【消息中间件】Rabbitmq的基本要素、生产和消费、发布和订阅-编程知识

原文作者：我辈李想
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文章目录

前言
一、消息队列的基本要素
- 1.队列:queue
- 2.交换机:exchange
- 3.事件:routing_key
- 4.任务:task
二、生产消费模式
- 1.安装pika
- 2.模拟生产者进程
- 3.模拟消费者进程
- 4.ACK消息确认机制
- 5.类的写法
- - （1）新建MyRabbitMQ.py文件
  - （2）基础RabiitMQ
三、发布订阅模式
四、多消息队列
五、异常处理
- 1. 死信队列

前言

Rabbitmq消息队列，Windows安装RabbitMQ教程

一、消息队列的基本要素

队列是一种特殊的线性表，特殊之处在于它只允许在表的前端（front）进行删除操作，而在表的后端（rear）进行插入操作，和栈一样，队列是一种操作受限制的线性表。进行插入操作的端称为队尾，进行删除操作的端称为队头。

消息队列是一种中间件，用于在不同的组件或系统之间传递消息（进程间通讯的一种）。它提供了一种可靠的机制（AMQP）来存储和传递消息，并确保消息的顺序性和可靠性。消息队列需要存储消息。

1.队列:queue

用于接入消息队列的出入口

2.交换机:exchange

用于存储的一种通道

3.事件:routing_key

用于记录的一种标记

4.任务:task

这里的任务就是处理程序，还可能包含回调函数

注:基于我们使用不同的要素组合，分化出了基础的生产消费模式和发布订阅模式。其中只使用队列和任务的方式划为生产消费模式，4个同时使用的方式划为发布订阅模式。

二、生产消费模式

消息队列处理的是进程间通讯问题，生产者和消费者正是2个进程的程序，代表了不同的组件或系统。
我们使用python来实现相关功能，可以通过pika这个三方库来实现。

1.安装pika

pip install pika -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2.模拟生产者进程

这里的生产者进程可能是一个后端程序、也可能是一个py文件、也可能知识一条触发命令。

# !/usr/bin/env python
import pika# ######################### 生产者 #########################
# 如果设置密码，那么就需要加以下一句话配置用户名与密码
credentials = pika.PlainCredentials("root", "123")
# host:ip地址 credentials:链接凭证
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost', credentials=credentials))
# 声明一个channel，类似数据库打开一个链接
channel = connection.channel()
# 创建一个队列，队列名称叫做hello
channel.queue_declare(queue='hello')
# 向hello这个队列里发送一个Hello World!   exchange:如果当做一个普通队列，就为空
channel.basic_publish(exchange='', routing_key='hello', body='Hello World!')
print(" [x] Sent 'Hello World!'")
connection.close()

3.模拟消费者进程

消费者

# !/usr/bin/env python
import pika# ########################## 消费者 ##########################
# 如果设置密码，那么就需要加以下一句话配置用户名与密码
credentials = pika.PlainCredentials("root", "123")
# host:ip地址 credentials:链接凭证
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost', credentials=credentials))
channel = connection.channel()# channel.queue_declare(queue='hello')def callback(ch, method, properties, body):print(" [x] Received %r" % body)# 取一个就关掉的方法channel.stop_consuming()
# 去hello队列里拿数据，一但有数据，就执行callback
channel.basic_consume(callback, queue='hello', no_ack=True)print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
# 开始去取得意思【表示一直去队列中取会夯住】注意可以去一个就关掉
channel.start_consuming()

4.ACK消息确认机制

ACK机制是消费者从RabbitMQ收到消息并处理完成后，反馈给RabbitMQ，RabbitMQ收到反馈后才将次消息从队列中删除。

生产者

# !/usr/bin/env python
import pika# ######################### 生产者 #########################
# 如果设置密码，那么就需要加以下一句话配置用户名与密码
credentials = pika.PlainCredentials("root", "123")
# host:ip地址 credentials:链接凭证
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost', credentials=credentials))
# 声明一个channel，类似数据库打开一个链接
channel = connection.channel()
# 创建一个队列，队列名称叫做hello
channel.queue_declare(queue='hello')
# 向hello这个队列里发送一个Hello World!   exchange:如果当做一个普通队列，就为空
channel.basic_publish(exchange='', routing_key='hello', body='Hello World!')
print(" [x] Sent 'Hello World!'")
connection.close()

消费者

# !/usr/bin/env python
import pika# ########################## 消费者 ##########################
# 如果设置密码，那么就需要加以下一句话配置用户名与密码
credentials = pika.PlainCredentials("root", "123")
# host:ip地址 credentials:链接凭证
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost', credentials=credentials))channel = connection.channel()# channel.queue_declare(queue='hello')def callback(ch, method, properties, body):print(" [x] Received %r" % body)# 取值做确认工作ch.basic_ack(delivery_tag=method.deliver_tag)# 去hello队列里拿数据，一但有数据，就执行callback,
# no_ack=Flask必须在取值时做确认工作，否则值不会被取出
channel.basic_consume(callback, queue='hello', no_ack=False)print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
# 开始去取得意思【表示一直去队列中取会夯住】注意可以去一个就关掉
channel.start_consuming()

5.类的写法

这个类使用 pika 库进行与 RabbitMQ 的通信。当你使用 send_message() 或 receive_message() 、consume_messages方法时，Channel 对象必须是打开的。如果没有连接或者通道没有打开，这些方法将引发 ValueError 异常。

（1）新建MyRabbitMQ.py文件

文件包含rabbitmq的类，类中包含连接到RabbitMQ，并在连接对象上创建一个管道，然后就可以使用send_message()和receive_message()方法、consume_messages发送和接收消息，接收消息会调用回调方法。

下面是一个带有消费回调的完整 RabbitMQ 类

import pika
import timeclass RabbitMQ:def __init__(self, host, port, username, password):self.host = hostself.port = portself.username = usernameself.password = passwordself.connection = Noneself.channel = Nonedef connect(self, timeout=10):credentials = pika.PlainCredentials(self.username, self.password)parameters = pika.ConnectionParameters(host=self.host,port=self.port,credentials=credentials)start_time = time.time()while time.time() - start_time < timeout:try:self.connection = pika.BlockingConnection(parameters)self.channel = self.connection.channel()return Trueexcept pika.exceptions.AMQPConnectionError:time.sleep(1)return Falsedef send_message(self, exchange, routing_key, message):try:self.channel.basic_publish(exchange=exchange,routing_key=routing_key,body=message,properties=pika.BasicProperties(delivery_mode=2))except AttributeError:raise ValueError("Channel is not open. Call connect() before send_message().")def receive_message(self, queue, auto_ack=False):try:method_frame, properties, body = self.channel.basic_get(queue=queue, auto_ack=auto_ack)if method_frame:return body.decode('utf-8')else:return Noneexcept AttributeError:raise ValueError("Channel is not open. Call connect() before receive_message().")def consume_messages(self, queue, callback):try:self.channel.basic_consume(queue=queue, on_message_callback=callback, auto_ack=True)self.channel.start_consuming()except AttributeError:raise ValueError("Channel is not open. Call connect() before consume_messages().")def create_queue(self, name):try:self.channel.queue_declare(queue=name, durable=True)except AttributeError:raise ValueError("Channel is not open. Call connect() before create_queue().")def bind_queue(self, queue, exchange, routing_key):try:self.channel.queue_bind(queue=queue, exchange=exchange, routing_key=routing_key)except AttributeError:raise ValueError("Channel is not open. Call connect() before bind_queue().")def close(self):try:self.connection.close()except AttributeError:raise ValueError("Connection is not open. Call connect() before close().")

（2）基础RabiitMQ

基于队列_生产

创建RabiitMQ_生产.py文件，内容如下:

from MyRabbitMQ import RabbitMQif __name__ == '__main__':print('RabbitMQ生产')my_host = '127.0.0.1'my_username = 'guest'my_password = 'guest'my_queue = 'hello'my_exchange = 'BBB'my_routing_key = 'hello'rabbitmq = RabbitMQ(my_host, 5672, my_username, my_password)if rabbitmq.connect():rabbitmq.create_queue(my_queue)rabbitmq.send_message('', my_queue, message='开始了')else:print("Failed to connect to RabbitMQ.")

基于队列_消费

from MyRabbitMQ import RabbitMQif __name__ == '__main__':print('RabbitMQ消费')my_host = '127.0.0.1'my_username = 'guest'my_password = 'guest'my_queue = 'hello'my_exchange = 'BBB'my_routing_key = 'hello'def callback(channel, method, properties, body):print("Received message: %s" % body.decode('utf-8'))channel.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)rabbitmq = RabbitMQ(my_host, 5672, my_username, my_password)if rabbitmq.connect():rabbitmq.create_queue(my_queue)rabbitmq.consume_messages(my_queue, callback)else:print("Failed to connect to RabbitMQ.")

在此例中，当一个新的消息从名为 my_queue 的队列中接收时，回调函数 callback 将被调用并打印消息内容。

注意：如果你的回调函数需要执行较复杂的操作（例如长时间运行或使用多线程），则你应该确保它是线程安全的，并且在操作完成后调用 ch.basic_ack，这样 RabbitMQ 就知道消息已经被处理并可以将其从队列中删除。

三、发布订阅模式

发布订阅模式的消费者是queue队列，需要绑定exchange和routing_key，实际使用时可能存在一个队列绑定多个routing_key,或多个queue绑定一个routing_key，所以在我们的消费者处理中，需要判断routing_key事件做必要的区分。

基于exchangs交换机的生产者

from MyRabbitMQ import RabbitMQif __name__ == '__main__':print('RabbitMQ消费')my_host = '127.0.0.1'my_username = 'guest'my_password = 'guest'my_queue = 'hello'my_exchange = 'BBB'my_routing_key = 'hello'rabbitmq = RabbitMQ(my_host, 5672, my_username, my_password)if rabbitmq.connect():rabbitmq.send_message(my_exchange, my_routing_key, message='开始了')else:print("Failed to connect to RabbitMQ.")

基于exchangs交换机的消费者

from MyRabbitMQ import RabbitMQif __name__ == '__main__':print('RabbitMQ消费')my_host = '127.0.0.1'my_username = 'guest'my_password = 'guest'my_queue = 'hello'my_exchange = 'BBB'my_routing_key = 'hello'def callback(channel, method, properties, body):print("Received message: %s" % body.decode('utf-8'))channel.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)rabbitmq = RabbitMQ(my_host, 5672, my_username, my_password)if rabbitmq.connect():rabbitmq.create_queue(my_queue)# rabbitmq.send_message(my_exchange, my_routing_key, message='开始了')rabbitmq.bind_queue(my_queue, my_exchange, my_routing_key)rabbitmq.consume_messages(my_queue, callback)else:print("Failed to connect to RabbitMQ.")

在这里插入图片描述

四、多消息队列

import pika
import random
from retry import retry
def on_message(channel, method_frame, header_frame, body)print(method_frame.delivery_tag)print(body)print(header_frame)channel.basic_ack(delivery_tag=method_frame.delivery_tag)node1 = pika.URLParameters('amqp://node1')
node2 = pika.URLParameters('amqp://node2')
node3 = pika.URLParameters('amqp://node3')
all_endpoints = [node1, node2, node3]@retry(pika.exceptions.AMQPConnectionError, delay=5, jitter(1, 3)
def consume():random.shuffle(all_endpoints)connection = pika.BlockingConnection(all_endpoints)channel = connection.channel()channel.basic_qos(prefetch_count=1)channel.queue_declare('recovery-example', durable=False, auto_delete=True)channel.basic_consume('recovery-example', on_message)try:channel.start_consuming()except KeyboardInterrupt:channel.stop_consuming()connection.close()except pika.excaptions.ConnectionClosedByBroker:continue
consume()

五、异常处理

from pika.exceptions import ChannelClosed
from pika.exceptions import ConnectionClosedtry:mq.start_consuming_message()except ConnectionClosed as e:mq.clear()mq.reconnect(queue_oname, exchange, route_key, is_use_rabbitpy=1)mq.start_consuming_message()except ChannelClosed as e:mq.clear()mq.reconnect(queue_oname, exchange, route_key, is_use_rabbitpy=1)mq.start_consuming_message()