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  • RabbitMQ

1.介绍

RabbitMQ是一个消息代理 - 一个消息系统的媒介。它的工作就是接收和转发消息。你可以把他想象成一个邮局，你把信件都放到这个邮箱中，邮递员叔叔就会把信件投递到你的收件人处。只是邮箱中放的是你的信件，而我们要使用的RabbitMQ中存放的是我们的二进制数据。

下面是RabbitMQ和消息所涉及到的一些术语。

  • 生产(Producing)的意思就是发送。发送消息的程序就是生产者(producer)。我们一般使用"P"表示。
  • 队列(queue)就是存在于RabbitMQ中邮箱的名称。实质上队列就是一个巨大的消息缓冲区，我们同一时刻能够处理的数据有限，所以就将这些数据按照先后顺序存在这个消息队列中，我们一点点的进行处理。
  • 消费（Consuming）和接收(receiving)是同一个意思。一个消费者（consumer）就是一个等待获取消息的程序。我们把它绘制为"C"：

 

2. 作用

　　

1）程序解耦

允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。

2）冗余：

消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理，通过这一方式规避了数据丢失风险。

许多消息队列所采用的"插入-获取-删除"方式中，在把一个消息从队列中删除之前，需要你的处理系统明确的指出该消息已经被处理完毕，从而确保你的数据被安全的保存直到你使用完毕。

3）峰值处理能力：

使用消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力，而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。

4）可恢复性：

系统的一部分组件失效时，不会影响到整个系统。

消息队列降低了进程间的耦合度，所以即使一个处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。

5）顺序保证：

在大多使用场景下，数据处理的顺序都很重要。

大部分消息队列本来就是排序的，并且能保证数据会按照特定的顺序来处理。

6）缓冲：

有助于控制和优化数据流经过系统的速度，解决生产消息和消费消息的处理速度不一致的情况。

7）异步通信：

消息队列提供了异步处理机制，允许用户把一个消息放入队列，但并不立即处理它。想向队列中放入多少消息就放多少，然后在需要的时候再去处理它们。

 

3.RabbitMQ的安装

 

Windows系统

1.RabbitMQ 它依赖于Erlang,需要先安装Erlang。
https://www.erlang.org/downloads
2.运行行Erlang/OTP（otp_win64_17.5.exe）的安装步骤,安装完成后
设置ERLANG_HOME 环境变量
在开始菜单查找Erlang，点击启动 ，如下所示证明安装成功。

 

 

 ​ 注意：如果之前安装了Erlang的其他版本，需要卸载后在进行重新安装和设置。
3.进行RabbitMQ Server的下载与安装,直接运行rabbitmq-server-3.5.2.exe,选择要安装的目录,进行安装
​ https://www.rabbitmq.com/download.html
4.为了能够在任意Windows命令窗口上操控RabbitMQ服务需要在系统里加一个环境变量并且配置在系统的PHTH环境变量中。
5.检查RabbitMQ是否运行正常,打开终端,进入RabbitMQ的安装目录rabbitmq_server-3.5.2\sbin，输入rabbitmqctl status，如果出现以下的图，说明安装是成功的，并且说明现在RabbitMQ Server已经启动了,运行正常。

 

 

6.安装rabbitmq_management插件，这款插件是可以可视化的方式查看RabbitMQ 服务器实例的状态，以及操控RabbitMQ服务器。

rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management

现在我们在浏览器中输入：http://localhost:15672 可以看到一个登录界面：

 

 

这里可以使用默认账号guest/guest登录

linux系统下安装

复制代码
 1 rabbitmq-server服务端
 2 
 3 1.下载centos源,方便使用yum安装软件
 4 wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.cloud.tencent.com/repo/centos7_base.repo
 5 2.下载epel源,安装完成之后你就可以直接使用yum来安装额外的软件包了
 6 wget -O /etc/yum.repos.d/epel.repo http://mirrors.cloud.tencent.com/repo/epel-7.repo
 7 3.清空yum缓存并且生成新的yum缓存
 8 yum clean all
 9 yum makecache
10 4.安装erlang
11    $ yum -y install erlang
12 5.安装RabbitMQ
13    $ yum -y install rabbitmq-server
14 6.启动(无用户名密码):
15     systemctl start/stop/restart/status rabbitmq-server
16 # 设置新用户xiaoqi 密码123
17 sudo rabbitmqctl add_user xiaoqi 123
18 # 设置用户为administrator角色
19 sudo rabbitmqctl set_user_tags xiaoqi administrator
20 # 设置权限，允许对所有的队列都有权限
21 对何种资源具有配置、写、读的权限通过正则表达式来匹配，具体命令如下：
22 set_permissions [-p <vhostpath>] <user> <conf> <write> <read>
23 sudo rabbitmqctl set_permissions -p "/" xiaoqi ".*" ".*" ".*"
24 # 停止/重启服务
25 service rabbitmq-server start/stop/restart
复制代码



	rabbitmq相关命令



	
	

		

			复制代码

		
 1 # 设置rabbitmq账号密码，以及角色权限设置
 2 # 设置新用户xiaoqi 密码123
 3 rabbitmqctl add_user xiaoqi 123
 4 # 设置用户为administrator角色
 5 rabbitmqctl set_user_tags xiaoqi administrator
 6 # 设置权限，允许对所有的队列都有权限
 7 对何种资源具有配置、写、读的权限通过正则表达式来匹配，具体命令如下：
 8 set_permissions [-p <vhostpath>] <user> <conf> <write> <read>
 9 rabbitmqctl set_permissions -p "/" xiaoqi ".*" ".*" ".*"
10 # 停止rabbitmq
11 rabbitmqctl stop 
12 # 重启服务生效设置
13 rabbitmq-server restart
14 rabbitmq相关命令
15 // 新建用户
16 rabbitmqctl add_user {用户名} {密码}
17 // 设置权限
18 rabbitmqctl set_user_tags {用户名} {权限}
19 // 查看用户列表
20 rabbitmqctl list_users
21 // 为用户授权
22 添加 Virtual Hosts ：    
23 rabbitmqctl add_vhost <vhost>    
24 // 删除用户
25 rabbitmqctl delete_user Username
26 // 修改用户的密码
27 rabbitmqctl change_password Username Newpassword 
28 // 删除 Virtual Hosts ：    
29 rabbitmqctl delete_vhost <vhost>       
30 // 添加 Users ：    
31 rabbitmqctl add_user <username> <password>    
32 rabbitmqctl set_user_tags <username> <tag> ...    
33 rabbitmqctl set_permissions [-p <vhost>] <user> <conf> <write> <read>        
34 // 删除 Users ：    
35 delete_user <username>   
36 // 使用户user1具有vhost1这个virtual host中所有资源的配置、写、读权限以便管理其中的资源
37 rabbitmqctl  set_permissions -p vhost1 user1 '.*' '.*' '.*' 
38 // 查看权限
39 rabbitmqctl list_user_permissions user1
40 rabbitmqctl list_permissions -p vhost1
41 // 清除权限
42 rabbitmqctl clear_permissions [-p VHostPath] User
43 //清空队列步骤
44 rabbitmqctl reset 
45 需要提前关闭应用rabbitmqctl stop_app ，
46 然后再清空队列，启动应用
47 rabbitmqctl start_app
48 此时查看队列rabbitmqctl list_queues
49 
50 查看所有的exchange：rabbitmqctl list_exchanges
51 查看所有的queue：rabbitmqctl list_queues
52 查看所有的用户： rabbitmqctl list_users
53 查看所有的绑定（exchange和queue的绑定信息）：rabbitmqctl list_bindings
54 查看消息确认信息：rabbitmqctl list_queues name messages_ready messages_unacknowledged
55 查看RabbitMQ状态，包括版本号等信息：rabbitmqctl status
56 
57 #下列命令安装rabbitmq_management插件，这款插件是可以可视化的方式查看RabbitMQ 服务器实例的状态，以及操控RabbitMQ服务器。
58 rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management
59 
60 #访问web界面
61 http://server-name:15672/
62         
63 # 在浏览器中输入 http://localhost:15672/api/ 就可以看到 RabbitMQ Management HTTP API 文档

		

			复制代码

	





RabbitMQ使用的是AMQP协议。这是一个用于消息传递的开放、通用的协议。针对不同编程语言有大量的RabbitMQ客户端可用。




	4. 什么是AMQP?



	5. 消息代理和他们所扮演的角色?



	消息代理（message brokers）从发布者（publishers）亦称生产者（producers）那儿接收消息，并根据既定的路由规则把接收到的消息发送给处理消息的消费者（consumers）。



	由于AMQP是一个网络协议，所以这个过程中的发布者，消费者，消息代理 可以存在于不同的设备上。



	

		复制代码

	
AMQP

AMQP协议是一个高级抽象层消息通信协议，RabbitMQ是AMQP协议的实现。它主要包括以下组件：
1.Server(broker): 接受客户端连接，实现AMQP消息队列和路由功能的进程。

2.Virtual Host:其实是一个虚拟概念，类似于权限控制组，一个Virtual Host里面可以有若干个Exchange和Queue，但是权限控制的最小粒度是Virtual Host

3.Exchange:交换机，接受生产者发送的消息，并根据Binding规则将消息路由给服务器中的队列。ExchangeType决定了Exchange路由消息的行为，在RabbitMQ中，ExchangeType有direct、Fanout和Topic三种，不同类型的Exchange路由的行为是不一样的。
- Direct直连交换机
    特点：依据key进行投递
    例如绑定时设置了routing key为”hello”，那么客户端提交的消息，只有设置了key为”hello”的才会投递到队列。
- Topic主题交换机
    特点：对key模式匹配后进行投递，符号”#”匹配一个或多个词，符号”*”匹配一个词
    例如”abc.#”匹配”abc.def.ghi”，”abc.*”只匹配”abc.def”。
- Fanout扇型交换机
    特点：不需要key，采取广播模式，一个消息进来时，投递到与该交换机绑定的所有队列

4.Message Queue：消息队列，用于存储还未被消费者消费的消息。

5.Message: 由Header和Body组成，Header是由生产者添加的各种属性的集合，包括Message是否被持久化、由哪个Message Queue接受、优先级是多少等。而Body是真正需要传输的APP数据。

6.Binding:Binding联系了Exchange与Message Queue。Exchange在与多个Message Queue发生Binding后会生成一张路由表，路由表中存储着Message Queue所需消息的限制条件即Binding Key。当Exchange收到Message时会解析其Header得到Routing Key，Exchange根据Routing Key与Exchange Type将Message路由到Message Queue。Binding Key由Consumer在Binding Exchange与Message Queue时指定，而Routing Key由Producer发送Message时指定，两者的匹配方式由Exchange Type决定。 

7.Connection:连接，对于RabbitMQ而言，其实就是一个位于客户端和Broker之间的TCP连接。

8.Channel:信道，仅仅创建了客户端到Broker之间的连接后，客户端还是不能发送消息的。需要为每一个Connection创建Channel，AMQP协议规定只有通过Channel才能执行AMQP的命令。一个Connection可以包含多个Channel。之所以需要Channel，是因为TCP连接的建立和释放都是十分昂贵的，如果一个客户端每一个线程都需要与Broker交互，如果每一个线程都建立一个TCP连接，暂且不考虑TCP连接是否浪费，就算操作系统也无法承受每秒建立如此多的TCP连接。RabbitMQ建议客户端线程之间不要共用Channel，至少要保证共用Channel的线程发送消息必须是串行的，但是建议尽量共用Connection。

9.Command:AMQP的命令，客户端通过Command完成与AMQP服务器的交互来实现自身的逻辑。例如在RabbitMQ中，客户端可以通过publish命令发送消息，txSelect开启一个事务，txCommit提交一个事务。

	

		复制代码





	 



	6.python中使用RabbitMQ






	需要先进行模块安装



	
# rabbitmq官方推荐的python客户端pika模块
pip3 install pika





	简单的收发程序，即单发送单接收



	发送方send.py



	
	

		

			复制代码

		
 1 import pika
 2 
 3 # 创建凭证，使用rabbitmq用户密码登录
 4 # 使用前，必须得验证身份
 5 credentials = pika.PlainCredentials("guest","guest")
 6 # 建立一个到RabbitMQ服务器的连接。
 7 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost',credentials=credentials))
 8 channel = connection.channel()
 9 
10 # 创建一个名为"q1"的队列用来投递消息
11 channel.queue_declare(queue='q1')
12 # 注意在rabbitmq中，消息想要发送给队列，必须经过交换(exchange)，初学可以使用空字符串交换(exchange='')，
13 # 它允许我们精确的指定发送给哪个队列(routing_key=''),参数body值发送的数据
14 channel.basic_publish(exchange='',routing_key='q1',body='很高兴见到你')
15 
16 print("已经发送了消息")
17 # 程序退出前，确保刷新网络缓冲以及消息发送给rabbitmq，需要关闭本次连接
18 connection.close()

		

			复制代码

	





	接收方receive.py



	
	

		

			复制代码

		
 1 import pika
 2 # 创建凭证，使用rabbitmq用户密码登录
 3 # 使用前，必须得验证身份
 4 credentials = pika.PlainCredentials("guest","guest")
 5 # 建立一个到RabbitMQ服务器的连接。
 6 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost',credentials=credentials))
 7 channel = connection.channel()
 8 # 创建一个名为"q1"的队列用来投递消息
 9 channel.queue_declare(queue='q1')
10 
11 def callbak(ch,method,properties,body):
12     print("消费者接收到了任务：%r"%body.decode("utf8"))
13 # 有消息来临，立即执行callbak，没有消息则夯住，等待消息
14 # 消息来了，立即去取，队列名字为q1
15 channel.basic_consume(queue='q1', on_message_callback=callbak, auto_ack=True)
16 # 开始消费，接收消息
17 channel.start_consuming()

		

			复制代码

	





	你也许要问: 为什么要在接收方和发送方重复声明队列呢 —— 我们已经在前面的代码中声明过它了。如果我们确定了队列是已经存在的，那么我们可以不这么做，比如此前预先运行了send.py程序。可是我们并不确定哪个程序会首先运行。这种情况下，在程序中重复将队列重复声明一下是种值得推荐的做法。



	工作队列，即单发送多接收



	我们将创建一个工作队列（Work Queue），工作队列（又称：任务队列——Task Queues），它会发送一些耗时的任务给多个工作者（Worker）。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）当作消息发送到队列中，一个运行在后台的工作者（worker）进程就会取出任务然后处理。当你运行多个工作者（workers），任务就会在它们之间共享。


发送方sender.py



	
	

		
1 # 修改代码
2 import sys
3 message = ' '.join(sys.argv[1:]) or "很高兴见到你"
4 channel.basic_publish(exchange='',routing_key='q1',body=message)
5 print(" [x] Sent %r" % (message,))

	





	接收方receiver1.py和receiver2.py



	
	

		
1 # 修改代码
2 import time
3 def callbak(ch,method,properties,body):
4     print("[x] Received %r"%body.decode("utf8"))
5     time.sleep(body.decode("utf8").count('.'))
6     print(" [x] Done")

	





	我们将receiver1.py和receiver2.py开启，会夯住等待接收消息。



	sender.py用来发布新任务，终端执行。



	
	

		
1 python sender.py First message.
2 python sender.py Second message..
3 python sender.py Third message...
4 python sender.py Fourth message....
5 python sender.py Fifth message.....

	





	默认来说，RabbitMQ会按顺序得把消息发送给每个消费者（consumer）。平均每个消费者都会收到同等数量得消息。这种发送消息得方式叫做——轮询（round-robin）。如果添加三个消费者则会出现丢失数据的问题。



	7.M消息确认ack



	为了防止消息丢失，RabbitMQ提供了消息响应（acknowledgments）。消费者会通过一个ack（响应），告诉RabbitMQ已经收到并处理了某条消息，然后RabbitMQ就会释放并删除这条消息。



	如果消费者（consumer）挂掉了，没有发送响应，RabbitMQ就会认为消息没有被完全处理，然后重新发送给其他消费者（consumer）。这样，及时工作者（workers）偶尔的挂掉，也不会丢失消息。



	消息响应默认是开启的。之前的例子中我们可以使用no_ack=True标识把它关闭。是时候移除这个标识了，当工作者（worker）完成了任务，就发送一个响应。



	生产者，发布任务。sender.py



	
	

		

			复制代码

		
 1 import pika
 2 import sys
 3 # 创建凭证，使用rabbitmq用户密码登录
 4 # 使用前，必须得验证身份
 5 credentials = pika.PlainCredentials("guest","guest")
 6 # 建立一个到RabbitMQ服务器的连接。
 7 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost',credentials=credentials))
 8 channel = connection.channel()
 9 
10 # 创建一个名为"q1"的队列用来投递消息
11 channel.queue_declare(queue='q1')
12 message = ' '.join(sys.argv[1:]) or "很高兴见到你"
13 # 注意在rabbitmq中，消息想要发送给队列，必须经过交换(exchange)，初学可以使用空字符串交换(exchange='')，
14 # 它允许我们精确的指定发送给哪个队列(routing_key=''),参数body值发送的数据
15 channel.basic_publish(exchange='',routing_key='q1',body=message)
16 print(" [x] Sent %r" % (message,))
17 # 程序退出前，确保刷新网络缓冲以及消息发送给rabbitmq，需要关闭本次连接
18 connection.close()

		

			复制代码

	





	消费者，receiver.py



	
	

		

			复制代码

		
 1 import time
 2 import pika
 3 # 创建凭证，使用rabbitmq用户密码登录
 4 # 使用前，必须得验证身份
 5 credentials = pika.PlainCredentials("guest","guest")
 6 # 建立一个到RabbitMQ服务器的连接。
 7 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost',credentials=credentials))
 8 channel = connection.channel()
 9 # 创建一个名为"q1"的队列用来投递消息
10 channel.queue_declare(queue='q1')
11 
12 def callbak(ch,method,properties,body):
13     print("[x] Received %r"%body.decode("utf8"))
14     time.sleep(body.decode("utf8").count('.'))
15     print(" [x] Done")
16     # 消息确认
17     ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)
18 
19 # 有消息来临，立即执行callbak，没有消息则夯住，等待消息
20 # 消息来了，立即去取，队列名字为q1
21 channel.basic_consume(queue='q1', on_message_callback=callbak)
22 # 开始消费，接收消息
23 channel.start_consuming()

		

			复制代码

	





	将多个receiver.py启动，然后按如下方式在终端启动sender.py



	
python sender.py First message.
python sender.py Second message..
python sender.py Third message...
python sender.py Fourth message....
python sender.py Fifth message.....





	我们会发现现在没有消息丢失，全部被消费者接收。



	忘记确认



	一个很容易犯的错误就是忘了basic_ack，后果很严重。消息在你的程序退出之后就会重新发送，如果它不能够释放没响应的消息，RabbitMQ就会占用越来越多的内存。



	为了排除这种错误，你可以使用rabbitmqctl命令，输出messages_unacknowledged字段：



	
	

		
1 E:\myrabbitmq>rabbitmqctl list_queues name messages_ready messages_unacknowledged
2 Timeout: 60.0 seconds ...
3 Listing queues for vhost / ...
4 xiaoqi    0       0
5 q1      0       0

	





	8.消息持久化



	如果你没有特意告诉RabbitMQ，那么在它退出或者崩溃的时候，将会丢失所有队列和消息。为了确保信息不会丢失，有两个事情是需要注意的：我们必须把“队列”和“消息”设为持久化。

	队列持久化：如果两个队列，a1队列没有做队列持久化，a2队列做了队列持久化，那么重启后a1队列消失，a2队列依然存在，可通过命令rabbitmqctl list_queues查看

	消息持久化：还是两个队列，a2队列做了队列持久化，a3做了队列持久化和消息持久化，那么重启后a2和a3队列都存在，但是a2中的数据丢失，a3中的数据依然存在。



	首先，为了不让队列消失，需要把队列声明为持久化（durable）：



	
	

		
1 channel.queue_declare(queue='q1', durable=True)  # 虽然代码正确，但是会报错。

	





	尽管这行代码本身是正确的，但是仍然不会正确运行。因为我们已经定义过一个叫q1的非持久化队列。RabbitMq不允许你使用不同的参数重新定义一个队列，它会返回一个错误。但我们现在使用一个快捷的解决方法——用不同的名字，例如task_queue。



	
channel.queue_declare(queue='task_queue', durable=True)





	这时候，我们就可以确保在RabbitMq重启之后queue_declare队列不会丢失。



	另外，我们需要把我们的消息也要设为持久化——将delivery_mode的属性设为2。



	

		复制代码

	
channel.basic_publish(
                exchange='',
                 routing_key="task_queue",
                 body=message,
                 # delivery_mode = 2 使消息持久化
                 properties=pika.BasicProperties(delivery_mode = 2,)
             )

	

		复制代码





	注意：消息持久化



	将消息设为持久化并不能完全保证不会丢失。以上代码只是告诉了RabbitMq要把消息存到硬盘，但从RabbitMq收到消息到保存之间还是有一个很小的间隔时间。因为RabbitMq并不是所有的消息都使用fsync(2)（同步）——它有可能只是保存到缓存中，并不一定会写到硬盘中。并不能保证真正的持久化，但已经足够应付我们的简单工作队列。如果你一定要保证持久化，你需要改写你的代码来支持事务（transaction）。



	9.公平调度



	你应该已经发现，它仍旧没有按照我们期望的那样进行分发。比如有两个工作者（workers），处理奇数消息的比较繁忙，处理偶数消息的比较轻松。然而RabbitMQ并不知道这些，它仍然一如既往的派发消息。



	这时因为RabbitMQ只管分发进入队列的消息，不会关心有多少消费者（consumer）没有作出响应。它盲目的把第n-th条消息发给第n-th个消费者。



	



	我们可以使用basic.qos方法，并设置prefetch_count=1。这样是告诉RabbitMQ，再同一时刻，不要发送超过1条消息给一个工作者（worker），直到它已经处理了上一条消息并且作出了响应。这样，RabbitMQ就会把消息分发给下一个空闲的工作者（worker）。



	
channel.basic_qos(prefetch_count=1)





	关于队列大小



	如果所有的工作者都处理繁忙状态，你的队列就会被填满。你需要留意这个问题，要么添加更多的工作者（workers），要么使用其他策略。



	10.工作队列代码整合



	sender.py



	
	

		

			复制代码

		
 1 import pika
 2 import sys
 3 
 4 # 创建凭证，使用rabbitmq用户密码登录
 5 # 使用前，必须得验证身份
 6 credentials = pika.PlainCredentials("guest", "guest")
 7 # 建立一个到RabbitMQ服务器的连接。
 8 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost', credentials=credentials))
 9 channel = connection.channel()
10 
11 #
      



  

  
  

   
  

  
 
 

 
 
  
 
 
 
 






 






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