python操作RabbitMQ(不错)
一、rabbitmq
RabbitMQ是一个在AMQP基础上完整的,可复用的企业消息系统。他遵循Mozilla Public License开源协议。
MQ全称为Message Queue, 消息队列(MQ)是一种应用程序对应用程序的通信方法。应用程序通过读写出入队列的消息(针对应用程序的数据)来通信,而无需专用连接来链接它们。消 息传递指的是程序之间通过在消息中发送数据进行通信,而不是通过直接调用彼此来通信,直接调用通常是用于诸如远程过程调用的技术。排队指的是应用程序通过 队列来通信。队列的使用除去了接收和发送应用程序同时执行的要求。
1.1 安装rabbitmq
RabbitMQ安装
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安装配置epel源 $ rpm - ivh http: / / dl.fedoraproject.org / pub / epel / 6 / i386 / epel - release - 6 - 8.noarch .rpm 安装erlang $ yum - y install erlang 安装RabbitMQ $ yum - y install rabbitmq - server |
注意:service rabbitmq-server start/stop
安装API:
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|
pip install pika or easy_install pika or 源码 or pycharm https: / / pypi.python.org / pypi / pika |
1.3 用python操作rabbitmq
1.3.1 基于Queue实现生产者消费者模型

- #!/usr/bin/env python
- # -*- coding:utf-8 -*-
- import Queue
- import threading
- message = Queue.Queue(10)
- def producer(i):
- while True:
- message.put(i)
- def consumer(i):
- while True:
- msg = message.get()
- for i in range(12):
- t = threading.Thread(target=producer, args=(i,))
- t.start()
- for i in range(10):
- t = threading.Thread(target=consumer, args=(i,))
- t.start()

1.3.2 rabbitmq实现消息队列
对于RabbitMQ来说,生产和消费不再针对内存里的一个Queue对象,而是某台服务器上的RabbitMQ Server实现的消息队列。
先运行消费者脚本,让它监听队列消息,然后运行生产者脚本,生产者往队列里发消息。然后消费者往队列里取消息。

- import pika
- # ########################### 消费者 ###########################
- connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
- host='192.168.137.208'))
- channel = connection.channel()
- channel.queue_declare(queue='abc') # 如果队列没有创建,就创建这个队列
- def callback(ch, method, propertities,body):
- print(" [x] Received %r" % body)
- channel.basic_consume(callback,
- queue='abc', # 队列名
- no_ack=True) # 不通知已经收到,如果连接中断可能消息丢失
- print(' [*] Waiting for message. To exit press CTRL+C')
- channel.start_consuming()


- import pika
- # ############################## 生产者 ##############################
- connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
- host='192.168.137.208'
- ))
- channel = connection.channel()
- channel.queue_declare(queue='abc') # 如果队列没有创建,就创建这个队列
- channel.basic_publish(exchange='',
- routing_key='abc', # 指定队列的关键字为,这里是队列的名字
- body='Hello World!') # 往队列里发的消息内容
- print(" [x] Sent 'Hello World!'")
- connection.close()

先运行消费者,然后再运行生产者:

- '''
- 打印:
- 生产者:
- [x] Sent 'Hello World!'
- 消费者:
- [*] Waiting for message. To exit press CTRL+C
- [x] Received b'Hello World!'
- '''

1.4 no-ack=False:rabbitmq消费者连接断了 消息不丢失
rabbitmq支持一种方式:应答。比如我从消息里拿一条消息,如果全处理完,你就不要帮我记着了。如果没处理完,突然断开了,再连接上的时候,消息队列就会重新发消息。
总结:
- Basic.Ack 发回给 RabbitMQ 以告知,可以将相应 message 从 RabbitMQ 的消息缓存中移除。
- Basic.Ack 未被 consumer 发回给 RabbitMQ 前出现了异常,RabbitMQ 发现与该 consumer 对应的连接被断开,之后将该 message 以轮询方式发送给其他 consumer (假设存在多个 consumer 订阅同一个 queue)。
- 在 no_ack=true 的情况下,RabbitMQ 认为 message 一旦被 deliver 出去了,就已被确认了,所以会立即将缓存中的 message 删除。所以在 consumer 异常时会导致消息丢失。
- 来自 consumer 侧的 Basic.Ack 与 发送给 Producer 侧的 Basic.Ack 没有直接关系
注意:
1)只有在Consumer(消费者)断开连接时,RabbitMQ才会重新发送未经确认的消息。
2)超时的情况并未考虑:无论Consumer需要处理多长时间,RabbitMQ都不会重发消息。
消息不丢失的关键代码:
1)在接收端的callback最后:
channel.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)
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ack即acknowledge(承认,告知已收到) 也就是消费者每次收到消息,要通知一声:已经收到,如果消费者连接断了,rabbitmq会重新把消息放到队列里,下次消费者可以连接的时候,就能重新收到丢失消息。 A message MUST not be acknowledged morethan once. The receiving peer MUST validate that a non - zero delivery - tag refersto a delivered message, <br> and raise a channel exception if this is not the case. |
2)除了callback函数,还要在之前设置接收消息时指定no_ack(默认False):
channel.basic_consume(callback, queue='hello', no_ack=False)
消费者:

- import pika
# ########################### 消费者 ##########################
- connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
- host='10.211.55.4'))
- channel = connection.channel()
- channel.queue_declare(queue='hello')
- def callback(ch, method, properties, body):
- print(" [x] Received %r" % body)
- import time
- time.sleep(10)
- print('ok')
- ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag)
- channel.basic_consume(callback,
- queue='hello',
- no_ack=False)
- print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
- channel.start_consuming()

消费者断掉连接,再次连接,消息还会收到。
1.5 durable:rabbitmq服务端宕机 消息不丢失
发数据的时候,就说了:我这条数据要持久化保存。
如果rabbitmq服务端机器如果挂掉了,会给这台机器做持久化。如果启动机器后,消息队列还在。
生产者.py:

- import pika
# ############################## 生产者 ##############################
- connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='10.211.55.4'))
- channel = connection.channel()
- # make message persistent
- channel.queue_declare(queue='hello', durable=True)
- channel.basic_publish(exchange='',
- routing_key='hello',
- body='Hello World!',
- properties=pika.BasicProperties(
- delivery_mode=2, # make message persistent
- ))
- print(" [x] Sent 'Hello World!'")
- connection.close()

消费者.py:

- import pika
# ########################### 消费者 ###########################
- connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='10.211.55.4'))
- channel = connection.channel()
- # make message persistent
- channel.queue_declare(queue='hello', durable=True)
- def callback(ch, method, properties, body):
- print(" [x] Received %r" % body)
- import time
- time.sleep(10)
- print('ok')
- ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag)
- channel.basic_consume(callback,
- queue='hello',
- no_ack=False)
- print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
- channel.start_consuming()

测试:
1)把生产者.py执行三次。
2)然后在linux上停掉rabbitmq服务,然后再开启rabbitmq服务
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[root@localhost ~] # /etc/init.d/rabbitmq-server stop Stopping rabbitmq - server: rabbitmq - server. [root@localhost ~] # /etc/init.d/rabbitmq-server start Starting rabbitmq - server: SUCCESS rabbitmq - server. |
3)运行:消费者.py:三条消息都打印了:
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[ * ] Waiting for messages. To exit press CTRL + C [x] Received b 'Hello World!' ok [x] Received b 'Hello World!' ok [x] Received b 'Hello World!' ok |
1.6 消息获取顺序
默认消息队列里的数据是按照顺序被消费者拿走,例如:消费者1 去队列中获取 奇数 序列的任务,消费者1去队列中获取 偶数 序列的任务。
因为默认是跳着取得。第一个消费者取得很快,已经执行到20了,但是第二个消费者只取到13,可能消息执行的顺序就有问题了。
如果多个消费者,如果不想跳着取,就按消息的顺序取,而不是按着自己的间隔了。
channel.basic_qos(prefetch_count=1) 表示谁来谁取,不再按照奇偶数排列

- #!/usr/bin/env python
- # -*- coding:utf-8 -*-
- __author__ = 'WangQiaomei'
- import pika
- # ########################### 消费者 ###########################
- connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='192.168.137.208'))
- channel = connection.channel()
- # make message persistent
- channel.queue_declare(queue='hello1')
- def callback(ch, method, properties, body):
- print(" [x] Received %r" % body)
- import time
- time.sleep(10)
- print('ok')
- ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag)
- channel.basic_qos(prefetch_count=1)
- channel.basic_consume(callback,
- queue='hello1',
- no_ack=False)
- print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
- channel.start_consuming()

1.7发布订阅
发布订阅原理:
1)发布订阅和简单的消息队列区别在于,发布订阅会将消息发送给所有的订阅者,而消息队列中的数据被消费一次便消失。
2)所以,RabbitMQ实现发布和订阅时,会为每一个订阅者创建一个队列,而发布者发布消息时,会将消息放置在所有相关队列中。
3)exchange 可以帮你发消息到多个队列!type设为什么值,就把消息发给哪些队列。
发布订阅应用到监控上:
模板就是写上一段脚本,放在服务器上,
客户端每5分钟,从服务端拿到监控模板,根据模板来取数据,
然后把数据结果发步到服务端的redis频道里。
服务端收到数据,1)处理历史记录 2)报警 3)dashboard显示监控信息
服务端有三处一直来订阅服务端频道(一直来收取客户端监控数据)
1.7.1 发布给所有绑定队列
exchange type = fanout
exchange 可以帮你发消息到多个队列,type = fanout表示:跟exchange绑定的所有队列,都会收到消息。
发布者:

- #!/usr/bin/env python
- # -*- coding: utf-8 -*-
- __author__ = 'WangQiaomei
- import pika
- import sys
- # ########################### 发布者 ###########################
- connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
- host='192.168.137.208'))
- 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()

订阅者:

- #!/usr/bin/env python
- # -*- coding: utf-8 -*-
- __author__ = 'WangQiaomei'
- import pika
- # ########################### 订阅者 ###########################
- connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
- host='192.168.137.208'))
- channel = connection.channel()
- channel.exchange_declare(exchange='logs',
- type='fanout')
- # 随机创建队列
- result = channel.queue_declare(exclusive=True)
- queue_name = result.method.queue
- # 绑定
- 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()
- '''
- 多次执行这个文件,就会随机生成多个队列。并且exchange都绑定这些队列。
- 然后发布者只需要给exchange发送消息,然后exchange绑定的多个队列都有这个消息了。订阅者就收到这个消息了。
- '''

1.7.2关键字发送
一个队列还可以绑定多个关键字
对一个随机队列,绑定三个关键字
再次执行,对另一个随机队列,只绑定一个关键字。
消费者:每执行一次可以生成一个队列。通过使用命令行传参的方式,来传入队列的关键字。

- #!/usr/bin/env python
- import pika
- import sys
- connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
- host='localhost'))
- channel = connection.channel()
- channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',
- type='direct')
- result = channel.queue_declare(exclusive=True)
- queue_name = result.method.queue
- severities :]
- if not severities:
- sys.stderr.write("Usage: %s [info] [warning] [error]\n" % sys.argv[0])
- sys.exit(1)
- for severity in severities:
- channel.queue_bind(exchange='direct_logs',
- queue=queue_name,
- routing_key=severity)
- print(' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C')
- def callback(ch, method, properties, body):
- print(" [x] %r:%r" % (method.routing_key, body))
- channel.basic_consume(callback,
- queue=queue_name,
- no_ack=True)
- channel.start_consuming()

容易测试的版本:
消费者1:

- #!/usr/bin/env python
- # -*- coding: utf-8 -*-
- __author__ = 'WangQiaomei'
- import pika
- import sys
- # ########################### 消费者1 ###########################
- connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
- host='192.168.137.208'))
- channel = connection.channel()
- channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',
- type='direct')
- result = channel.queue_declare(exclusive=True) # 随机生成队列
- queue_name = result.method.queue
- severities ]
- if not severities:
- sys.stderr.write("Usage: %s [info] [warning] [error]\n" % sys.argv[0])
- sys.exit(1)
- for severity in severities:
- channel.queue_bind(exchange='direct_logs',
- queue=queue_name,
- routing_key=severity)
- print(' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C')
- def callback(ch, method, properties, body):
- print(" [x] %r:%r" % (method.routing_key, body))
- channel.basic_consume(callback,
- queue=queue_name,
- no_ack=True)
- channel.start_consuming()

消费者2:

- #!/usr/bin/env python
- # -*- coding: utf-8 -*-
- __author__ = 'WangQiaomei'
- import pika
- import sys
- # ########################### 消费者2 ###########################
- connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
- host='192.168.137.208'))
- channel = connection.channel()
- channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',
- type='direct')
- result = channel.queue_declare(exclusive=True) # 随机生成队列
- queue_name = result.method.queue
- severities ]
- for severity in severities:
- channel.queue_bind(exchange='direct_logs',
- queue=queue_name,
- routing_key=severity)
- print(' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C')
- def callback(ch, method, properties, body):
- print(" [x] %r:%r" % (method.routing_key, body))
- channel.basic_consume(callback,
- queue=queue_name,
- no_ack=True)
- channel.start_consuming()

生产者:

- #!/usr/bin/env python
- # -*- coding: utf-8 -*-
- __author__ = 'WangQiaomei'
- import pika
- import sys
- # ############################## 生产者 ##############################
- connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
- host='192.168.137.208'))
- channel = connection.channel()
- channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',
- type='direct')
- severity = 'info'
- message = 'Hello World!'
- channel.basic_publish(exchange='direct_logs',
- routing_key=severity,
- body=message)
- print(" [x] Sent %r:%r" % (severity, message))
- connection.close()
- '''
- 同时运行消费者1,消费者2,然后修改生产者的关键字,运行生产者。
- 当生产者:severity = 'info',则消费者1收到消息,消费者2没收到消息
- 当生产者:severity = 'error',则消费者1、消费者2 都收到消息
- '''

1.7.2 模糊匹配
exchange type = topic
在topic类型下,可以让队列绑定几个模糊的关键字,之后发送者将数据发送到exchange,exchange将传入”路由值“和 ”关键字“进行匹配,匹配成功,则将数据发送到指定队列。
- # 表示可以匹配 0 个 或 多个 字符
- * 表示只能匹配 一个 任意字符
1
2
3
|
发送者路由值 队列中 old.boy.python old. * - - 不匹配 old.boy.python old. # -- 匹配 |
消费者:

- #!/usr/bin/env python
- import pika
- import sys
- # ############################## 消费者 ##############################
- connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
- host='192.168.137.208'))
- channel = connection.channel()
- channel.exchange_declare(exchange='topic_logs',
- type='topic')
- result = channel.queue_declare(exclusive=True)
- queue_name = result.method.queue
- binding_keys = "*.orange.*"
- for binding_key in binding_keys:
- channel.queue_bind(exchange='topic_logs',
- queue=queue_name,
- routing_key=binding_key)
- print(' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C')
- def callback(ch, method, properties, body):
- print(" [x] %r:%r" % (method.routing_key, body))
- channel.basic_consume(callback,
- queue=queue_name,
- no_ack=True)
- channel.start_consuming()

生产者:

- #!/usr/bin/env python
- import pika
- import sys
- # ############################## 生产者 ##############################
- connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
- host='192.168.137.208'))
- channel = connection.channel()
- channel.exchange_declare(exchange='topic_logs',
- type='topic')
- # routing_key = 'abc.new.qiaomei.old'
- routing_key = 'neworangeold'
- message = 'Hello World!'
- channel.basic_publish(exchange='topic_logs',
- routing_key=routing_key,
- body=message)
- print(" [x] Sent %r:%r" % (routing_key, message))
- connection.close()
- '''
- #.orange.# 匹配:new.orange.old neworangeold
- *.orange.* 匹配:neworangeold,不匹配:new.orange.old
- '''

1.8 saltstack原理实现
saltstack:zeromq:放到内存里的,会更快,会基于这个做rcp
openstack:大量使用:rabbitmq
saltstack上有master,有三个队列。,让三个客户端每个人取一个队列的任务
saltstack的原理:
1)发一条命令ifconfig,想让所有nginx主机组的机器,都执行。
2)在master我们可以发命令给exchange,nginx总共有10台服务器,创建10个带有nginx关键字的10个队列,
3)master随机生成队列,md5是一个队列的名字,exchange把命令和md5这个消息推送到nginx关键字的队列里。
4)nginx10台服务器从队列中取出消息,执行命令,并且把主机名和执行的结果返回给这个队列里。
5)master变为消费者,取出队列里的主机名和执行结果,并打印到终端上。
服务器1:

- #!/usr/bin/env python
- # -*- coding: utf-8 -*-
- __author__ = 'WangQiaomei'
- import pika
- import sys
- # ########################### 消费者1 ###########################
- connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
- host='192.168.137.208'))
- channel = connection.channel()
- channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',
- type='direct')
- result = channel.queue_declare(exclusive=True) # 随机生成队列
- queue_name = result.method.queue
- severities = ]
- if not severities:
- sys.stderr.write("Usage: %s [info] [warning] [error]\n" % sys.argv[0])
- sys.exit(1)
- for severity in severities:
- channel.queue_bind(exchange='direct_logs',
- queue=queue_name,
- routing_key=severity)
- print(' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C')
- def callback(ch, method, properties, body):
- print(" [x] %r:%r" % (method.routing_key, body))
- queue_md5=body.decode().split(",")[1]
- hostname = 'nginx1'
- channel.queue_declare(queue=queue_md5) # 如果队列没有创建,就创建这个队列
- channel.basic_publish(exchange='',
- routing_key=queue_md5, # 指定队列的关键字为,这里是队列的名字
- body='%s|cmd_result1' %hostname) # 往队列里发的消息内容
- channel.basic_consume(callback,
- queue=queue_name,
- no_ack=True)
- channel.start_consuming()

服务器2:

- #!/usr/bin/env python
- # -*- coding: utf-8 -*-
- __author__ = 'WangQiaomei'
- import pika
- import sys
- # ########################### 消费者2 ###########################
- connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
- host='192.168.137.208'))
- channel = connection.channel()
- channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',
- type='direct')
- result = channel.queue_declare(exclusive=True) # 随机生成队列
- queue_name = result.method.queue
- severities = ["nginx"]
- for severity in severities:
- channel.queue_bind(exchange='direct_logs',
- queue=queue_name,
- routing_key=severity)
- print(' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C')
- def callback(ch, method, properties, body):
- print(" [x] %r:%r" % (method.routing_key, body))
- queue_md5=body.decode().split(",")[1]
- hostname = 'nginx2'
- channel.queue_declare(queue=queue_md5) # 如果队列没有创建,就创建这个队列
- channel.basic_publish(exchange='',
- routing_key=queue_md5, # 指定队列的关键字为,这里是队列的名字
- body='%s|cmd_result2' %hostname) # 往队列里发的消息内容
- channel.basic_consume(callback,
- queue=queue_name,
- no_ack=True)
- channel.start_consuming()

master:

- #!/usr/bin/env python
- # -*- coding: utf-8 -*-
- __author__ = 'WangQiaomei'
- import pika
- import sys
- import hashlib
- # ############################## 生产者 ##############################
- connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
- host='192.168.137.208'))
- channel = connection.channel()
- channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',
- type='direct')
- severity = 'nginx'
- m2 = hashlib.md5()
- m2.update(severity.encode('utf-8'))
- md5_security=m2.hexdigest()
- print('md5_security:',md5_security)
- message = 'cmd,%s' % md5_security
- channel.basic_publish(exchange='direct_logs',
- routing_key=severity,
- body=message)
- print(" [x] Sent %r:%r" % (severity, message))
- connection.close()
- #################################3
- connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
- host='192.168.137.208'))
- channel = connection.channel()
- channel.queue_declare(queue=md5_security) # 如果队列没有创建,就创建这个队列
- def callback(ch, method, propertities,body):
- print(" [x] Received %r" % body)
- channel.basic_consume(callback,
- queue=md5_security, # 队列名
- no_ack=True) # 不通知已经收到,如果连接中断消息就丢失
- print(' [*] Waiting for message. To exit press CTRL+C')
- channel.start_consuming()

打印:
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5
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10
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''' 服务器1,和服务器2都打印: [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C [x] 'nginx':b'cmd,ee434023cf89d7dfb21f63d64f0f9d74' master打印: md5_security: ee434023cf89d7dfb21f63d64f0f9d74 [x] Sent 'nginx':'cmd,ee434023cf89d7dfb21f63d64f0f9d74' [*] Waiting for message. To exit press CTRL+C [x] Received b'nginx2|cmd_result2' [x] Received b'nginx1|cmd_result1' ''' |
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- Spring_通过 FactoryBean 配置 Bean
beans-factorybean.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmln ...
- 并发-ThreadLocal源码分析
ThreadLocal源码分析 参考: http://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3920407.html https://www.cnblogs.com/coshah ...
- unidbnavigator提示汉化
- make install报错
今天,在运行公司内核的机器上,编译标准内核,结果提示: 问题原因: 原来安装新内核的时候,会与原内核比较,如果缺少了某些模块,就会提示”ERROR: modinfo: could not find m ...
- Linux 增加对外开放的端口
查看端口是否对外开放 /etc/init.d/iptables status # /etc/init.d/iptables status 表格:filter Chain INPUT (policy A ...
- C语言中单引号和双引号
写惯了python对单引号和双引号都混了.. C语言中的单引号和双引号含义迥异,用单引号引起的一个字符实际上代表一个整数,整数值对应于该字符在编译器采用的字符集中的序列值,因此,采用ASCII字符集的 ...