Python實現RabbitMQ中6種消息模型

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。相比於Redis，RabbitMQ優點很多，比如：

RabbitMQ應用場景

RabbitMQ消息模型

​ 這裡使用 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：

<code>pip install pika/<code>

1.單生產單消費模型：即完成基本的一對一消息轉發。

<code># 生產者代碼 import pika credentials = 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()/<code>

<code># 消費者代碼 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() # 申明消息隊列。當不確定生產者和消費者哪個先啟動時，可以兩邊重複聲明消息隊列。 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，這裡是打印出來 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，並進入阻塞狀態，隊列裡有信息才會調用callback進行處理 channel.start_consuming()/<code>

2.消息分發模型：多個收聽者監聽一個隊列。

<code># 生產者代碼 import pika credentials = 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()/<code>

<code># 消費者代碼,consume1與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() # 申明消息隊列。當不確定生產者和消費者哪個先啟動時，可以兩邊重複聲明消息隊列。 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，這裡是打印出來 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，並進入阻塞狀態，隊列裡有信息才會調用callback進行處理 channel.start_consuming()/<code>

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。

<code># 生產者代碼 import pika credentials = 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（更細緻的過濾） channel.exchange_declare('logs', exchange_type='fanout') #因為是fanout廣播類型的exchange，這裡無需指定routing_key for 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()/<code>

<code>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斷開後會刪除該queue # 是排他的。 result = channel.queue_declare('', exclusive=True) # 用於獲取臨時queue的name queue_name = result.method.queue # exchange與queue之間的關係成為binding # binding告訴exchange將message發送該哪些queue channel.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，這裡是打印出來 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，並進入阻塞狀態，隊列裡有信息才會調用callback進行處理 channel.start_consuming()/<code>

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。

<code># 生產者代碼，測試命令可以使用：python produce.py error 404error import pika import sys connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost')) channel = connection.channel() # 聲明一個名為direct_logs的direct類型的exchange # direct類型的exchange channel.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message channel.basic_publish(exchange='direct_logs', routing_key=severity, body=message) print(" [x] Sent %r:%r" % (severity, message)) connection.close()/<code>

<code># 消費者代碼，測試可以使用：python consume.py error import pika import sys connection = 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_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()/<code>

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

<code># 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 favorite import pika import sys connection = 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exchange channel.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message channel.basic_publish(exchange='topic_logs', routing_key=severity, body=message) print(" [x] Sent %r:%r" % (severity, message)) connection.close()/<code>

<code># 消費者代碼，（測試：python consume.py *.red） import pika import sys connection = 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_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()/<code>

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。

<code># 生產者代碼 import pika import 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 # 這裡的指明從client自己創建的臨時隊列中接收消息 # 並使用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屬性用於告知遠程server # correlation_id屬性用於匹配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)/<code>

<code># 消費者代碼，這裡以生成斐波那契數列為例 import pika # 建立到達RabbitMQ Server的connection connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost')) channel = connection.channel() # 聲明一個名為rpc_queue的queue channel.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後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 # 這裡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 # 最後對消息進行確認 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已經處理並確認了上一條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") # 開始接收並處理消息 channel.start_consuming()/<code>