1. 路由:

前面的示例中,我们或得到的消息为广播消息,但是无法更精确的获取消息的子集,比如:日志消息,worker1只需要error级别的日志,

而worker2需要info,warning,error..等级别的全部日志,这时候就需要使用路由来标记队列接收何种类型的消息。

2. 绑定带路由的队列和交换:

在绑定队列和交换的时候,我们需要制定routing_key路由字段,标记队列需要接收何种消息,方式如下:

 channel.queue_bind(exchange=exchange_name,
queue=queue_name,
routing_key='black')

注意,routing_key是依赖交换类型的,比如前面使用的fanout类型的交换,将会忽略routing_key;

3. 直接交换(derict exchange):

如下图,有直接交换,Q1,Q2两个队列,我们将Q1带有routing_key=orange绑定到x,将Q2带有routing_key=black|green

同样绑定到x,当P中产生消息,交换x将根据P端的routing_key与Q1,Q2的routing_key进行匹配投递消息。

4. 多重绑定:

如下图,Q1,Q2与x交换绑定的时候,routing_key均设置为black,则当发送消息routing_key为black时,

交换x会同时将消息投递给Q1, Q2。

5. 我们现在讲本文前面提到的log日志组件进行绑定,得到下面模型,其中队列1只关心error日志,队列2关心全部日志。

6. 测试代码,包含绑定细节:

emit_log_direct.py

#!/usr/bin/env python
import pika
import sys connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='localhost'))
channel = connection.channel() # 设置类型为直接交换
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, # 设置路由关键字
body=message)
print(" [x] Sent %r:%r" % (severity, message))
connection.close()

receive_log_direct.py

#!/usr/bin/env python
import pika
import sys connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='localhost'))
channel = connection.channel() # 设置交换类型为直接交换
channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',
type='direct') # 自动队列,脱绑定自动销毁
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) # 设置接收路由关键字 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()

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