pika消息中间件模块

参考：

http://www.rabbitmq.com/tutorials/tutorial-one-python.html

http://www.rabbitmq.com/tutorials/tutorial-three-python.html

1 基本

RabbitMQ是一个消息中间件(message broker)，它接受和转发消息。类似邮局的功能。

使用的术语：

　　Procucer-发送消息的就是生产者。

　　Queue-消息存储在队列中，队列就是一个大型的消息缓存。多个生产者可以将消息发送给一个队列，多个消费者可以尝试从一个队列接受数据。

　　Consume-消费者是等待接受消息的程序

note：producer，consumer，broker在绝大部分应用中，分布在不同的主机上。

2 第一个程序-Hello World

生产者向队列‘hello’发送消息，生产者从队列接受消息。

中间的box是queue--维持在消费者一端的消息缓存。

2.1 send.py

import  pika
 
#向一个指定地址上的broker创立连接
conncetion = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = conncetion.channel()
 
#发送消息之前需要确认接收端队列存在
#如果发送数据到一个不存在的位置，RabbitMQ会丢掉消息
#在这里我们声明一个hello队列来投递消息
channel.queue_declare('hello')
 
#现在发送一个消息到hello这个队列。
#在RabbitMQ中，一个消息无法直接发送带队列，而是需要通过一个exchange。
#目前只需要知道如何使用一个默认的由一个空字符串认证的exchange，它允许指定消息要发到哪个队列
#队列名在route-key参数中指定
channel.basic_publish(exchange='',routing_key='hello',body='Hello World')
 
#退出程序之前需要确认网络缓存被清空，并且消息被投递到RabbitMQ。可以优雅地关闭连接
conncetion.close()

　　

2.2 receive.py

import  pika
 
#连接到RabbitMQ Server
conncetion = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = conncetion.channel()
 
#确认接收端队列存在
channel.queue_declare('hello')
 
#从队列接受消息较为复杂，它通过向队列订阅一个回调函数来工作
#每当我们接受一个消息，pika库会调用回调函数
#在这个case中，函数会打印消息内容
def callback(ch, method, properties, body):
    print("Received %r" % body)
 
#告知RabbitMQ，指定的回调函数要从hello队列中接受消息
#如果订阅的queue不存在，这一步会失败
channel.basic_consume(callback,queue='hello',no_ack=True)
 
#这个函数会一直等待数据，并在需要时运行回调函数
print('waiting for maeeage')
channel.start_consuming()

　

2.3 运行程序

　　当消费者启动，就会开始等待从hello队列接受消息，并且循环接受。每当队列中产生数据，就会到达消费者。

2.4 消费者轮训机制

　　如果从同一个队列获取数据的消费者有多个，那就会默认使用轮训机制获取数据。

2.5 no_ack参数

　　在应用场景中，生产者相当于客户端，消费者相当于服务端。生产者使用basix_publish函数发送数据到队列，然后消费者使用basic_consume从队列中获取数据，并调用回调函数对数据进行处理。

　　在流程上，生产者发送消息到队列，然后消费者使用回调函数处理完后，默认情况下，在basic_consume函数中，no_ack=False，就是会向生产者发送清楚处理完成确认消息。生产者收到该消息，就会删除队列中的消息。

　　如果消费者在处理过程中宕机，RabbitMQ检测到sokcet连接断了，就会把消息发到下一个轮训点。

　　在第二大点的案例中，加上了no_ack=True，就是消费者不会向生产者发送处理完确认信息。这样，如果消费者在处理过程中宕机，生产者也会删除队列中的消息。这适合于不看重处理结果的请求。

2.6 持久化队列

　　当RabbitMQ服务宕机，队列信息就会丢失，在声明队列时加上持久化参数，会把队列保存（里面的消息依然不会保存）

channel.queue_declare('hello',durable=True)

　　会把消息也持久化，需要在生产者的basic_publish函数里加一个参数

channel.basic_publish(exchange='',routing_key='hello',body='Hello World',
                      properties=pika.BasicProperties(delivery_mode=2)
                      )

　　

2.7 channel.basic_qos(prefetch_count=1)

3 Publish/Subscribe

　　在RabbitMQ的消息模型中，核心特征就是，生产者永远不会直接向队列发送任何消息，甚至大部分时候生产者都不知道一个消息是否会被投递到队列中。

　　生产者只能把消息发给exchange。exchange一面从生产者接受消息，另一面把消息推送给队列。exchange必须准确知道该如何处理所收到的消息。exchange type就是来定义处理方式的规则。

　　

　　在第二大点，exchange=''，这是默认的exchange，会按照route_key里的queue名去发送消息（如果该queue存在的话）

　　fanout exchange很简单，就是把自己从生产者收到的所有消息广播给它绑定的所有队列。

3.1 publish.py

import pika
message='i am jabbok'
connect = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connect.channel()
 
#声明一个fanout的exchange类型，取名‘logs’
#exchange会向所有与自己绑定的queue广播自己收到的消息
channel.exchange_declare(exchange='logs',exchange_type='fanout')
 
#当exchange=''，会根据route_key的值去查找队列
#而fanout类型的exchange，是向所有绑定的队列发送消息。所以route_key=''
channel.basic_publish(exchange='logs',routing_key='',body=message)
 
channel.close()

　　

3.2 subscribe.py

import  pika,time
 
conncetion = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = conncetion.channel()
channel.exchange_declare(exchange='logs',exchange_type='fanout')
 
#在本例中，只需要当前的消息，所以每次连接队列都会清空
#为此创建的队列使用的是随机名，所以队列声明里不需要queue参数
#加上exclusive唯一参数，与该随机名queue连接的生产者断开连接，该queue删除
#result.method.queue包含一个随机的队列名
result = channel.queue_declare(exclusive=True)
queue_name = result.method.queue
 
#绑定exchange和队列，就是告诉exchange把消息发给哪个queue
#这里queue是个随机名
channel.queue_bind(exchange='logs',queue=queue_name)
 
def callback(ch, method, properties, body):
    print("Received %r" % body)
 
channel.basic_consume(callback,queue=queue_name,no_ack=True)
 
print('waiting for maeeage')
channel.start_consuming()

　　

3.3 运行

　　消费发布后，如果对端没有订阅者，队列马上删除。这时再运行订阅，也收不到消息。

　　在第二大点，同一个消息，消费者是轮训接受。但在订阅发布模型中，所有订阅者都会收到同一个消息。