RabbitMQ消息队列（三）: 发布/订阅

1. 订阅/发布：

前面worker示例中的每个任务都是只发送给某一个worker，如果我们多个worker都需要接收处理同一个任务，此时就要使用

订阅/发布功能，比如，日志模块产生日志并发送到队列中，队列连接两个worker，一个负责打印到控制台，一个负责打印到日志文件，

则队列需要将内部消息同时发送到两个worker中做不同的处理。

2. 交换：

前面示例当中，我们是直接使用队列来收发消息的，那并不是RabbitMQ的完整模型，完整模型当中还包含有"交换"，消息不应该直接发送给

队列，而是发送给"交换"。交换的模型很简单，其一端连接生产者，一端连接消息队列，交换需要一定的规则来对收到消息做处理，比如发给

某个队列，亦或者丢弃该消息，这个规则我们称之为"交换类型": direct, topic, headers ,fanout，本文以及后面的文章会对几种类型做详细

介绍，可以使用如下方式创建交换，如下其名称为logs，类型是=fanout，fanout类型不会关系消息，只是简单对消息广播到连接队列。

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

含有交换的完整模型如下图所示：

　　　　　　　　　　　　　　

3. 临时队列：

在不需要多个生产者或者消费者共享队列的时候，队列名称我们是不关心的，RabbitMQ提供了一种随机生成队列的方式：

result = channel.queue_declare()

result.method.queue中含有队列的名称

当我们需要设置消费者断开，队列自动销毁，可以使用如下方式，标记exlusive=True：

result = channel.queue_declare(exclusive=True)

4. 绑定：

队列和交换均建立完成，此时我们需要绑定队列和交换，这样交换才知道向哪些队列发送消息，方式如下：

channel.queue_bind(exchange='logs',
                   queue=result.method.queue)

绑定之后的模型如下：

　　　　　　　　　　　　　　　

完成模型，包含worker：

　　　　　　　　　　　　　　　

5. 测试代码：

emit_log.py -- 产生日志消息，发送到交换：

 #!/usr/bin/env python
 import pika
 import sys

 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
         host='localhost'))
 channel = connection.channel()

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

 message = ' '.join(sys.argv[1:]) or "info: Hello World!"
 channel.basic_publish(exchange='logs',
                       routing_key='',
                       body=message)
 print(" [x] Sent %r" % message)
 connection.close()

reveive_logs.py--临时队列绑定交换，接收日志消息并处理；

 #!/usr/bin/env python
 import pika

 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
         host='localhost'))
 channel = connection.channel()

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

 result = channel.queue_declare(exclusive=True)
 queue_name = result.method.queue

 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(callback,
                       queue=queue_name,
                       no_ack=True)

 channel.start_consuming()