统

    在一个大型的分布式系统中,消息队列是不可缺少的中间件,能很好的解决异步消息.应用解耦.均衡并发等问题.在.net中,偶然发现一个效率不错.安全可靠.功能齐全的消息组件,忍不住翻译过来,供大家快速预览. ...

  2. Spring Boot 揭秘与实战(六) 消息队列篇 - RabbitMQ

    文章目录 1. 什么是 RabitMQ 2. Spring Boot 整合 RabbitMQ 3. 实战演练4. 源代码 3.1. 一个简单的实战开始 3.1.1. Configuration 3.1 ...

  3. 消息队列之 RabbitMQ

    https://www.jianshu.com/p/79ca08116d57 关于消息队列,从前年开始断断续续看了些资料,想写很久了,但一直没腾出空,近来分别碰到几个朋友聊这块的技术选型,是时候把这块 ...

  4. RabbitMQ,Apache的ActiveMQ,阿里RocketMQ,Kafka,ZeroMQ,MetaMQ,Redis也可实现消息队列,RabbitMQ的应用场景以及基本原理介绍,RabbitMQ基础知识详解,RabbitMQ布曙

    消息队列及常见消息队列介绍 2017-10-10 09:35操作系统/客户端/人脸识别 一.消息队列(MQ)概述 消息队列(Message Queue),是分布式系统中重要的组件,其通用的使用场景可以 ...

  5. 转 消息队列之 RabbitMQ

    转 https://www.jianshu.com/p/79ca08116d57 消息队列之 RabbitMQ 预流 2017.05.06 16:03* 字数 4884 阅读 80990评论 18喜欢 ...

  6. 快速入门分布式消息队列之 RabbitMQ(2)

    目录 目录 前文列表 RabbitMQ 的特性 Message Acknowledgment 消息应答 Prefetch Count 预取数 RPC 远程过程调用 vhost 虚拟主机 插件系统 最后 ...

  7. 快速入门分布式消息队列之 RabbitMQ(1)

    目录 目录 前言 简介 安装 RabbitMQ 基本对象概念 Message 消息 Producer 生产者 Consumer 消费者 Queue 队列 Exchange 交换机 Binding 绑定 ...

  8. 消息队列,RabbitMQ、Kafka、RocketMQ

    目录 1.消息列队概述 1.1消息队列MQ 1.2AMQP和JMS 1.2.1AMQP 1.2.2JMS 1.2.3AMOP 与 JMS 区别 1.3消息队列产品 1.3.1 Kafka 1.3.2 ...

  9. 消息队列之rabbitmq学习使用

    消息队列之rabbitmq学习使用 1.RabbitMQ简介 1.1.什么是RabbitMQ? RabbitMQ是一个开源的消息代理和队列服务器,用来通过普通协议在完全不同的应用之间共享数据,Rabb ...

随机推荐

  1. react native项目的创建和运行

    1.创建项目 react-native init projectName 2.运行项目 在AndroidStudio上运行安卓模拟器 cd projectName react-native run-a ...

  2. vue中的前置守卫

    前置守卫是为了验证用户信息真实性,一些内容只能在用户登陆以后才能进行查看,例如个人中心,我的购物车,等个人页面,非隐私页面 用router.beforeEach进行验证,这个方法必须写在router实 ...

  3. JS如何创建对象

    js创建对象的方法很多,以下分别介绍

  4. ActiveMQ -5.9和jms-1.1源码下载

    ActiveMQ-5.9和jms-1.1源码下载:见附件

  5. 【慕课网实战】Spark Streaming实时流处理项目实战笔记一之铭文升级版

    第一章:课程介绍 铭文一级: VMware Fusion Mac上搭建:为了给大家演示如何使用我们的OOTB环境 Hadoop环境:虚拟机,我是远程登录 Mac 那么就不需要使用我们的OOTB环境 V ...

  6. linux下运算的几种方法

    1.expr 1.1 最简单的用法 yan@yan:~$ \* yan@yan:~$ 1.2 bash脚本对于expr yan@yan:~$ cat expr1.sh #!/bin/bash PATH ...

  7. 1098 Insertion or Heap Sort

    1098 Insertion or Heap Sort (25 分) According to Wikipedia: Insertion sort iterates, consuming one in ...

  8. (树状数组+离散化)lines--hdu --5124

    http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5124 lines Time Limit: 5000/2500 MS (Java/Others)    Memor ...

  9. 10.DataGrid的特性

  10. cpu信息查看

    # 总核数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 # 总逻辑CPU数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 X 超线程数 # 查看物理CPU个数 cat /proc/cpuinfo| ...