RabbitMQ之任务队列【译】】的更多相关文章

在第一个教程里面,我们写了一个程序从一个有名字的队列中发送和接收消息,在这里我们将要创建一个分发耗时任务给多个worker的任务队列. 任务队列核心思想就是避免执行一个资源密集型的任务,而程序要等待其执行完毕才能进行下一步的任务.相反地我们让任务延迟执行,我们封装一个task作为消息,并把它发送至队列,在后台运行的工作进程将弹出的任务,并最终执行作业.当运行多个worker的时候,task将在他们之间共享. 准备 在前一节中我们发送一个包含"HelloWorld!"的消息,现在我们发送…
前言 一个月没更博客了,这个月也搞了不少东西,但是公司对保密性要求挺高,很多东西都没有办法写出来 想来想去,还是写一篇最近写Scrapy中遇到的跳转问题 如果你的业务需求是遇到301/302/303跳转的请求时继续请求网址,直到获取到最终的真实数据为止,那么这篇文章将会非常适合你 正文 队列选型 我们在使用SCRAPY中通常会使用分布式来提高爬取效率,所以需要一个任务队列来进行任务的下发,通常,该队列还承担着爬取的结果进行收集交由某几个Worker进行入库的作用 如果使用Redis作为任务队列,…
在第二个教程中,我们学习了如何使用工作队列在多个worker之间分配耗时的任务. 但是如果我们需要在远程计算机上运行功能并等待结果呢?嗯,这是另外一件事情,这种模式通常被称为远程过程调用(RPC). 在本教程中我们将使用RabbitMQ的建立一个RPC系统:一个客户端和一个可伸缩的RPC服务器.由于我们没有什么耗时的任务,我们要创建一个返回斐波那契数虚设RPC服务. 客户端接口(Client interface) 为了说明RPC如何使用,我们将创建一个简单的客户端类.它将创建一个名为call的方…
在上一节中,我们改进了我们的日志系统,替换使用fanout exchange仅仅能广播消息,使得选择性的接收日志成为可能. 虽然使用direct exchange改进了我们的系统,但是它仍然由他的局限性,--不能根据多个条件来做路由. 在我们的日志系统,我们可能不仅仅想根据严重性来订阅日志,还可以根据其发出的日志源.你可能知道UNIX的系统日志工具,它同时根据严重性(info/warn/crit...)和来源(auth/cron/kern...)来路由日志. 这就给我们一个很大的灵活性--我们可…
在上一节中,我们创建了一个简单的日志系统,可以广播消息到很多接收者. 这一节,我们将在上一节的基础上加一个功能--订阅部分消息.例如,我们只将严重错误信息写入到日志文件保存在磁盘上,同时我们能将所有的日志都打印到屏幕上. 绑定(Binding) 我们之前已经创建了一个绑定: channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, ""); 绑定是exchange和队列之间的联系,我们可以简单的理解为:队列对这个exchange中的消息感兴趣. 绑定可以采…
在上一节中我们创建了一个工作队列,最好的情况是工作队列能够把任务恰到好处的分配给每一个worker.这一节中我们将做一些完全不同的事情--将消息传递给每一个消费者,这种模式被称为发布/订阅. 为了说明这种模式,我们构建一个日志系统,其包括两个部分,一个发出日志消息,另一个接收并打印出来. 在我们的日志系统里,每一个拷贝的接收者都将收到消息,这样我们就能够跑一个接收者将收到的日志消息写入磁盘,并在同时另外一个接收者将日志消息打印在屏幕上. 本质上来说,发布日志消息将要被广播到所有的接收器. 交换器…
简介 RabbitMQ是一个消息代理,主要的想法很简单:它接收并转发消息.你可以把它当做一个邮局,当你发送邮件到邮筒,你相信邮差先生最终会将邮件投递给收件人.RabbitMQ在这个比喻里,是一个邮筒,邮局和一个邮递员. RabbitMQ和邮局最大的不同是,RabbitMQ不处理纸张,而是接收.存储和转发数据的二进制形式. RabbitMQ和普通消息,使用的一些术语. 生产:意味着发送,发送消息的程序是生产者,生产者如下: 队列:是一个邮箱的名称.它在RabbitMQ里面.虽然消息流经Rabbit…
前段时间需要使用rabbitmq做写缓存,一直使用pika+rabbitmq的组合,pika这个模块虽然可以很直观地操作rabbitmq,但是官方给的例子太简单,对其底层原理了解又不是很深,遇到很多坑,尤其是需要自己写连接池管理和channel池管理.虽然也有用过celery,一直也是celery+redis的组合,涉及很浅:目前打算深研一下celery+redis+rabbitmq的使用. celery + rabbitmq初步 我们先不在集成框架如flask或Django中使用,而仅仅单独使…
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使用Scrapy开发一个分布式爬虫?你知道最快的方法是什么吗?一分钟真的能 开发好或者修改出 一个分布式爬虫吗? 话不多说,先让我们看看怎么实践,再详细聊聊细节~ 快速上手 Step 0: 首先安装 Scrapy-Distributed : pip install scrapy-distributed (非必须)如果你没有所需要的运行条件,你可以启动两个 Docker 镜像进行测试 (RabbitMQ 和 RedisBloom): # pull and run a RabbitMQ contai…