Python实现RabbitMQ中6种消息模型实践笔记

• Z时代
• 2024-01-10
• 分类：技术分享

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：

1. 具有消息消费确认机制
2. 队列，消息，都可以选择是否持久化，粒度更小、更灵活。
3. 可以实现负载均衡

RabbitMQ应用场景

1. 异步处理：比如用户注册时的确认邮件、短信等交由rabbitMQ进行异步处理
2. 应用解耦：比如收发消息双方可以使用消息队列，具有一定的缓冲功能
3. 流量削峰：一般应用于秒杀活动，可以控制用户人数，也可以降低流量
4. 日志处理：将info、warning、error等不同的记录分开存储

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。

• *：匹配一个单词
• #：匹配0个或多个单词

# 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()

以上是 Python实现RabbitMQ中6种消息模型实践笔记 的全部内容， 来源链接： utcz.com/a/14177.html