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和其他AMPQ程序的最大区别在于消息持久化和集群模式，使消息更加可靠。
本博客使用的例子均为官方文档中的例子，英文好的可以直接查看原版文档，写此文档的目的作为自己学习过程的一个记录和总结。
本博客测试环境：CentOS6.8VM python：2.7.11 操作系统：win7 64位 rabbitMQ:3.6.5
一、安装
1、yum方式安装
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 service rabbitmq-server start/stop
2、本地安装
3、安装RabbitMQ的python API
#本次测试使用pika pip install pika
二、Rabbit简要架构介绍
1、架构图
（图片百度找的，侵删）
2、主要术语介绍
Exchange:交换机，决定了消息路由规则;
Queue:消息队列;
Channel:进行消息读写的通道;
Bind:绑定了Queue和Exchange，意即为符合什么样路由规则的消息，将会放置入哪一个消息队列;
3、RabbitMQ的主要工作模式
三、简单队列模式
该模式不需要生命Exchange仅使用queue队列来直接交换消息。
生产者
#! /usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # __author__ = "TKQ" import pika # ######################### 生产者 ######################### #建立连接 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters( host='192.168.79.131')) #基于连接建立通道 channel = connection.channel() #创建队列 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
#! /usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # __author__ = "TKQ" # ######################### 消费者 ######################### import pika #创建连接 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters( host='192.168.79.131')) #基于连接建立通道 channel = connection.channel() #创建队列 channel.queue_declare(queue='hello') #定义消息回调函数 def callback(ch, method, properties, body): print(" [x] Received %r" %body) time.sleep(5) # channel.basic_consume(callback, queue='hello', no_ack=True) print(' [c1] Waiting for messages. To exit press CTRL+C') channel.start_consuming()
1、消费者消息应答no-ack
channel.basic_consume(callback,queue='hello',no_ack=True)，默认情况no_ack=False表示consumer完成消息处理后需手动应答。向生队列服务器说明消息已处理完成，可以删除。
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，并由其他consumer获取该消息，确保消息不会丢失。
消费者回调函数中ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)，表示手动应答了服务器。
#! /usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # __author__ = "TKQ" # ######################### 消费者 ######################### import pika import time import datetime #创建连接 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters( host='192.168.79.131')) channel = connection.channel() channel.queue_declare(queue='hello') def callback(ch, method, properties, body): print(" [x] Received %r,%s" %body) time.sleep(5) ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)#手动应答 channel.basic_consume(callback, queue='hello', no_ack=False) print(' [c1] Waiting for messages. To exit press CTRL+C') channel.start_consuming()
4、服务端持久化
RabbitMQ支持消息的持久化，也就是数据写在磁盘上，当我们需要可靠的消息处理的时候应该设置消息持久化。消息队列持久化包括3个部分:
(1)exchange持久化，在声明时指定durable => 1
(2)queue持久化，在声明时指定durable => 1
(3)消息持久化，在投递时指定delivery_mode => 2(1是非持久化)
如果exchange和queue都是持久化的，那么它们之间的binding也是持久化的。如果exchange和queue两者之间有一个持久化，一个非持久化，就不允许建立绑定。
#生产者
#! /usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # __author__ = "TKQ" import pika connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='192.168.79.131')) channel = connection.channel() # 持久化队列 channel.queue_declare(queue='hello', durable=True) channel.basic_publish(exchange='', routing_key='hello', body='Hello World!', properties=pika.BasicProperties( delivery_mode=2, # 消息传递持久化 )) print(" [x] Sent 'Hello World!'") connection.close()
#! /usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # __author__ = "TKQ" import pika connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='192.168.79.131')) channel = connection.channel() #队列持久化 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()
5、消息分发顺序
默认状态下，RabbitMQ将第n个Message分发给第n个Consumer。当然n是取余后的。它不管Consumer是否还有unacked Message，只是按照这个默认机制进行分发。那么如果有个Consumer工作比较重，那么就会导致有的Consumer基本没事可做，有的Consumer却是毫无休息的机会。那么，RabbitMQ是如何处理这种问题呢？
通过 basic.qos 方法设置prefetch_count=1 。这样RabbitMQ就会使得每个Consumer在同一个时间点最多处理一个Message。换句话说，在接收到该Consumer的ack前，他它不会将新的Message分发给它。
6、最终版本
设置消息确认，服务器的持久化，和消息分发顺序后，最终版本：
#! /usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # __author__ = "TKQ" import pika connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='192.168.79.131')) 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()
#生产者 #! /usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # __author__ = "TKQ" import pika connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='192.168.79.131')) channel = connection.channel() # 持久化队列 channel.queue_declare(queue='hello', durable=True) channel.basic_publish(exchange='', routing_key='hello', body='Hello World!', properties=pika.BasicProperties( delivery_mode=2, # 消息传递持久化 )) print(" [x] Sent 'Hello World!'") connection.close()
四、fanout-广播模式
广播模式也称为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。
关键点：
1、生产者：设置exchange type = fanout
2、消费者：result = channel.queue_declare(exclusive=True) #生成临时队列，当Consumer关闭连接时，这个queue要被deleted。
3、消费者：queue_name = result.method.queue #result.method.queue 可以取得queue的名字。基本上都是这个样子：amq.gen-JzTY20BRgKO-HjmUJxsgf。
下面我们模拟一个简单的日志系统，将所有日志简单的广播给所有订阅者。
生产者：
#! /usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # __author__ = "TKQ" 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 # -*- coding:utf-8 -*- # __author__ = "TKQ" 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()
运行消费者两个消费者和一个生产者，多个消费者均收到消息
消费者开启：queue和binding状态
[root@localhost ~]# rabbitmqctl list_bindings Listing bindings ... exchange amq.gen-5A-Amc-4DZgaE5_x52Q-Tw queue amq.gen-5A-Amc-4DZgaE5_x52Q-Tw [] exchange amq.gen-wGFWTvv42rUR6_tki5eeOg queue amq.gen-wGFWTvv42rUR6_tki5eeOg [] logs exchange amq.gen-5A-Amc-4DZgaE5_x52Q-Tw queue amq.gen-5A-Amc-4DZgaE5_x52Q-Tw [] logs exchange amq.gen-wGFWTvv42rUR6_tki5eeOg queue amq.gen-wGFWTvv42rUR6_tki5eeOg []
[root@localhost ~]# rabbitmqctl list_queues Listing queues ... amq.gen-5A-Amc-4DZgaE5_x52Q-Tw 0 amq.gen-wGFWTvv42rUR6_tki5eeOg 0
关闭消费者：queue和bindings均为空。
[root@localhost ~]# rabbitmqctl list_bindings Listing bindings ... ...done. [root@localhost ~]# rabbitmqctl list_queues Listing queues ... ...done.
五、direct模式-精确路由模式
Direct exchange的路由，通过routing_key（我将其称为路由关键字）的精确匹配。即时一个queue的两条routing_key同时匹配到同一条消息，也仅接收一条。
上个主题我们实现的简单的日志广播系统。这个小节我们实现更复杂点的需求，针对不同的日志等级发送给不同的订阅者。
基本原理就是：
1、生产者：在fanout模式的基础上，配置routing_key。
2、消费者：在fanout模式的基础上，配置routing_key。
下面我们模拟一个简单的日志系统，将所有日志简单的广播给所有订阅者。
#! /usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # __author__ = "TKQ" #!/usr/bin/env python import pika import sys connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters( host='192.168.79.131')) 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) #使用for循环来同时绑定多个binding-key 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()
#! /usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # __author__ = "TKQ" import pika import sys connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters( host='192.168.79.131')) 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()
关于exchange和queue的一对多或者多对一匹配：
1、消费者的一个queue可以绑定多个bindding_key来同时匹配多个路由关键字。使用循环把多个routing_key绑定到一个queue上。
2、多个queue可以匹配同一个routing_key来匹配同一个路由关键字。当所有queue的routing_key相同时，模式就和fanout一样啦。
六、topic模式-模糊路由匹配
topic模式基本与Direct模式相同，唯一的不同点就是routing-key是模糊匹配。routing_key的格式以点号分隔，最长255bytes。
匹配元字符：
# 表示可以匹配 0 个 或 任意个单词(包含1个)
* 表示只能匹配 一个 单词
Topic exchange和其他exchange： 如果binding_key 是# ，那么它会接收所有的Message，不管routing_key是什么，就像是fanout exchange。 如果 #和* 没有被使用，那么topic exchange就变成了direct exchange。
发送者路由值 roiting_key i.love.python i.* -- 不匹配 i.love.python i.# -- 匹配
i.love.python # --匹配，单个#匹配所有
#! /usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # __author__ = "TKQ" import pika import sys connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters( host='192.168.79.131')) 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()
#! /usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # __author__ = "TKQ" import pika import sys connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters( host='192.168.79.131')) 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()