上篇文章中,我们构建了一个简单的日志系统。接下来,我们将丰富它:能够使用不同的severity来监听不同等级的log。比如我们希望只有error的log才保存到磁盘上。

1. Bindings绑定

上篇文章中我们是这么做的绑定:

  1. channel.queue_bind(exchange=exchange_name,
  2. queue=queue_name)

绑定其实就是关联了exchange和queue。或者这么说:queue对exchagne的内容感兴趣,exchange要把它的Message deliver到queue中。

实际上,绑定可以带routing_key 这个参数。其实这个参数的名称和basic_publish 的参数名是相同了。为了避免混淆,我们把它成为binding key。
    使用一个key来创建binding :

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

对于fanout的exchange来说,这个参数是被忽略的。

2. Direct exchange

Direct exchange的路由算法非常简单:通过binding key的完全匹配,可以通过下图来说明。


    exchange X和两个queue绑定在一起。Q1的binding key是orange。Q2的binding key是black和green。
    当P publish key是orange时,exchange会把它放到Q1。如果是black或者green那么就会到Q2。其余的Message都会被丢弃。

3. Multiple bindings

      多个queue绑定同一个key是可以的。对于下图的例子,Q1和Q2都绑定了black。也就是说,对于routing key是black的Message,会被deliver到Q1和Q2。其余的Message都会被丢弃。

4. Emitting logs

首先是我们要创建一个direct的exchange:

  1. channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',
  2. type='direct')

我们将使用log的severity作为routing key,这样Consumer可以针对不同severity的log进行不同的处理。
publish:

  1. channel.basic_publish(exchange='direct_logs',
  2. routing_key=severity,
  3. body=message)

我们使用三种severity:'info', 'warning', 'error'.

5. Subscribing

对于queue,我们需要绑定severity:

  1. result = channel.queue_declare(exclusive=True)
  2. queue_name = result.method.queue
  3. for severity in severities:
  4. channel.queue_bind(exchange='direct_logs',
  5. queue=queue_name,
  6. routing_key=severity)

6. 最终版本

The code for emit_log_direct.py:

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

The code for receive_logs_direct.py:

  1. #!/usr/bin/env python
  2. import pika
  3. import sys
  4. connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
  5. host='localhost'))
  6. channel = connection.channel()
  7. channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',
  8. type='direct')
  9. result = channel.queue_declare(exclusive=True)
  10. queue_name = result.method.queue
  11. severities = sys.argv[1:]
  12. if not severities:
  13. print >> sys.stderr, "Usage: %s [info] [warning] [error]" % \
  14. (sys.argv[0],)
  15. sys.exit(1)
  16. for severity in severities:
  17. channel.queue_bind(exchange='direct_logs',
  18. queue=queue_name,
  19. routing_key=severity)
  20. print ' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C'
  21. def callback(ch, method, properties, body):
  22. print " [x] %r:%r" % (method.routing_key, body,)
  23. channel.basic_consume(callback,
  24. queue=queue_name,
  25. no_ack=True)
  26. channel.start_consuming()

我们想把warning和error的log记录到一个文件中:

  1. $ python receive_logs_direct.py warning error > logs_from_rabbit.log

打印所有log到屏幕:

    1. $ python receive_logs_direct.py info warning error
    2. [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C

(转)RabbitMQ消息队列(五):Routing 消息路由的更多相关文章

  1. 消息队列之事务消息,RocketMQ 和 Kafka 是如何做的?

    每个时代,都不会亏待会学习的人. 大家好,我是 yes. 今天我们来谈一谈消息队列的事务消息,一说起事务相信大家都不陌生,脑海里蹦出来的就是 ACID. 通常我们理解的事务就是为了一些更新操作要么都成 ...

  2. 几种MQ消息队列对比与消息队列之间的通信问题

    消息队列 开发语言 协议支持 设计模式 持久化支持 事务支持 负载均衡支持 功能特点 缺点 RabbitMQ Erlang AMQP,XMPP,SMTP,STOMP 代理(Broker)模式(消息在发 ...

  3. 译:4.RabbitMQ Java Client 之 Routing(路由)

    在上篇博文 译:3.RabbitMQ 之Publish/Subscribe(发布和订阅)  我们构建了一个简单的日志系统 我们能够向许多接收者广播日志消息. 在本篇博文中,我们将为其添加一个功能 - ...

  4. 分布式消息队列RocketMQ--事务消息--解决分布式事务

    说到分布式事务,就会谈到那个经典的”账号转账”问题:2个账号,分布处于2个不同的DB,或者说2个不同的子系统里面,A要扣钱,B要加钱,如何保证原子性? 一般的思路都是通过消息中间件来实现“最终一致性” ...

  5. Java使用Rabbitmq惊喜队列queue和消息内容的本地持久化核心方法。(内容存储在硬盘)

    _Channel.queueDeclare(queue, true, false, false, null); _Channel.basicPublish(_ExchangeName, queue,M ...

  6. 分布式消息队列RocketMQ&Kafka -- 消息的“顺序消费”

    在说到消息中间件的时候,我们通常都会谈到一个特性:消息的顺序消费问题.这个问题看起来很简单:Producer发送消息1, 2, 3... Consumer按1, 2, 3...顺序消费. 但实际情况却 ...

  7. C#消息队列(RabbitMQ)零基础从入门到实战演练

    一.课程介绍 如果您从工作中之听过但未有接触过消息对队列(MQ),如果你接触过一点关于MQ的知识,如果没有这么的多如果的话......,那么阿笨将通过本次<C#消息队列零基础从入门到实战演练&g ...

  8. RabbitMQ消息队列应用

    RabbitMQ消息队列应用 消息通信组件Net分布式系统的核心中间件之一,应用与系统高并发,各个组件之间解耦的依赖的场景.本框架采用消息队列中间件主要应用于两方面:一是解决部分高并发的业务处理:二是 ...

  9. RabbitMQ 消息队列 二

    一:查看MQ的用户角色 rabbitmqctl list_users 二:添加新的角色,并授予权限 rabbitmqctl add_user xiaoyao 123456 rabbitmqctl se ...

  10. 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 ...

随机推荐

  1. 第1章 游戏之乐——让CPU占用率曲线听你指挥

    让CPU占用率曲线听你指挥 写一个程序,让用于来决定Windows任务管理器(Task Manager)的CPU占用率.程序越精简越好,计算机语言不限.例如,可以实现下面三种情况: CPU的占用率固定 ...

  2. Bash脚本编程基础

    为实现某个任务,将许多命令组合后,写入一个可执行的文本文件的方法,称为Shell脚本编程. 按照应用的Shell环境不同,可以将Shell脚本分为多种类型.其中最常见的是应用于Bash和Tcsh的脚本 ...

  3. phpstorm一个窗口打开多个项目

    phpstorm默认一个窗口只显示一个项目,入股拟新建一个项目,他会给你个选项卡,问你是在新窗口打开新项目还是在本窗口打开. 能不能在一个窗口打开多个项目呢?就像sublime text那样,其实是可 ...

  4. debian7 编译qtopia错误解决案例

    问题: kernel/qjpegio.cpp:60:21: error: jpeglib.h: No such file or directory 解决 sudo apt-get install li ...

  5. 使用Thread类可以创建和控制线程

    1.创建线程 static void Main(string[] args) { /* Thread类 * 创建控制线程 * 其构造函数接受ThreadStart和ParameterizedThrea ...

  6. jquery的学习

    可选的 speed 参数规定隐藏/显示的速度,可以取以下值:"slow"."fast" 或毫秒.可选的 callback 参数是动画 100% 完成后所执行的函 ...

  7. 2dx关于js响应layer触摸消息的bug

    cocos2dx关于js响应layer触摸消息的bug cocos2d-x 3.7 问题描述: 目前这个版本中(3.7),c++层的layer触摸消息只能通过消息的方式发送给js,不能像lua一样直接 ...

  8. 利用Android手机里的摄像头进行拍照

    ------- 源自梦想.永远是你IT事业的好友.只是勇敢地说出我学到! ---------- 1.在API Guides中找到Camera,里面讲解了如何使用系统自带的摄像头进行工作,之后我会试着翻 ...

  9. 写一个函数,将一个int型的数组做为参数传入,使用指针返回两个结果:最大值和最小值

    今日下午研究了一下c语言中的指针问题,c语言的核心是指针,指针的核心是地址,地址的核心是内存. #include <stdio.h> void hanshu(int *arry,int s ...

  10. Linux常用命令之sed

    标题:sed命令的使用 作用:sed(stream editer)是以行为单位处理文本数据,可以对数据按行进行选取(显示打印).替换.删除和新增等功能. 工作流程:sed是一个流编辑器,它可以对从标准 ...