RabbitMQ【分分快三计划】

作者:编程技术

分分快三计划 1

相关参数

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一个客户端向服务器发送请求,服务器端处理请求后,将其处理结果保存在一个存储体中。而客户端为了获得处理结果,那么客户在向服务器发送请求时,同时发送一个回调队列地址reply_to

五、基于RabbitMQ的RPC

1、Callback queue 回调队列

一个客户端向服务器发送请求,服务器端处理请求后,将其处理结果保存在一个存储体中。而客户端为了获得处理结果,那么客户在向服务器发送请求时,同时发送一个回调队列地址reply_to

2、Correlation id 关联标识

一个客户端可能会发送多个请求给服务器,当服务器处理完后,客户端无法辨别在回调队列中的响应具体和那个请求时对应的。为了处理这种情况,客户端在发送每个请求时,同时会附带一个独有correlation_id属性,这样客户端在回调队列中根据correlation_id字段的值就可以分辨此响应属于哪个请求。

客户端发送请求:某个应用将请求信息交给客户端,然后客户端发送RPC请求,在发送RPC请求到RPC请求队列时,客户端至少发送带有reply_to以及correlation_id两个属性的信息

服务器端工作流: 等待接受客户端发来RPC请求,当请求出现的时候,服务器从RPC请求队列中取出请求,然后处理后,将响应发送到reply_to指定的回调队列中

客户端接受处理结果: 客户端等待回调队列中出现响应,当响应出现时,它会根据响应中correlation_id字段的值,将其返回给对应的应用

3、服务器端

import pika

# 建立连接,服务器地址为localhost,可指定ip地址
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
        host='localhost'))

# 建立会话
channel = connection.channel()

# 声明RPC请求队列
channel.queue_declare(queue='rpc_queue')

# 数据处理方法
def fib(n):
    if n == 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    else:
        return fib(n-1)   fib(n-2)

# 对RPC请求队列中的请求进行处理
def on_request(ch, method, props, body):
    n = int(body)

    print(" [.] fib(%s)" % n)

    # 调用数据处理方法
    response = fib(n)

    # 将处理结果(响应)发送到回调队列
    ch.basic_publish(exchange='',
                     routing_key=props.reply_to,
                     properties=pika.BasicProperties(correlation_id = 
                                                         props.correlation_id),
                     body=str(response))
    ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag)

# 负载均衡,同一时刻发送给该服务器的请求不超过一个
channel.basic_qos(prefetch_count=1)

channel.basic_consume(on_request, queue='rpc_queue')

print(" [x] Awaiting RPC requests")
channel.start_consuming()

4、客户端

import pika
import uuid

class FibonacciRpcClient(object):
    def __init__(self):
        ”“”
        客户端启动时,创建回调队列,会开启会话用于发送RPC请求以及接受响应

        “”“

        # 建立连接,指定服务器的ip地址
        self.connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
                host='localhost'))

        # 建立一个会话,每个channel代表一个会话任务
        self.channel = self.connection.channel()

        # 声明回调队列,再次声明的原因是,服务器和客户端可能先后开启,该声明是幂等的,多次声明,但只生效一次
        result = self.channel.queue_declare(exclusive=True)
        # 将次队列指定为当前客户端的回调队列
        self.callback_queue = result.method.queue

        # 客户端订阅回调队列,当回调队列中有响应时,调用`on_response`方法对响应进行处理; 
        self.channel.basic_consume(self.on_response, no_ack=True,
                                   queue=self.callback_queue)


    # 对回调队列中的响应进行处理的函数
    def on_response(self, ch, method, props, body):
        if self.corr_id == props.correlation_id:
            self.response = body


    # 发出RPC请求
    def call(self, n):

        # 初始化 response
        self.response = None

        #生成correlation_id 
        self.corr_id = str(uuid.uuid4())

        # 发送RPC请求内容到RPC请求队列`rpc_queue`,同时发送的还有`reply_to`和`correlation_id`
        self.channel.basic_publish(exchange='',
                                   routing_key='rpc_queue',
                                   properties=pika.BasicProperties(
                                         reply_to = self.callback_queue,
                                         correlation_id = self.corr_id,
                                         ),
                                   body=str(n))


        while self.response is None:
            self.connection.process_data_events()
        return int(self.response)

# 建立客户端
fibonacci_rpc = FibonacciRpcClient()

# 发送RPC请求
print(" [x] Requesting fib(30)")
response = fibonacci_rpc.call(30)
print(" [.] Got %r" % response)

 

 

消息(Message)是指在应用间传送的数据。消息可以非常简单,比如只包含文本字符串,也可以更复杂,可能包含嵌入对象。

RabbitMQ 是一个由 Erlang 语言开发的 AMQP 的开源实现。

 

以常见的订单系统为例,用户点击【下单】按钮之后的业务逻辑可能包括:扣减库存、生成相应单据、发红包、发短信通知。在业务发展初期这些逻辑可能放在一起同步执行,随着业务的发展订单量增长,需要提升系统服务的性能,这时可以将一些不需要立即生效的操作拆分出来异步执行,比如发放红包、发短信通知等。这种场景下就可以用 MQ ,在下单的主流程(比如扣减库存、生成相应单据)完成之后发送一条消息到 MQ 让主流程快速完结,而由另外的单独线程拉取MQ的消息(或者由 MQ 推送消息),当发现 MQ 中有发红包或发短信之类的消息时,执行相应的业务逻辑。

        生产者:   

从上面的描述中可以看出消息队列是一种应用间的异步协作机制,那什么时候需要使用 MQ 呢?

View Code

rabbitMQ是一款基于AMQP协议的消息中间件,它能够在应用之间提供可靠的消息传输。在易用性,扩展性,高可用性上表现优秀。使用消息中间件利于应用之间的解耦,生产者(客户端)无需知道消费者(服务端)的存在。而且两端可以使用不同的语言编写,大大提供了灵活性。

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

一、RabbitMQ简介

(1)、发布订阅

消息(Message)是指在应用间传送的数据。消息可以非常简单,比如只包含文本字符串,也可以更复杂,可能包含嵌入对象。

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文档

``$ rpm ``-``ivh http:``/``/``dl.fedoraproject.org``/``pub``/``epel``/``6``/``i386``/``epel``-``release``-``6``-``8.noarch``.rpm


示例

 

5、启动服务(在etc/rabbitmq目录下执行)
           service rabbitmq-server start

3、RabbitMQ 

  • 回调函数中的ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)
  • basic_comsume中的no_ack=False

 

二、rabbitMQ安装

for Linux:

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

分分快三计划 4

1、什么叫消息队列

#!/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()

 

for Mac:

bogon:~ yuan$ brew install rabbitmq
bogon:~ yuan$ export PATH=$PATH:/usr/local/sbin
bogon:~ yuan$ rabbitmq-server

 

三、rabbitMQ工作模型

1、简单模式

示例

pip install pika -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com

分分快三计划 5分分快三计划 6

import pika
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()

生产者

分分快三计划 7分分快三计划 8

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()

消费者

2、相关参数

1)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。

  • 回调函数中的ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)
  • basic_comsume中的no_ack=False

消息接收端应该这么写:

分分快三计划 9分分快三计划 10

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()

View Code

2)durable  :消息不丢失

分分快三计划 11分分快三计划 12

# 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()

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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

分分快三计划 13分分快三计划 14

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()

View Code


 

四、exchange模型

1、发布订阅

分分快三计划 15

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

分分快三计划 16分分快三计划 17

# 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='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()


# 消费者
#!/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()

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2、关键字发送

分分快三计划 18

 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。

分分快三计划 19分分快三计划 20

#!/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()

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3、模糊匹配

分分快三计划 21

 exchange type = topic

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

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

 示例:

分分快三计划 22分分快三计划 23

#!/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()

View Code


 

 

消息队列(Message Queue)是一种应用间的通信方式,消息发送后可以立即返回,由消息系统来确保消息的可靠传递。消息发布者只管把消息发布到 MQ 中而不用管谁来取,消息使用者只管从 MQ 中取消息而不管是谁发布的。这样发布者和使用者都不用知道对方的存在。

# ######################### 生产者 #########################
#!/usr/bin/env python
import pika
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()

# ########################## 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()
  • RabbitMQ简介
  • rabbitMQ安装
  • rabbitMQ工作模型
  • exchange模型
  • 基于RabbitMQ的RPC

RabbitMQ 是一个由 Erlang 语言开发的 AMQP 的开源实现。

2、为何用消息队列

(2)、callback id关联标识

# 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()

 

(2):durable  :消息不丢失

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。

4、安装RabbitMQ

#!/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()

(1)、callback queue回调队列

rabbitMQ是一款基于AMQP协议的消息中间件,它能够在应用之间提供可靠的消息传输。在易用性,扩展性,高可用性上表现优秀。使用消息中间件利于应用之间的解耦,生产者(客户端)无需知道消费者(服务端)的存在。而且两端可以使用不同的语言编写,大大提供了灵活性。

四、

2、exchange模式
          ----fanout
          ----direct:直接模式
          ----topic: 模糊模式

一个客户端可能会发送多个请求给服务器,当服务器处理完后,客户端无法辨别在回调队列中的响应具体和那个请求时对应的。为了处理这种情况,客户端在发送每个请求时,同时会附带一个独有correlation_id属性,这样客户端在回调队列中根据correlation_id字段的值就可以分辨此响应属于哪个请求。

#!/usr/bin/env python
import pika
import uuid

class FibonacciRpcClient(object):
    def __init__(self):
        ”“”
        客户端启动时,创建回调队列,会开启会话用于发送RPC请求以及接受响应

        “”“

        # 建立连接,指定服务器的ip地址
        self.connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
                host='localhost'))

        # 建立一个会话,每个channel代表一个会话任务
        self.channel = self.connection.channel()

        # 声明回调队列,再次声明的原因是,服务器和客户端可能先后开启,该声明是幂等的,多次声明,但只生效一次
        result = self.channel.queue_declare(exclusive=True)
        # 将次队列指定为当前客户端的回调队列
        self.callback_queue = result.method.queue

        # 客户端订阅回调队列,当回调队列中有响应时,调用`on_response`方法对响应进行处理; 
        self.channel.basic_consume(self.on_response, no_ack=True,
                                   queue=self.callback_queue)


    # 对回调队列中的响应进行处理的函数
    def on_response(self, ch, method, props, body):
        if self.corr_id == props.correlation_id:
            self.response = body


    # 发出RPC请求
    def call(self, n):

        # 初始化 response
        self.response = None

        #生成correlation_id 
        self.corr_id = str(uuid.uuid4())

        # 发送RPC请求内容到RPC请求队列`rpc_queue`,同时发送的还有`reply_to`和`correlation_id`
        self.channel.basic_publish(exchange='',
                                   routing_key='rpc_queue',
                                   properties=pika.BasicProperties(
                                         reply_to = self.callback_queue,
                                         correlation_id = self.corr_id,
                                         ),
                                   body=str(n))


        while self.response is None:
            self.connection.process_data_events()
        return int(self.response)

# 建立客户端
fibonacci_rpc = FibonacciRpcClient()

# 发送RPC请求
print(" [x] Requesting fib(30)")
response = fibonacci_rpc.call(30)
print(" [.] Got %r" % response)

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。

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。

消息接收端该这么写:

分分快三计划 24

三、为何用消息队列

exchange type = topic

发送者路由值              队列中
old.boy.python          old.*  -- 不匹配
old.boy.python          old.#  -- 匹配
      no_ack=True
b、exchange:

(1)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。

分分快三计划 25分分快三计划 26

服务器端

(3) 消息获取顺序

 yum --disablerepo=epel -y update ca-certificates  

6、设置开机启动
           chkconfig rabbitmq-server on

示例:

2、更新CA证书

               exchange为空交换机不工作,如:exchange='',
               routing_key='hello',当exchange为空时按routing_key对应的值
               body:插入数据

 

  • # 表示可以匹配 0 个 或 多个 单词
  • *  表示只能匹配 一个 单词

 五、rabbitMQ

#!/usr/bin/env python
import pika

# 建立连接,服务器地址为localhost,可指定ip地址
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
        host='localhost'))

# 建立会话
channel = connection.channel()

# 声明RPC请求队列
channel.queue_declare(queue='rpc_queue')

# 数据处理方法
def fib(n):
    if n == 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    else:
        return fib(n-1)   fib(n-2)

# 对RPC请求队列中的请求进行处理
def on_request(ch, method, props, body):
    n = int(body)

    print(" [.] fib(%s)" % n)

    # 调用数据处理方法
    response = fib(n)

    # 将处理结果(响应)发送到回调队列
    ch.basic_publish(exchange='',
                     routing_key=props.reply_to,
                     properties=pika.BasicProperties(correlation_id = 
                                                         props.correlation_id),
                     body=str(response))
    ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag)

# 负载均衡,同一时刻发送给该服务器的请求不超过一个
channel.basic_qos(prefetch_count=1)

='''''''''''''''''''''''''''=p-;//==
]]hhnhgb[[# 服务器订阅RPC请求队列,当队列中有请求时,将调用`on_request`方法处理请求
channel.basic_consume(on_request, queue='rpc_queue')

print(" [x] Awaiting RPC requests")
channel.start_consuming()

消息队列(Message Queue)是一种应用间的通信方式,消息发送后可以立即返回,由消息系统来确保消息的可靠传递。消息发布者只管把消息发布到 MQ 中而不用管谁来取,消息使用者只管从 MQ 中取消息而不管是谁发布的。这样发布者和使用者都不用知道对方的存在。

简单模式

一、RabbitMQ

 

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()
#!/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()

 

``$ yum ``-``y install rabbitmq``-``server

六、rabbitMQ工作模式

rabbitmq工作模式:分为四种
1、简单模式

exchange type = direct

        消费者:   

中文文档

1、安装配置epel源

 

RabbitMQ本身是一个服务器

以常见的订单系统为例,用户点击【下单】按钮之后的业务逻辑可能包括:扣减库存、生成相应单据、发红包、发短信通知。在业务发展初期这些逻辑可能放在一起同步执行,随着业务的发展订单量增长,需要提升系统服务的性能,这时可以将一些不需要立即生效的操作拆分出来异步执行,比如发放红包、发短信通知等。这种场景下就可以用 MQ ,在下单的主流程(比如扣减库存、生成相应单据)完成之后发送一条消息到 MQ 让主流程快速完结,而由另外的单独线程拉取MQ的消息(或者由 MQ 推送消息),当发现 MQ 中有发红包或发短信之类的消息时,执行相应的业务逻辑。

3、安装erlang

客户端

客户端发送请求:某个应用将请求信息交给客户端,然后客户端发送RPC请求,在发送RPC请求到RPC请求队列时,客户端至少发送带有reply_to以及correlation_id两个属性的信息

服务器端工作流: 等待接受客户端发来RPC请求,当请求出现的时候,服务器从RPC请求队列中取出请求,然后处理后,将响应发送到reply_to指定的回调队列中

客户端接受处理结果: 客户端等待回调队列中出现响应,当响应出现时,它会根据响应中correlation_id字段的值,将其返回给对应的应用

七、exchange

View Code

           service rabbitmq-server stop

从上面的描述中可以看出消息队列是一种应用间的异步协作机制,那什么时候需要使用 MQ 呢?

``$ yum ``-``y install erlang

(2)、关键字发送

分分快三计划 27

分分快三计划 28

  a、简单模式:

二、什么叫消息队列

exchange type = fanout
# 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='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()


# 消费者
#!/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()

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。

八、基于rabbitMQ的RPC

7、关闭服务

(3)、模糊匹配

安装这条命令:yum ``-``y install erlang出现错误就安装:yum --disablerepo=epel -y update ca-certificates这条命令

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