RabbitMQ之工作队列
工作队列
工作队列(又称:任务队列Task Queues)是为了避免等待一些占用大量资源、时间的操作,当我们把任务Task当做消息发送队列中,一个运行在后台的工作者worker进程就会取出任务然后处理。
当有多个works,任务在它们之间共享
创建任务
创建任务的new_task.py
- #!/usr/bin/env python
- #-*- coding:utf8 -*-
- import sys
- import pika
- import logging
- logging.basicConfig(format='%(levlename)s:%(message)s',level=logging.CRITICAL)
- def send():
- connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
- channel = connection.channel()
- #创建一个队列,并且设置队列可以持久化,durable=True
- channel.queue_declare(queue='task_queue',durable=True)
- #将输入参数按照.号串联起来,后续在消费的时候每个点都sleep一秒钟
- if len(sys.argv) == 1:
- message = "Hello World!"
- else:
- message = '.'.join(sys.argv[1])
- #向队列task_queue发送消息,routing_key指定,与queue_declare中对应
- #发送消息为message,对应参数body
- #设置消息持久化
- channel.basic_publish(exchange='',
- routing_key = 'task_queue',
- body = message,
- properties = pika.BasicProperties(delivery_mode=2),
- )
- print " [x] Send %r" % (message,)
- connection.close()
- if __name__ == '__main__':
- send()
需要重点说明:
1、消息队列持久化,设置channel.queue_declare中durable参数为True,这样在RabbitMQ-server重启之后,消息不会丢失
2、消息持久化,设置delivery_mode等于2
消息持久化
将消息持久化并不能完全保证不会丢失,以上代码只是告诉RabbitMQ要把消息存放到磁盘上,但是从RabbitMQ收到消息到保存之间还存在很小的时间间隔。RabbitMQ并不是所有的消息都使用fsync(2),可能保存到缓存中,并不一定会写到磁盘中。并不能保证真正的持久化,但可以应付简单的队列工作。
如果需要持久化,需要修改代码支持事务。
执行任务
执行任务,通过work.py来操作
- #!/usr/bin/env python
- #-*-coding:utf8 -*-
- import pika
- import time
- def callback(ch, method, properties, body):
- print " [x] Received %r" % (body,)
- #每遇到一个点,就sleep一秒钟,模拟长时间任务
- sleep_time = body.count('.')*100
- print "slepp_time=%d" % sleep_time
- time.sleep(body.count('.')*100)
- print " [x] Done"
- #任务执行完成之后返回确认包
- #这样对于没有返回确认包的消息就不会丢失
- ch.basic_ack(delivery_tag= method.delivery_tag)
- def work():
- connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
- host='localhost'))
- channel = connection.channel()
- channel.queue_declare(queue='task_queue',durable=True)
- print "[*] Wating for messages.To exit press CTRL+C"
- #保证消息的公平分发,设置prefetch告诉同一时刻,不要发送超过1条消息给一个工作者
- #直到它已经处理上一条消息并且做出响应
- channel.basic_qos(prefetch_count=1)
- #开始消费消息
- channel.basic_consume(callback,queue='task_queue')
- #循环消费
- #channel.start_consuming()
- if __name__ == '__main__':
- try:
- work()
- except KeyboardInterrupt,e:
- print "Exit"
重点说明
1、使用工作队列的一个好处就是能够并行的处理队列。如果任务堆积,只需要添加更多的工作者work即可
2、对于多个work,RabbitMQ会按照顺序把消息发送给每个消费者,这种方式为轮询(round-robin)
3、消息响应:如果一个work挂掉,上面代码实现将这个消息发送给其他work,而不是丢弃。
因此需要消息响应机制,每个work处理完成任务的时候,会发送一个ack,告诉RabbitMQ-server已经收到并处理某条消息,然后RabbitMQ-server释放并删除这条消息。
4、消息ack没有超时的概念,这样在处理一个非常耗时的消息任务时候就不会出现问题
5、消息ack默认是开启的,通过no_ack=True标识关闭,在回调函数中basic_ack中
6、如果忘记调用basic_ack的话,这样消息在程序退出后重新发送,会导致RabbitMQ-server中消息堆积,占用越来越多的内存。通过如下命令进行确认:
- guosong@guosong:~/code/rabbitmq/ch2$ rabbitmqctl list_queues name messages_ready messages_unacknowledged
- Listing queues ...
- task_queue 3 0
- ...done.
存在三个堆积的任务
7、关于队列大小:如果所有的工作者都在处理任务,队列就会被填满。需要留意这个问题,要么添加更多的工作者,要么使用其他策略,例如设置队列大小等。
send和receive
- ChannelClosed: (406, "PRECONDITION_FAILED - parameters for queue 'rt_test_dba_queue' in vhost '/' not equivalent")
- (406, "PRECONDITION_FAILED - parameters for queue 'rt_test_dba_queue' in vhost '/' not equivalent")
参考链接
http://adamlu.net/rabbitmq/tutorial-two-python
https://pika.readthedocs.org/en/latest/modules/index.html
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