RabbitMQ与Redis对比
RabbitMQ是一种比较流行的消息中间件，之前我一直使用redis作为消息中间件，但是生产环境比较推荐RabbitMQ来替代Redis，所以我去查询了一些RabbitMQ的资料。相比于Redis，RabbitMQ优点很多，比如：
RabbitMQ应用场景
RabbitMQ消息模型
这里使用 Python 的 pika 这个库来实现RabbitMQ中常见的6种消息模型。没有的可以先安装：
pip install pika
1.单生产单消费模型：即完成基本的一对一消息转发。
# 生产者代码
import pika
credentials = pika.PlainCredentials('chuan', '123') # mq用户名和密码，没有则需要自己创建
# 虚拟队列需要指定参数 virtual_host，如果是默认的可以不填。
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost',
port=5672,
virtual_host='/',
credentials=credentials))
# 建立rabbit协议的通道
channel = connection.channel()
# 声明消息队列，消息将在这个队列传递，如不存在，则创建。durable指定队列是否持久化
channel.queue_declare(queue='python-test', durable=False)
# message不能直接发送给queue，需经exchange到达queue，此处使用以空字符串标识的默认的exchange
# 向队列插入数值 routing_key是队列名
channel.basic_publish(exchange='',
routing_key='python-test',
body='Hello world！2')
# 关闭与rabbitmq server的连接
connection.close()
# 消费者代码
import pika
credentials = 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()
# 申明消息队列。当不确定生产者和消费者哪个先启动时，可以两边重复声明消息队列。
channel.queue_declare(queue='python-test', durable=False)
# 定义一个回调函数来处理消息队列中的消息，这里是打印出来
def callback(ch, method, properties, body):
# 手动发送确认消息
ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)
print(body.decode())
# 告诉生产者，消费者已收到消息
# 告诉rabbitmq，用callback来接收消息
# 默认情况下是要对消息进行确认的，以防止消息丢失。
# 此处将auto_ack明确指明为True，不对消息进行确认。
channel.basic_consume('python-test',
on_message_callback=callback)
# auto_ack=True) # 自动发送确认消息
# 开始接收信息，并进入阻塞状态，队列里有信息才会调用callback进行处理
channel.start_consuming()
2.消息分发模型：多个收听者监听一个队列。
# 生产者代码
import pika
credentials = pika.PlainCredentials('chuan', '123') # mq用户名和密码
# 虚拟队列需要指定参数 virtual_host，如果是默认的可以不填。
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost',
port=5672,
virtual_host='/',
credentials=credentials))
# 建立rabbit协议的通道
channel = connection.channel()
# 声明消息队列，消息将在这个队列传递，如不存在，则创建。durable指定队列是否持久化。确保没有确认的消息不会丢失
channel.queue_declare(queue='rabbitmqtest', durable=True)
# message不能直接发送给queue，需经exchange到达queue，此处使用以空字符串标识的默认的exchange
# 向队列插入数值 routing_key是队列名
# basic_publish的properties参数指定message的属性。此处delivery_mode=2指明message为持久的
for i in range(10):
channel.basic_publish(exchange='',
routing_key='python-test',
body='Hello world！%s' % i,
properties=pika.BasicProperties(delivery_mode=2))
# 关闭与rabbitmq server的连接
connection.close()
# 消费者代码,consume1与consume2
import pika
import time
credentials = 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()
# 申明消息队列。当不确定生产者和消费者哪个先启动时，可以两边重复声明消息队列。
channel.queue_declare(queue='rabbitmqtest', durable=True)
# 定义一个回调函数来处理消息队列中的消息，这里是打印出来
def callback(ch, method, properties, body):
# 手动发送确认消息
time.sleep(10)
print(body.decode())
# 告诉生产者，消费者已收到消息
ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)
# 如果该消费者的channel上未确认的消息数达到了prefetch_count数，则不向该消费者发送消息
channel.basic_qos(prefetch_count=1)
# 告诉rabbitmq，用callback来接收消息
# 默认情况下是要对消息进行确认的，以防止消息丢失。
# 此处将no_ack明确指明为True，不对消息进行确认。
channel.basic_consume('python-test',
on_message_callback=callback)
# auto_ack=True) # 自动发送确认消息
# 开始接收信息，并进入阻塞状态，队列里有信息才会调用callback进行处理
channel.start_consuming()
3.fanout消息订阅模式：生产者将消息发送到Exchange，Exchange再转发到与之绑定的Queue中，每个消费者再到自己的Queue中取消息。
# 生产者代码
import pika
credentials = pika.PlainCredentials('chuan', '123') # mq用户名和密码
# 虚拟队列需要指定参数 virtual_host，如果是默认的可以不填。
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost',
port=5672,
virtual_host='/',
credentials=credentials))
# 建立rabbit协议的通道
channel = connection.channel()
# fanout: 所有绑定到此exchange的queue都可以接收消息（实时广播）
# direct: 通过routingKey和exchange决定的那一组的queue可以接收消息（有选择接受）
# topic： 所有符合routingKey(此时可以是一个表达式)的routingKey所bind的queue可以接收消息（更细致的过滤）
channel.exchange_declare('logs', exchange_type='fanout')
#因为是fanout广播类型的exchange，这里无需指定routing_key
for i in range(10):
channel.basic_publish(exchange='logs',
routing_key='',
body='Hello world！%s' % i)
# 关闭与rabbitmq server的连接
connection.close()
import pika
credentials = 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()
#作为好的习惯，在producer和consumer中分别声明一次以保证所要使用的exchange存在
channel.exchange_declare(exchange='logs',
exchange_type='fanout')
# 随机生成一个新的空的queue，将exclusive置为True，这样在consumer从RabbitMQ断开后会删除该queue
# 是排他的。
result = channel.queue_declare('', exclusive=True)
# 用于获取临时queue的name
queue_name = result.method.queue
# exchange与queue之间的关系成为binding
# binding告诉exchange将message发送该哪些queue
channel.queue_bind(exchange='logs',
queue=queue_name)
# 定义一个回调函数来处理消息队列中的消息，这里是打印出来
def callback(ch, method, properties, body):
# 手动发送确认消息
print(body.decode())
# 告诉生产者，消费者已收到消息
#ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)
# 如果该消费者的channel上未确认的消息数达到了prefetch_count数，则不向该消费者发送消息
channel.basic_qos(prefetch_count=1)
# 告诉rabbitmq，用callback来接收消息
# 默认情况下是要对消息进行确认的，以防止消息丢失。
# 此处将no_ack明确指明为True，不对消息进行确认。
channel.basic_consume(queue=queue_name,
on_message_callback=callback,
auto_ack=True) # 自动发送确认消息
# 开始接收信息，并进入阻塞状态，队列里有信息才会调用callback进行处理
channel.start_consuming()
4.direct路由模式：此时生产者发送消息时需要指定RoutingKey，即路由Key，Exchange接收到消息时转发到与RoutingKey相匹配的队列中。
# 生产者代码，测试命令可以使用：python produce.py error 404error
import pika
import sys
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
channel = connection.channel()
# 声明一个名为direct_logs的direct类型的exchange
# direct类型的exchange
channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',
exchange_type='direct')
# 从命令行获取basic_publish的配置参数
severity = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else 'info'
message = ' '.join(sys.argv[2:]) or 'Hello World!'
# 向名为direct_logs的exchage按照设置的routing_key发送message
channel.basic_publish(exchange='direct_logs',
routing_key=severity,
body=message)
print(" [x] Sent %r:%r" % (severity, message))
connection.close()
# 消费者代码，测试可以使用：python consume.py error
import pika
import sys
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
channel = connection.channel()
# 声明一个名为direct_logs类型为direct的exchange
# 同时在producer和consumer中声明exchage或queue是个好习惯，以保证其存在
channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',
exchange_type='direct')
result = channel.queue_declare('', exclusive=True)
queue_name = result.method.queue
# 从命令行获取参数:routing_key
severities = 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之间的binding可接受routing_key参数
# fanout类型的exchange直接忽略该参数。direct类型的exchange精确匹配该关键字进行message路由
# 一个消费者可以绑定多个routing_key
# Exchange就是根据这个RoutingKey和当前Exchange所有绑定的BindingKey做匹配，
# 如果满足要求，就往BindingKey所绑定的Queue发送消息
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：更细致的分组，允许在RoutingKey中使用匹配符。
# 生产者代码，基本不变，只需将exchange_type改为topic（测试：python produce.py rabbitmq.red
# red color is my favorite
import pika
import sys
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
channel = connection.channel()
# 声明一个名为direct_logs的direct类型的exchange
# direct类型的exchange
channel.exchange_declare(exchange='topic_logs',
exchange_type='topic')
# 从命令行获取basic_publish的配置参数
severity = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else 'info'
message = ' '.join(sys.argv[2:]) or 'Hello World!'
# 向名为direct_logs的exchange按照设置的routing_key发送message
channel.basic_publish(exchange='topic_logs',
routing_key=severity,
body=message)
print(" [x] Sent %r:%r" % (severity, message))
connection.close()
# 消费者代码，（测试：python consume.py *.red）
import pika
import sys
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
channel = connection.channel()
# 声明一个名为direct_logs类型为direct的exchange
# 同时在producer和consumer中声明exchage或queue是个好习惯，以保证其存在
channel.exchange_declare(exchange='topic_logs',
exchange_type='topic')
result = channel.queue_declare('', exclusive=True)
queue_name = result.method.queue
# 从命令行获取参数:routing_key
severities = 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之间的binding可接受routing_key参数
# fanout类型的exchange直接忽略该参数。direct类型的exchange精确匹配该关键字进行message路由
# 一个消费者可以绑定多个routing_key
# Exchange就是根据这个RoutingKey和当前Exchange所有绑定的BindingKey做匹配，
# 如果满足要求，就往BindingKey所绑定的Queue发送消息
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远程过程调用：客户端与服务器之间是完全解耦的，即两端既是消息的发送者也是接受者。
# 生产者代码
import pika
import uuid
# 在一个类中封装了connection建立、queue声明、consumer配置、回调函数等
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()
# 声明一个临时的回调队列
result = self.channel.queue_declare('', exclusive=True)
self._queue = result.method.queue
# 此处client既是producer又是consumer，因此要配置consume参数
# 这里的指明从client自己创建的临时队列中接收消息
# 并使用on_response函数处理消息
# 不对消息进行确认
self.channel.basic_consume(queue=self._queue,
on_message_callback=self.on_response,
auto_ack=True)
self.response = None
self.corr_id = None
# 定义回调函数
# 比较类的corr_id属性与props中corr_id属性的值
# 若相同则response属性为接收到的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属性
self.corr_id = str(uuid.uuid4())
# 使用默认exchange向server中定义的rpc_queue发送消息
# 在properties中指定replay_to属性和correlation_id属性用于告知远程server
# correlation_id属性用于匹配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需为字符串
body=str(n))
while self.response is None:
self.connection.process_data_events()
return int(self.response)
# 生成类的实例
fibonacci_rpc = FibonacciRpcClient()
print(" [x] Requesting fib(30)")
# 调用实例的call方法
response = fibonacci_rpc.call(30)
print(" [.] Got %r" % response)
# 消费者代码，这里以生成斐波那契数列为例
import pika
# 建立到达RabbitMQ Server的connection
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
channel = connection.channel()
# 声明一个名为rpc_queue的queue
channel.queue_declare(queue='rpc_queue')
# 计算指定数字的斐波那契数
def fib(n):
if n == 0:
return 0
elif n == 1:
return 1
else:
return fib(n - 1) + fib(n - 2)
# 回调函数，从queue接收到message后调用该函数进行处理
def on_request(ch, method, props, body):
# 由message获取要计算斐波那契数的数字
n = int(body)
print(" [.] fib(%s)" % n)
# 调用fib函数获得计算结果
response = fib(n)
# exchage为空字符串则将message发送个到routing_key指定的queue
# 这里queue为回调函数参数props中reply_ro指定的queue
# 要发送的message为计算所得的斐波那契数
# properties中correlation_id指定为回调函数参数props中co的rrelation_id
# 最后对消息进行确认
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已经处理并确认了上一条message时queue才分派新的message给它
channel.basic_qos(prefetch_count=1)
# 设置consumeer参数，即从哪个queue获取消息使用哪个函数进行处理，是否对消息进行确认
channel.basic_consume(queue='rpc_queue', on_message_callback=on_request)
print(" [x] Awaiting RPC requests")
# 开始接收并处理消息
channel.start_consuming()
到此这篇关于Python实现RabbitMQ6种消息模型的示例代码的文章就介绍到这了,更多相关Python RabbitMQ消息模型 内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！
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