專 欄
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ZZR，Python中文社区专栏作者，OpenStack工程师，曾经的NLP研究者。主要兴趣方向：OpenStack、Python爬虫、Python数据分析。
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在Openstack中，各个组件内部使用消息队列进行通信，其中，RabbitMQ是常用的一种开源消息代理软件。这里作一个简要介绍。
RabbitMQ介绍
RabbitMQ实现了高级消息队列协议（AMQP）。
AMQP
AMQP是一个定义了应用之间消息传送协议的开放标准. AMQP旨在解决在两个应用之间传送消息存在的以下问题:
- 网络是不可靠的 -> 消息需要保存后再转发并有出错处理机制
- 与本地调用相比，网络速度慢 -> 得支持异步调用
- 应用之间是不同的(比如实现语言不同, 操作系统不同)，且应用会经常变化 -> 得与应用无关
AMQP 使用异步的、应用对应用的、二进制数据通信来解决这些问题。
基本组件
RabbitMQ 是 AMQP 的一种实现, 其基本组件包括： - Producer：Message的生产者, 负责产生消息并把消息发到Exchange。 - Message：RabbitMQ 转发的二进制对象，包括Headers、Properties和 Data。其中Data不是必要的。 - Exchange：负责接收Producer的Message, 并把它转发到合适的Queue. - Binding：标识Queue和Exchange之间的关系。Exchange根据Message的Properties和Binding的Properties来确定将消息转发到哪些Queue。一个重要的Properties是binding_key。 - Queue：缓存Exchange发来的消息，并将消息主动发给Consumer或者由Consumer主动来获取消息。 - Consumer：使用Queue从Exchange中获取Message。
Message和Exchange
Message
消息结构包括：Headers、Properties和data。
其中，Properties包括几个重要的属性：
- routing_key：Direct和Topic类型的exchange会根据本属性来转发消息。
- delivery_mode：将其值设置为2将使用消息持久化。持久化的消息会被保存到磁盘。
- reply_to：客户端回调队列的名字。
- correlation_id
- content_type
Exchange
Exchange有几个重要的属性：
- name：exchange名字。空字符串名字的exchange为默认的exchange。
- type：决定了exchange的消息转发方式, 包括direct、fanout、topic和headers。
- durable：值为True的exchange会在rabbitmq重启会自动创建。Openstack使用的exchange该值都为False。
- auto_delete：值为True的exchange当消费者的连接都关闭后会被自动删除。 Openstack使用的exchange该值都为False。
- exclusive：设置为True的话，该exchange只允许被创建的connection使用，且在该connection关闭后它会自动删除。
RabbitMQ消息路由机制
决定Exchange消息路由的属性有:
- Exchange的type
- Message的routing_key
- Binding的binding_key
具体规则如下：
RabbitMQ有多种版本的客户端，本文使用Pika，安装如下。
代码语言：javascript复制$ pip install pikaRabbitMQ扩展插件
Management Plugin
提供GUI来管理RabbitMQ。官方地址：https://www.rabbitmq.com/management.html
RabbitMQ用户密码可以在/etc/rabbitmq/abbitmq.config查看：
打开图形界面：
代码语言：javascript复制# rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management然后通过端口15672就可以访问web管理界面。
Hello World!
首先，我们尝试从Publisher发送一条消息“Hello World”到Consumer。
Publisher
发送消息主要包括以下几个操作： 1. 与RabbitMQ建立连接。 2. 声明要使用的queue。 3. RabbitMQ中，消息不会直接发到queue，而是发到exchange，由exchange转发到相应的queue。下面的例子中使用了默认的exchange，它会进行定向转发，也就是将message发到routing_key所指定的queue中。 4. 最后，为了保证网络缓存flushed（也就是消息被发出去了），手动关闭连接。
代码语言：javascript复制# filename: send.py
#!/usr/bin/env python
import pika
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='localhost'))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue='hello')
channel.basic_publish(exchange='',
routing_key='hello',
body='Hello World!')
print(" [x] Sent 'Hello World!'")
connection.close()执行完以上指令，通过命令行你可以看到queue已经被建立且包含了我们发出的信息：
Consumer
接收消息主要包括以下几个操作： 1. 与RabbitMQ建立连接。 2. 声明监听的queue。 3. 建立consumer。comsumer需要一个回调函数来负责处理接收到的消息。 4. start_consuming()，其本质是一个while循环，不断取出队列中的消息。
代码语言：javascript复制# filename: receive.py
#!/usr/bin/env python
import pika
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='localhost'))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue='hello')
def callback(ch, method, properties, body):
print(" [x] Received %r" % body)
channel.basic_consume(callback,
queue='hello',
no_ack=True)
print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL C')
channel.start_consuming()Work Queues
在上一个例子中，consumer只是简单地打印信息，在这个例子中，我们将consumer改为一个worker，它将根据消息完成一些任务。其本质和print("hello world")并没有什么区别，但是为了保证任务能正确完成，需要一些额外的操作，使workder更健壮。
consumer挂了怎么办
改写以上代码。
publisher发送的消息可以从命令参数中读取。参数包括若干个点，点的数量决定了consumer需要花多少秒来完成任务：
代码语言：javascript复制# send.py
message = ' '.join(sys.argv[1:]) or "Hello World!"
channel.basic_publish(exchange='',
routing_key='hello',
body=message)
print(" [x] Sent %r" % message)consumer处理消息的回调函数，将根据message进行sleep()：
代码语言：javascript复制# receive.py
def callback(ch, method, properties, body):
print(" [x] Received %r" % body)
time.sleep(body.count(b'.'))
print(" [x] Done")
ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)
channel.basic_consume(callback,
queue='hello')当consumer处理完任务，会回复ack。如果没有ack，这个消息将在queue中处于unacknowledged状态。如果这个consumer处理过程中挂了，这个message将被分发给其它consumer。这个机制保证了所有的消息都可以被处理。（一种很坏的情况是，consumer处理了message但没有返回ack，但这个consumer又一直不挂，那么这些被它处理的message就会一直以unack的状态保存在queue中。）
rabbitmq挂了怎么办
为了保证rabbitmq挂了都不会使message消失，我们必须保证： - queue持久化 - message持久化
由于rabbitmq不允许两个队列重名，下面的代码改用task_queue作为队列名。修改代码如下：
代码语言：javascript复制# filename: send.py
channel.queue_declare(queue='task_queue', durable=True)
channel.basic_publish(exchange='',
routing_key="task_queue",
body=message,
properties=pika.BasicProperties(
delivery_mode=2, )
)
# filename: receive.py
channel.queue_declare(queue='task_queue', durable=True)任务平均分配
目前的情况是，任务将被平均分配给每一个consumer。比如，如果有两个consumer，那么任务将你一个我一个来分配，而不会根据任务的复杂度来分配。一种极端情况是，奇数任务复杂度很高，偶数任务复杂度很低，那么就会导致一个consumer一直很忙，而另一个一直很闲。为此，进一步修改代码：
代码语言：javascript复制# filename: receive.pychannel.basic_qos(prefetch_count=1)这个参数限制了consumer手上的message数量。如果consumer手上已经有一个unack的message，那么后续的message就不会发给它了。
完整代码
代码语言：javascript复制# filename: send.py
# !/usr/bin/env python
import pika
import sys
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='localhost'))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue='task_queue', durable=True)
message = ' '.join(sys.argv[1:]) or "Hello World!"
channel.basic_publish(exchange='',
routing_key="task_queue",
body=message,
properties=pika.BasicProperties(
delivery_mode=2, )
)
print(" [x] Sent %r" % message)
connection.close()# filename: receive.py
#!/usr/bin/env python
import pika
import time
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='localhost'))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue='task_queue', durable=True)
channel.basic_qos(prefetch_count=1)
def callback(ch, method, properties, body):
print(" [x] Received %r" % body)
time.sleep(body.count(b'.'))
print(" [x] Done")
ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)
channel.basic_consume(callback,
queue='task_queue')
print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL C')
channel.start_consuming()再回顾一下上面的代码。首先明确，这种情况使用的是默认exchange。对于producer，它将消息交给exchange，然后exchange通过routing key来判断要将消息交到哪个queue。实际上相当于将消息直接发送到queue中。而consumer直接指定queue的名字，也就是它直接绑定到这个queue。这个过程中exchange其实没什么存在感。
