Python實現RabbitMQ6種消息模型的示例代碼

RabbitMQ與Redis對比

​ RabbitMQ是一種比較流行的消息中間件，之前我一直使用redis作為消息中間件，但是生產環境比較推薦RabbitMQ來替代Redis，所以我去查詢了一些RabbitMQ的資料。相比于Redis，RabbitMQ優點很多，比如：

具有消息消費確認機制 隊列，消息，都可以選擇是否持久化，粒度更小、更靈活。 可以實現負載均衡

RabbitMQ應用場景

異步處理：比如用戶注冊時的確認郵件、短信等交由rabbitMQ進行異步處理 應用解耦：比如收發消息雙方可以使用消息隊列，具有一定的緩沖功能 流量削峰：一般應用于秒殺活動，可以控制用戶人數，也可以降低流量 日志處理：將info、warning、error等不同的記錄分開存儲

RabbitMQ消息模型

​ 這里使用 Python 的 pika 這個庫來實現RabbitMQ中常見的6種消息模型。沒有的可以先安裝：

pip install pika

1.單生產單消費模型：即完成基本的一對一消息轉發。

# 生產者代碼import pikacredentials = pika.PlainCredentials(’chuan’, ’123’) # mq用戶名和密碼，沒有則需要自己創建# 虛擬隊列需要指定參數 virtual_host，如果是默認的可以不填。connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host=’localhost’,port=5672,virtual_host=’/’,credentials=credentials))# 建立rabbit協議的通道channel = connection.channel()# 聲明消息隊列，消息將在這個隊列傳遞，如不存在，則創建。durable指定隊列是否持久化channel.queue_declare(queue=’python-test’, durable=False)# message不能直接發送給queue，需經exchange到達queue，此處使用以空字符串標識的默認的exchange# 向隊列插入數值 routing_key是隊列名channel.basic_publish(exchange=’’, routing_key=’python-test’, body=’Hello world！2’)# 關閉與rabbitmq server的連接connection.close()

# 消費者代碼import pikacredentials = pika.PlainCredentials(’chuan’, ’123’)# BlockingConnection:同步模式connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host=’localhost’,port=5672,virtual_host=’/’, credentials=credentials))channel = connection.channel()# 申明消息隊列。當不確定生產者和消費者哪個先啟動時，可以兩邊重復聲明消息隊列。channel.queue_declare(queue=’python-test’, durable=False)# 定義一個回調函數來處理消息隊列中的消息，這里是打印出來def callback(ch, method, properties, body): # 手動發送確認消息 ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag) print(body.decode()) # 告訴生產者，消費者已收到消息# 告訴rabbitmq，用callback來接收消息# 默認情況下是要對消息進行確認的，以防止消息丟失。# 此處將auto_ack明確指明為True，不對消息進行確認。channel.basic_consume(’python-test’, on_message_callback=callback) # auto_ack=True) # 自動發送確認消息# 開始接收信息，并進入阻塞狀態，隊列里有信息才會調用callback進行處理channel.start_consuming()

2.消息分發模型：多個收聽者監聽一個隊列。

# 生產者代碼import pikacredentials = pika.PlainCredentials(’chuan’, ’123’) # mq用戶名和密碼# 虛擬隊列需要指定參數 virtual_host，如果是默認的可以不填。connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host=’localhost’,port=5672,virtual_host=’/’,credentials=credentials))# 建立rabbit協議的通道channel = connection.channel()# 聲明消息隊列，消息將在這個隊列傳遞，如不存在，則創建。durable指定隊列是否持久化。確保沒有確認的消息不會丟失channel.queue_declare(queue=’rabbitmqtest’, durable=True)# message不能直接發送給queue，需經exchange到達queue，此處使用以空字符串標識的默認的exchange# 向隊列插入數值 routing_key是隊列名# basic_publish的properties參數指定message的屬性。此處delivery_mode=2指明message為持久的for i in range(10): channel.basic_publish(exchange=’’, routing_key=’python-test’, body=’Hello world！%s’ % i, properties=pika.BasicProperties(delivery_mode=2))# 關閉與rabbitmq server的連接connection.close()

# 消費者代碼,consume1與consume2import pikaimport timecredentials = pika.PlainCredentials(’chuan’, ’123’)# BlockingConnection:同步模式connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host=’localhost’,port=5672,virtual_host=’/’,credentials=credentials))channel = connection.channel()# 申明消息隊列。當不確定生產者和消費者哪個先啟動時，可以兩邊重復聲明消息隊列。channel.queue_declare(queue=’rabbitmqtest’, durable=True)# 定義一個回調函數來處理消息隊列中的消息，這里是打印出來def callback(ch, method, properties, body): # 手動發送確認消息 time.sleep(10) print(body.decode()) # 告訴生產者，消費者已收到消息 ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)# 如果該消費者的channel上未確認的消息數達到了prefetch_count數，則不向該消費者發送消息channel.basic_qos(prefetch_count=1)# 告訴rabbitmq，用callback來接收消息# 默認情況下是要對消息進行確認的，以防止消息丟失。# 此處將no_ack明確指明為True，不對消息進行確認。channel.basic_consume(’python-test’, on_message_callback=callback) # auto_ack=True) # 自動發送確認消息# 開始接收信息，并進入阻塞狀態，隊列里有信息才會調用callback進行處理channel.start_consuming()

3.fanout消息訂閱模式：生產者將消息發送到Exchange，Exchange再轉發到與之綁定的Queue中，每個消費者再到自己的Queue中取消息。

# 生產者代碼import pikacredentials = pika.PlainCredentials(’chuan’, ’123’) # mq用戶名和密碼# 虛擬隊列需要指定參數 virtual_host，如果是默認的可以不填。connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host=’localhost’,port=5672,virtual_host=’/’,credentials=credentials))# 建立rabbit協議的通道channel = connection.channel()# fanout: 所有綁定到此exchange的queue都可以接收消息（實時廣播）# direct: 通過routingKey和exchange決定的那一組的queue可以接收消息（有選擇接受）# topic： 所有符合routingKey(此時可以是一個表達式)的routingKey所bind的queue可以接收消息（更細致的過濾）channel.exchange_declare(’logs’, exchange_type=’fanout’)#因為是fanout廣播類型的exchange，這里無需指定routing_keyfor i in range(10): channel.basic_publish(exchange=’logs’, routing_key=’’, body=’Hello world！%s’ % i)# 關閉與rabbitmq server的連接connection.close()

import pikacredentials = pika.PlainCredentials(’chuan’, ’123’)# BlockingConnection:同步模式connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host=’localhost’,port=5672,virtual_host=’/’,credentials=credentials))channel = connection.channel()#作為好的習慣，在producer和consumer中分別聲明一次以保證所要使用的exchange存在channel.exchange_declare(exchange=’logs’, exchange_type=’fanout’)# 隨機生成一個新的空的queue，將exclusive置為True，這樣在consumer從RabbitMQ斷開后會刪除該queue# 是排他的。result = channel.queue_declare(’’, exclusive=True)# 用于獲取臨時queue的namequeue_name = result.method.queue# exchange與queue之間的關系成為binding# binding告訴exchange將message發送該哪些queuechannel.queue_bind(exchange=’logs’, queue=queue_name)# 定義一個回調函數來處理消息隊列中的消息，這里是打印出來def callback(ch, method, properties, body): # 手動發送確認消息 print(body.decode()) # 告訴生產者，消費者已收到消息 #ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)# 如果該消費者的channel上未確認的消息數達到了prefetch_count數，則不向該消費者發送消息channel.basic_qos(prefetch_count=1)# 告訴rabbitmq，用callback來接收消息# 默認情況下是要對消息進行確認的，以防止消息丟失。# 此處將no_ack明確指明為True，不對消息進行確認。channel.basic_consume(queue=queue_name, on_message_callback=callback, auto_ack=True) # 自動發送確認消息# 開始接收信息，并進入阻塞狀態，隊列里有信息才會調用callback進行處理channel.start_consuming()

4.direct路由模式：此時生產者發送消息時需要指定RoutingKey，即路由Key，Exchange接收到消息時轉發到與RoutingKey相匹配的隊列中。

# 生產者代碼，測試命令可以使用：python produce.py error 404errorimport pikaimport sysconnection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host=’localhost’))channel = connection.channel()# 聲明一個名為direct_logs的direct類型的exchange# direct類型的exchangechannel.exchange_declare(exchange=’direct_logs’, exchange_type=’direct’)# 從命令行獲取basic_publish的配置參數severity = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else ’info’message = ’ ’.join(sys.argv[2:]) or ’Hello World!’# 向名為direct_logs的exchage按照設置的routing_key發送messagechannel.basic_publish(exchange=’direct_logs’, routing_key=severity, body=message)print(' [x] Sent %r:%r' % (severity, message))connection.close()

# 消費者代碼，測試可以使用：python consume.py errorimport pikaimport sysconnection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host=’localhost’))channel = connection.channel()# 聲明一個名為direct_logs類型為direct的exchange# 同時在producer和consumer中聲明exchage或queue是個好習慣，以保證其存在channel.exchange_declare(exchange=’direct_logs’, exchange_type=’direct’)result = channel.queue_declare(’’, exclusive=True)queue_name = result.method.queue# 從命令行獲取參數:routing_keyseverities = sys.argv[1:]if not severities: print(sys.stderr, 'Usage: %s [info] [warning] [error]' % (sys.argv[0],)) sys.exit(1)for severity in severities: # exchange和queue之間的binding可接受routing_key參數 # fanout類型的exchange直接忽略該參數。direct類型的exchange精確匹配該關鍵字進行message路由 # 一個消費者可以綁定多個routing_key # Exchange就是根據這個RoutingKey和當前Exchange所有綁定的BindingKey做匹配， # 如果滿足要求，就往BindingKey所綁定的Queue發送消息 channel.queue_bind(exchange=’direct_logs’, queue=queue_name, routing_key=severity)def callback(ch, method, properties, body): print(' [x] %r:%r' % (method.routing_key, body,))channel.basic_consume(queue=queue_name, on_message_callback=callback, auto_ack=True)channel.start_consuming()

5.topic匹配模式：更細致的分組，允許在RoutingKey中使用匹配符。

*：匹配一個單詞 #：匹配0個或多個單詞

# 生產者代碼，基本不變，只需將exchange_type改為topic（測試：python produce.py rabbitmq.red # red color is my favoriteimport pikaimport sysconnection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host=’localhost’))channel = connection.channel()# 聲明一個名為direct_logs的direct類型的exchange# direct類型的exchangechannel.exchange_declare(exchange=’topic_logs’, exchange_type=’topic’)# 從命令行獲取basic_publish的配置參數severity = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else ’info’message = ’ ’.join(sys.argv[2:]) or ’Hello World!’# 向名為direct_logs的exchange按照設置的routing_key發送messagechannel.basic_publish(exchange=’topic_logs’, routing_key=severity, body=message)print(' [x] Sent %r:%r' % (severity, message))connection.close()

# 消費者代碼，（測試：python consume.py *.red）import pikaimport sysconnection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host=’localhost’))channel = connection.channel()# 聲明一個名為direct_logs類型為direct的exchange# 同時在producer和consumer中聲明exchage或queue是個好習慣，以保證其存在channel.exchange_declare(exchange=’topic_logs’, exchange_type=’topic’)result = channel.queue_declare(’’, exclusive=True)queue_name = result.method.queue# 從命令行獲取參數:routing_keyseverities = sys.argv[1:]if not severities: print(sys.stderr, 'Usage: %s [info] [warning] [error]' % (sys.argv[0],)) sys.exit(1)for severity in severities: # exchange和queue之間的binding可接受routing_key參數 # fanout類型的exchange直接忽略該參數。direct類型的exchange精確匹配該關鍵字進行message路由 # 一個消費者可以綁定多個routing_key # Exchange就是根據這個RoutingKey和當前Exchange所有綁定的BindingKey做匹配， # 如果滿足要求，就往BindingKey所綁定的Queue發送消息 channel.queue_bind(exchange=’topic_logs’, queue=queue_name, routing_key=severity)def callback(ch, method, properties, body): print(' [x] %r:%r' % (method.routing_key, body,))channel.basic_consume(queue=queue_name, on_message_callback=callback, auto_ack=True)channel.start_consuming()

6.RPC遠程過程調用：客戶端與服務器之間是完全解耦的，即兩端既是消息的發送者也是接受者。

# 生產者代碼import pikaimport uuid# 在一個類中封裝了connection建立、queue聲明、consumer配置、回調函數等class FibonacciRpcClient(object): def __init__(self): # 建立到RabbitMQ Server的connection self.connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host=’localhost’)) self.channel = self.connection.channel() # 聲明一個臨時的回調隊列 result = self.channel.queue_declare(’’, exclusive=True) self._queue = result.method.queue # 此處client既是producer又是consumer，因此要配置consume參數 # 這里的指明從client自己創建的臨時隊列中接收消息 # 并使用on_response函數處理消息 # 不對消息進行確認 self.channel.basic_consume(queue=self._queue, on_message_callback=self.on_response, auto_ack=True) self.response = None self.corr_id = None # 定義回調函數 # 比較類的corr_id屬性與props中corr_id屬性的值 # 若相同則response屬性為接收到的message def on_response(self, ch, method, props, body): if self.corr_id == props.correlation_id: self.response = body def call(self, n): # 初始化response和corr_id屬性 self.corr_id = str(uuid.uuid4()) # 使用默認exchange向server中定義的rpc_queue發送消息 # 在properties中指定replay_to屬性和correlation_id屬性用于告知遠程server # correlation_id屬性用于匹配request和response self.channel.basic_publish(exchange=’’, routing_key=’rpc_queue’, properties=pika.BasicProperties( reply_to=self._queue, correlation_id=self.corr_id, ), # message需為字符串 body=str(n)) while self.response is None: self.connection.process_data_events() return int(self.response)# 生成類的實例fibonacci_rpc = FibonacciRpcClient()print(' [x] Requesting fib(30)')# 調用實例的call方法response = fibonacci_rpc.call(30)print(' [.] Got %r' % response)

# 消費者代碼，這里以生成斐波那契數列為例import pika# 建立到達RabbitMQ Server的connectionconnection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host=’localhost’))channel = connection.channel()# 聲明一個名為rpc_queue的queuechannel.queue_declare(queue=’rpc_queue’)# 計算指定數字的斐波那契數def fib(n): if n == 0: return 0 elif n == 1: return 1 else: return fib(n - 1) + fib(n - 2)# 回調函數，從queue接收到message后調用該函數進行處理def on_request(ch, method, props, body): # 由message獲取要計算斐波那契數的數字 n = int(body) print(' [.] fib(%s)' % n) # 調用fib函數獲得計算結果 response = fib(n) # exchage為空字符串則將message發送個到routing_key指定的queue # 這里queue為回調函數參數props中reply_ro指定的queue # 要發送的message為計算所得的斐波那契數 # properties中correlation_id指定為回調函數參數props中co的rrelation_id # 最后對消息進行確認 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)# 只有consumer已經處理并確認了上一條message時queue才分派新的message給它channel.basic_qos(prefetch_count=1)# 設置consumeer參數，即從哪個queue獲取消息使用哪個函數進行處理，是否對消息進行確認channel.basic_consume(queue=’rpc_queue’, on_message_callback=on_request)print(' [x] Awaiting RPC requests')# 開始接收并處理消息channel.start_consuming()

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