• rabbitmq 从入门到精通

    文章目录

    rabbitmq 从入门到精通

    消息队列介绍

    1.1 介绍

    消息队列就是基础数据结构中的“先进先出”的一种数据机构。想一下，生活中买东西，需要排队，先排的人先买消费，就是典型的“先进先出”

    在这里插入图片描述

    1.2 MQ解决什么问题

    MQ是一直存在，不过随着微服务架构的流行，成了解决微服务之间问题的常用工具。

    应用解耦

    以电商应用为例，应用中有订单系统、库存系统、物流系统、支付系统。用户创建订单后，如果耦合调用库存系统、物流系统、支付系统，任何一个子系统出了故障，都会造成下单操作异常。

    当转变成基于消息队列的方式后，系统间调用的问题会减少很多，比如物流系统因为发生故障，需要几分钟来修复。在这几分钟的时间里，物流系统要处理的内存被缓存在消息队列中，用户的下单操作可以正常完成。当物流系统恢复后，继续处理订单信息即可，中单用户感受不到物流系统的故障。提升系统的可用性
    在这里插入图片描述

    流量消峰

    举个栗子，如果订单系统最多能处理一万次订单，这个处理能力应付正常时段的下单时绰绰有余，正常时段我们下单一秒后就能返回结果。但是在高峰期，如果有两万次下单操作系统是处理不了的，只能限制订单超过一万后不允许用户下单。

    使用消息队列做缓冲，我们可以取消这个限制，把一秒内下的订单分散成一段时间来处理，这事有些用户可能在下单十几秒后才能收到下单成功的操作，但是比不能下单的体验要好。

    消息分发

    多个服务队数据感兴趣，只需要监听同一类消息即可处理。

    在这里插入图片描述

    例如A产生数据，B对数据感兴趣。如果没有消息的队列A每次处理完需要调用一下B服务。过了一段时间C对数据也感性，A就需要改代码，调用B服务，调用C服务。只要有服务需要，A服务都要改动代码。很不方便。

    在这里插入图片描述

    有了消息队列后，A只管发送一次消息，B对消息感兴趣，只需要监听消息。C感兴趣，C也去监听消息。A服务作为基础服务完全不需要有改动

    异步消息

    在这里插入图片描述

    有些服务间调用是异步的，例如A调用B，B需要花费很长时间执行，但是A需要知道B什么时候可以执行完，以前一般有两种方式，A过一段时间去调用B的查询api查询。或者A提供一个callback api，B执行完之后调用api通知A服务。这两种方式都不是很优雅

    在这里插入图片描述

    使用消息总线，可以很方便解决这个问题，A调用B服务后，只需要监听B处理完成的消息，当B处理完成后，会发送一条消息给MQ，MQ会将此消息转发给A服务。

    这样A服务既不用循环调用B的查询api，也不用提供callback api。同样B服务也不用做这些操作。A服务还能及时的得到异步处理成功的消息

    1.3 常见消息队列及比较

    在这里插入图片描述

    结论:

    Kafka在于分布式架构，RabbitMQ基于AMQP协议来实现，RocketMQ/思路来源于kafka，改成了主从结构，在事务性可靠性方面做了优化。广泛来说，电商、金融等对事务性要求很高的，可以考虑RabbitMQ和RocketMQ，对性能要求高的可考虑Kafka

    Rabbitmq安装

    官网：https://www.rabbitmq.com/getstarted.html

    2.1 服务端原生安装

    # 安装配置epel源
# 安装erlang
yum -y install erlang
# 安装RabbitMQ
yum -y install rabbitmq-server

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    2.2 服务端Docker安装

    推荐使用

    docker pull rabbitmq:management
docker run -di --name Myrabbitmq -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=admin -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=admin -p 15672:15672 -p 5672:5672 rabbitmq:managemen

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    2.3 客户端安装

    # python 连接 rabbitmq 需要下载 pika 模块
pip3 install pika

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    2.4 设置用户和密码

    1. 添加一个新用户
rabbitmqctl add_user lxx 123
2. 设置用户为administrator角色
rabbitmqctl set_user_tags lxx administrator
3. 设置权限
rabbitmqctl set_permissions -p "/" lxx ".*" ".*" ".*"

4. 然后重启rabbiMQ服务
systemctl reatart rabbitmq-server
 
# 然后可以使用刚才的用户远程连接rabbitmq server了。
# 也可以通过前端页面设置

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    基于Queue实现生产者消费者模型

    import Queue
import threading

message = Queue.Queue(10)

def producer(i):
    while True:
        message.put(i)

def consumer(i):
    while True:
        msg = message.get()

for i in range(12):
    t = threading.Thread(target=producer, args=(i,))
    t.start()

for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=consumer, args=(i,))
    t.start()

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    基本使用（生产者消费者模型）

    对于RabbitMQ来说，生产和消费不再针对内存里的一个Queue对象，而是某台服务器上的RabbitMQ Server实现的消息队列。

    生产者

    import pika

# 链接rabbitmq
# 有密码 加上这一行 本地无密码链接忽略即可
credentials = pika.PlainCredentials("admin", "admin")
# 获取链接对像
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters("150.116.92.62", credentials=credentials))
# 声明一个队列
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue="lxx")
channel.basic_publish(exchange='',
                      routing_key='lxx',  # 消息队列名称
                      body='hello world'  # 消息内容
                      )
connection.close()  # 关闭链接

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    消费者

    import pika

# 链接rabbitmq
# 有密码 加上这一行 本地无密码链接忽略即可
credentials = pika.PlainCredentials("lxx", "123")
# 获取链接对像
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters("150.116.92.62", credentials=credentials))
# 声明一个队列
channel = connection.channel()

# 定义一个回调函数
def callback(ch, method, properites, body):
    print("消费者接收到了任务: %s" % body)


channel.basic_consume(queue="lxx", on_message_callback=callback, auto_ack=True)
channel.start_consuming()

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    消息安全之ack

    ack 也叫做消息确认机制，只有当消息处理完之后，消费者才会向生产者发送消息，确认数据处理完，然后数据就进行清除

    生产者

    import pika

# 链接rabbitmq
# 有密码 加上这一行 本地无密码链接忽略即可
credentials = pika.PlainCredentials("admin", "admin")
# 获取链接对像
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters("150.116.92.62", credentials=credentials))
# 声明一个队列
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue="lxx")
channel.basic_publish(exchange='',
                      routing_key='lxx',  # 消息队列名称
                      body='hello world'  # 消息内容
                      )
connection.close()  # 关闭链接

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    消费者

    import pika

# 链接rabbitmq
# 有密码 加上这一行 本地无密码链接忽略即可
credentials = pika.PlainCredentials("lxx", "123")
# 获取链接对像
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters("150.116.92.62", credentials=credentials))
# 声明一个队列
channel = connection.channel()


def callback(ch, method, properites, body):
    print("消费者接收到了任务: %s" % body)
    # 通知服务端，消息处理完了，如果auto_ack=False，不加，消息会一直存在
    ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)
# 不会自动恢复确认消息， auto_ack = True, 队列收到确认，就会自动把消费过的消息删除
channel.basic_consume(queue="lxx", on_message_callback=callback, auto_ack=False)
channel.start_consuming()

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    消息安全之durable持久化

    durable 持久化有两个注意点：

    1. 消息持久化的前提的是先开启队列持久化
    2. 消息持久化并不能完全确保数据不丢失

    生产者

    import pika

# 链接rabbitmq
# 有密码 加上这一行 本地无密码链接忽略即可
credentials = pika.PlainCredentials("admin", "admin")
# 获取链接对像
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters("150.116.92.62", credentials=credentials))
# 声明一个队列
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue="lxx", durable=True)  # 开启持久化队列
channel.basic_publish(exchange='',
                      routing_key='lxx1',  # 消息队列名称
                      body='111',  # 消息内容
                      properties=pika.BasicProperties(
                          delivery_mode=2  # 开启消息持久化
                      )
                      )
connection.close()  # 关闭链接


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    消费者

    import pika

# 链接rabbitmq
# 有密码 加上这一行 本地无密码链接忽略即可
credentials = pika.PlainCredentials("lxx", "123")
# 获取链接对像
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters("150.116.92.62", credentials=credentials))
# 声明一个队列
channel = connection.channel()

channel.queue_declare(queue='lxx1', durable=True)

def callback(ch, method, properites, body):
    print("消费者接收到了任务: %s" % body)
    # 通知服务端，消息取走了，如果auto_ack=False，不加下面，消息会一直存在
    ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)

# 不会自动恢复确认消息， auto_ack = True, 队列收到确认，就会自动把消费过的消息删除
channel.basic_consume(queue="lxx1", on_message_callback=callback, auto_ack=False)
channel.start_consuming()

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    闲置消费

    rabbitmq 默认情况下如果有多个消费者，是按照顺序第一个消息给第一个消费者，第二个消息给第二个消费者，这种轮询的方式

    但是在处理消息的过程中，可能会出现第一个消息的消费者处理消息很耗时，一直没结束，如果一直等着，队列就会阻塞，第二个消费者就出现了闲置现象，解决方式是 更改分配方案，谁有空谁处理

    生产者

    import pika

# 链接rabbitmq
# 有密码 加上这一行 本地无密码链接忽略即可
credentials = pika.PlainCredentials("admin", "admin")
# 获取链接对像
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters("150.116.92.62", credentials=credentials))
# 声明一个队列
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue="lxx", durable=True)  # 开启持久化队列
channel.basic_publish(exchange='',
                      routing_key='lxx1',  # 消息队列名称
                      body='111',  # 消息内容
                      properties=pika.BasicProperties(
                          delivery_mode=2  # 开启消息持久化
                      )
                      )
connection.close()  # 关闭链接

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    消费者

    import pika

# 链接rabbitmq
# 有密码 加上这一行 本地无密码链接忽略即可
credentials = pika.PlainCredentials("admin", "admin")
# 获取链接对像
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters("150.116.92.62", credentials=credentials))
# 声明一个队列
channel = connection.channel()


def callback(ch, method, properties, body):
    print("消费者接受到了任务: %r" % body)
    # 通知服务端，消息取走了，如果auto_ack=False，不加下面，消息会一直存在
    ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)

# 就只有这一句话 谁闲置谁获取，没必要按照顺序一个一个来
channel.basic_qos(prefetch_count=1)  
channel.basic_consume(queue='lxx1', on_message_callback=callback, auto_ack=False)

channel.start_consuming()

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    发布订阅

    发布者只能向交换器发送消息。然后交换器再将消息推送到队列中，交换器必须清楚的知道如何处理该消息，具体规则由exchange来定义：

    exchange 自定义即可，有 direct、topic、headers和fanout四种方案。

    发布者

    import pika

# 链接rabbitmq
# 有密码 加上这一行 本地无密码链接忽略即可
credentials = pika.PlainCredentials("admin", "admin")
# 获取链接对像
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters("150.116.92.62", credentials=credentials))
# 声明一个队列
channel = connection.channel()
# 声明队列没有指定名字，指定了exchange
channel.exchange_declare(exchange='logs', exchange_type='fanout')

message = "info: Hello World!"
channel.basic_publish(exchange='logs', routing_key='', body=message)
print(" [x] Sent %r" % message)
connection.close()

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    订阅者

    订阅者可以多启动几个, 用来查看，并且每启动一个就会产生一个队列

    import pika

# 链接rabbitmq
# 有密码 加上这一行 本地无密码链接忽略即可
credentials = pika.PlainCredentials("admin", "admin")
# 获取链接对像
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters("150.116.92.62", credentials=credentials))
# 声明一个队列
channel = connection.channel()

channel.exchange_declare(exchange='logs', exchange_type='fanout')

# exclusive 一旦 consumer 连接断开，队列就被删除
result = channel.queue_declare(queue='', exclusive=True)
# 获取随机产生的 队列名字
queue_name = result.method.queue
print(queue_name)
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(
    queue=queue_name, on_message_callback=callback, auto_ack=True)

channel.start_consuming()

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    发布订阅高级之Routing

    Routing 方案下，可以通过关键词来匹配订阅者是否接收消息

    发布者

    import pika

# 链接rabbitmq
# 有密码 加上这一行 本地无密码链接忽略即可
credentials = pika.PlainCredentials("admin", "admin")
# 获取链接对像
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters("150.116.92.62", credentials=credentials))
# 声明一个队列
channel = connection.channel()
# 声明队列没有指定名字，指定了exchange
channel.exchange_declare(exchange='m1', exchange_type='direct')

message = "info: Hello World!"
# 通过 routing_key 设置关键字
channel.basic_publish(exchange='m1', routing_key='bnb', body=message)
print(" [x] Sent %r" % message)
connection.close()

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    订阅者1

    import pika

# 链接rabbitmq
# 有密码 加上这一行 本地无密码链接忽略即可
credentials = pika.PlainCredentials("admin", "admin")
# 获取链接对像
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters("150.116.92.62", credentials=credentials))
# 声明一个队列
channel = connection.channel()

channel.exchange_declare(exchange='m1', exchange_type='direct')

# exclusive 一旦 consumer 连接断开，队列就被删除
result = channel.queue_declare(queue='', exclusive=True)
# 获取随机产生的 队列名字
queue_name = result.method.queue
print(queue_name)
# 因为 routing_key 不一样，因此收不到消息
channel.queue_bind(exchange='m1', queue=queue_name, routing_key='nb')

print(' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C')

def callback(ch, method, properties, body):
    print(" [x] %r" % body)

channel.basic_consume(
    queue=queue_name, on_message_callback=callback, auto_ack=True)

channel.start_consuming()


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    订阅者2

    import pika

# 链接rabbitmq
# 有密码 加上这一行 本地无密码链接忽略即可
credentials = pika.PlainCredentials("admin", "admin")
# 获取链接对像
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters("150.116.92.62", credentials=credentials))
# 声明一个队列
channel = connection.channel()

channel.exchange_declare(exchange='m1', exchange_type='direct')

# exclusive 一旦 consumer 连接断开，队列就被删除
result = channel.queue_declare(queue='', exclusive=True)
# 获取随机产生的 队列名字
queue_name = result.method.queue
print(queue_name)
# 可以绑定多个，只要有一个 routing_key 符合即可收到消息
channel.queue_bind(exchange='m1', queue=queue_name, routing_key='nb')
channel.queue_bind(exchange='m1', queue=queue_name, routing_key='bnb')

print(' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C')

def callback(ch, method, properties, body):
    print(" [x] %r" % body)

channel.basic_consume(
    queue=queue_name, on_message_callback=callback, auto_ack=True)

channel.start_consuming()

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    发布订阅高级之Topic

    相比于Routing 的匹配功能，Topic 的使用和 Routing 一样, 需要注意的只有两点

    1. * 只能代替 符号 . 后面一个单词
    2. # 可以代替 符号 . 一个或多个单词

    发布者

    import pika

# 链接rabbitmq
# 有密码 加上这一行 本地无密码链接忽略即可
credentials = pika.PlainCredentials("admin", "admin")
# 获取链接对像
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters("150.116.92.62", credentials=credentials))
# 声明一个队列
channel = connection.channel()
# 声明队列没有指定名字，指定了exchange
channel.exchange_declare(exchange='m2', exchange_type='topic')

message = "info: Hello World!"
# 通过 routing_key 设置关键字
channel.basic_publish(exchange='m2',
                      routing_key='bnb.handsome.xx', # 这种情况下，只有bnb.# 能收到
                      body=message)
print(" [x] Sent %r" % message)
connection.close()

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    订阅者1

    import pika

# 链接rabbitmq
# 有密码 加上这一行 本地无密码链接忽略即可
credentials = pika.PlainCredentials("admin", "admin")
# 获取链接对像
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters("150.116.92.62", credentials=credentials))
# 声明一个队列
channel = connection.channel()

channel.exchange_declare(exchange='m2', exchange_type='topic')

# exclusive 一旦 consumer 连接断开，队列就被删除
result = channel.queue_declare(queue='', exclusive=True)
# 获取随机产生的 队列名字
queue_name = result.method.queue
print(queue_name)
# 匹配不到接收不到消息
channel.queue_bind(exchange='m2', queue=queue_name, routing_key='bnb.*')

print(' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C')

def callback(ch, method, properties, body):
    print(" [x] %r" % body)

channel.basic_consume(
    queue=queue_name, on_message_callback=callback, auto_ack=True)

channel.start_consuming()

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    订阅者2

    import pika

# 链接rabbitmq
# 有密码 加上这一行 本地无密码链接忽略即可
credentials = pika.PlainCredentials("admin", "admin")
# 获取链接对像
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters("150.116.92.62", credentials=credentials))
# 声明一个队列
channel = connection.channel()

channel.exchange_declare(exchange='m2', exchange_type='topic')

# exclusive 一旦 consumer 连接断开，队列就被删除
result = channel.queue_declare(queue='', exclusive=True)
# 获取随机产生的 队列名字
queue_name = result.method.queue
print(queue_name)
# 如下两种方式都能成功匹配
# channel.queue_bind(exchange='m2', queue=queue_name, routing_key='bnb.handsome.*')
channel.queue_bind(exchange='m2', queue=queue_name, routing_key='bnb.#')

print(' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C')

def callback(ch, method, properties, body):
    print(" [x] %r" % body)

channel.basic_consume(
    queue=queue_name, on_message_callback=callback, auto_ack=True)

channel.start_consuming()

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    基于rabbitmq实现rpc

    有关rpc介绍请看 python rpc 框架

    服务端

    import pika

# 链接rabbitmq
# 有密码 加上这一行 本地无密码链接忽略即可
credentials = pika.PlainCredentials("admin", "admin")
# 获取链接对像
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters("150.116.92.62", credentials=credentials))
# 声明一个队列
channel = connection.channel()
# 声明队列没有指定名字，指定了exchange

# 启动一个监听任务队列
channel.queue_declare(queue='rpc_queue')
def on_request(ch, method, props, body):
    n = int(body)
    response = n + 100
    # props.reply_to  存放结构的队列
    # props.correlation_id  任务
    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)

channel.basic_qos(prefetch_count=1)
channel.basic_consume(queue='rpc_queue',on_message_callback=on_request)
channel.start_consuming()


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    客户端

    import pika
import uuid


class FibonacciRpcClient(object):
    def __init__(self):
        credentials = pika.PlainCredentials("admin", "admin")
        self.connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters("150.116.92.62", credentials=credentials))
        self.channel = self.connection.channel()

        # 随机生成一个消息队列(用于接收结果)
        result = self.channel.queue_declare(queue='', exclusive=True)
        self.callback_queue = result.method.queue

        # 监听消息队列中是否有值返回,如果有值则执行 on_response 函数(一旦有结果,则执行on_response)
        self.channel.basic_consume(queue=self.callback_queue, on_message_callback=self.on_response, auto_ack=True)

    def on_response(self, ch, method, props, body):
        if self.corr_id == props.correlation_id:
            self.response = body

    def call(self, n):
        self.response = None
        self.corr_id = str(uuid.uuid4())

        # 客户端 给 服务端 发送一个任务:  任务id = corr_id / 任务内容 = '30' / 用于接收结果的队列名称
        self.channel.basic_publish(exchange='',
                                   routing_key='rpc_queue',  # 服务端接收任务的队列名称
                                   properties=pika.BasicProperties(
                                       reply_to=self.callback_queue,  # 用于接收结果的队列
                                       correlation_id=self.corr_id,  # 任务ID
                                   ),
                                   body=str(n))
        while self.response is None:
            # 保持连接, 检查是否有回调
            self.connection.process_data_events()
        return self.response

fibonacci_rpc = FibonacciRpcClient()

response = fibonacci_rpc.call(50)
print('返回结果:', response)

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  • 原文地址：https://blog.csdn.net/qq_55752792/article/details/126547688