RabbitMQ 概念和应用详解

2021-09-14 11:47:13 浏览数 (1)

RabbitMQ概述

RabbitMQ可以做什么?

RabbitMQ是实现AMQP(高级消息队列协议)的消息中间件的一种,可用于在分布式系统中存储转发消息,主要有以下的技术亮点:

  • 可靠性
  • 灵活的路由
  • 集群部署
  • 高可用的队列消息
  • 可视化的管理工具

RabbitMQ主要用于系统间的双向解耦,当生产者(productor)产生大量的数据时,消费者(consumer)无法快速的消费信息,那么就需要一个类似于中间件的代理服务器,用来处理和保存这些数据,RabbitMQ就扮演了这个角色。

如何使用RabbitMQ

  • Erlang语言包
  • RabbitMQ安装包

基本概念

1.Broker

用来处理数据的消息队列服务器实体

2.虚拟主机(vhost)

由RabbitMQ服务器创建的虚拟消息主机,拥有自己的权限机制,一个broker里可以开设多个vhost,用于不同用户的权限隔离,vhost之间是也完全隔离的。

3.生产者(productor)

产生用于消息通信的数据

4.信道(channel)

消息通道,在AMQP中可以建立多个channel,每个channel代表一个会话任务。

5.交换机(exchange)

(1)接受消息,转发消息到绑定的队列,总共有四种类型的交换器:direct,fanout,topic,headers。

  • direct:转发消息到routing-key指定的队列
  • fanout:转发消息到所有绑定的队列,类似于一种广播发送的方式。
  • topic:按照规则转发消息,这种规则多为模式匹配,也显得更加灵活

(2).交换器在RabbitMQ中是一个存在的实体,不能改变,如有需要只能删除重建。

(3).topic类型的交换器利用匹配规则分析消息的routing-key属性。

(4).属性

  • 持久性:声明时durable属性为true
  • 自动删除:绑定的queue删除也跟着删除
  • 惰性:不会自动创建
6.队列(queue)

(1).队列是RabbitMQ的内部对象,存储消息

(2).可以动态的增加消费者,队列将接受到的消息以轮询(round-robin)的方式均匀的分配给多个消费者

(3).队列的属性

  • 持久性:如果启用,队列将会在server重启之前有效
  • 自动删除:消费者停止使用之后就会自动删除
  • 惰性:不会自动创建
  • 排他性:如果启用,队列只能被声明它的消费者使用。
7.两个key
  • routing-key:消息不能直接发到queues,需要先发送到exchanges,routing-key指定queues名称,exchanges通过routing-key来识别与之绑定的queues
代码语言:javascript复制
channel.queue_publish(exchange=exchange_name,
                     routing-key="rabbitmq",
                     body="openstack")
  • binding-key:主要是用来表示exchanges和queues之间的关系,为了区别queue_publish的routing-key,就称作binding-key。
代码语言:javascript复制
channel.queue_bind(exchange=exchange_name,
                  queue=queue_name,
                  routing-key="rabbitmq")
8.绑定(binding)

表示交换机和队列之间的关系,在进行绑定时,带有一个额外的参数binding-key,来和routing-key相匹配。

9.消费者(consumer)

监听消息队列来进行消息数据的读取

10.高可用性(HA)

(1).在consumer处理完消息后,会发送消息ACK,通知通知RabbitMQ消息已被处理,可以从内存删除。如果消费者因宕机或链接失败等原因没有发送ACK,则RabbitMQ会将消息重新发送给其他监听在队列的下一个消费者。

代码语言:javascript复制
channel.basicConsume(queuename, noAck=false, consumer);

(2).消息和队列的持久化

(3).镜像队列,实现不同节点之间的元数据和消息同步

RabbitMQ在OpenStack中的应用

RPC之neutron专题

基于RabbitMQ的RPC消息通信是neutron中跨模块进行方法调用的很重要的一种方式,根据上面的描述,要组成一个完整的RPC通信结构,需要信息的生产者和消费者。

  • client端:用于产生rpc消息。
  • server端:用于监听消息数据并进行相应的处理。
1.neutron-agent中的RPC

在dhcp_agent、l3_agent、metadata_agent,metering_agent的main函数中都存在一段创建一个rpc服务端的代码,下面以dhcp_agent为例。

代码语言:javascript复制
def main():
    register_options(cfg.CONF)
    common_config.init(sys.argv[1:])
    config.setup_logging()
    server = neutron_service.Service.create(
        binary='neutron-dhcp-agent',
        topic=topics.DHCP_AGENT,
        report_interval=cfg.CONF.AGENT.report_interval,
        manager='neutron.agent.dhcp.agent.DhcpAgentWithStateReport')
    service.launch(cfg.CONF, server).wait()

最核心的,也是跟rpc相关的部分包括两部分,首先是创建rpc服务端。

代码语言:javascript复制
server = neutron_service.Service.create(
    binary='neutron-dhcp-agent',
    topic=topics.DHCP_AGENT,
    report_interval=cfg.CONF.AGENT.report_interval,
    manager='neutron.agent.dhcp.agent.DhcpAgentWithStateReport')

该代码实际上创建了一个rpc服务端,监听指定的topic并运行manager上的tasks。

create()方法返回一个neutron.service.Service对象,neutron.service.Service继承自neutron.common.rpc.Service类。

首先看neutron.common.rpc.Service类,该类定义了start方法,该方法主要完成两件事情:一件事情是将manager添加到endpoints中;一件是创建rpc的consumer,分别监听topic的队列消息。

而在neutron.service.Service类中,初始化中生成了一个manager实例(即neutron.agent.dhcp_agent.DhcpAgentWithStateReport);并为start方法添加了周期性执行report_state方法和periodic_tasks方法。report_state方法没有具体实现,periodic_tasks方法则调用manager的periodic_tasks方法。

manager实例(即neutron.agent.dhcp_agent.DhcpAgentWithStateReport)在初始化的时候首先创建一个rpc的client端,通过代码

代码语言:javascript复制
 self.state_rpc = agent_rpc.PluginReportStateAPI(topics.PLUGIN)

该client端实际上定义了report_state方法,可以状态以rpc消息的方式发送给plugin。

manager在初始化后,还会指定周期性运行_report_state方法,实际上就是调用client端的report_state方法。

至此,对rpc服务端的创建算是完成了,之后执行代码。

代码语言:javascript复制
service.launch(server).wait()

service.launch(server)方法首先会将server放到协程组中,并调用server的start方法来启动server。

2.neutron-plugin中的RPC

主要对ML2Plugin进行分析,包括两个类:RpcCallbacks和AgentNotifierApi。

  • RpcCallbacks:负责当agent往plugin发出rpc请求时候,plugin实现请求的相关动作,除了继承自父类(dhcp rpc、dvr rpc、sg_db rpc和tunnel rpc)中的方法,还包括get_port_from_device、get_device_details、get_devices_details_list、update_device_down、update_device_up、get_dvr_mac_address_by_host、get_compute_ports_on_host_by_subnet、get_subnet_for_dvr等方法。
  • AgentNotifierApi:负责当plugin往agent发出rpc请求(plugin通知agent)的时候,plugin端的方法。
代码语言:javascript复制
def start_rpc_listeners(self):
    """RpcCallbacks中实现的方法:Start the RPC loop to let the plugin communicate with agents."""
    self._setup_rpc()
    self.topic = topics.PLUGIN
    self.conn = n_rpc.create_connection(new=True)
    self.conn.create_consumer(self.topic, self.endpoints, fanout=False)
    return self.conn.consume_in_threads()

创建一个通知rpc的客户端,用于向OVS的agent发出通知。所有plugin都需要有这样一个发出通知消息的客户端,创建了一个OVS agent的通知rpc客户端。之后,创建两个跟service agent相关的consumer,分别监听topics.PLUGIN

ovs_neutron_agent也会创建RPC的consumer,用来监听topics.UPDATE、topics.DELETE等操作。

代码语言:javascript复制
def setup_rpc(self):
        self.agent_id = 'ovs-agent-%s' % self.conf.host
        self.topic = topics.AGENT
        self.plugin_rpc = OVSPluginApi(topics.PLUGIN)
        self.sg_plugin_rpc = sg_rpc.SecurityGroupServerRpcApi(topics.PLUGIN)
        self.dvr_plugin_rpc = dvr_rpc.DVRServerRpcApi(topics.PLUGIN)
        self.state_rpc = agent_rpc.PluginReportStateAPI(topics.PLUGIN)
        # RPC network init
        self.context = context.get_admin_context_without_session()
        # Handle updates from service
        self.endpoints = [self]
        # Define the listening consumers for the agent
        consumers = [[topics.PORT, topics.UPDATE],
                     [topics.PORT, topics.DELETE],
                     [constants.TUNNEL, topics.UPDATE],
                     [constants.TUNNEL, topics.DELETE],
                     [topics.SECURITY_GROUP, topics.UPDATE],
                     [topics.DVR, topics.UPDATE],
                     [topics.NETWORK, topics.UPDATE]]
3.neutron-server中的RPC

这个rpc服务端主要通过neutron.server中主函数中代码执行

代码语言:javascript复制
neutron_rpc = service.serve_rpc()

方法的实现代码(目录:neutron/neutron/service.py)如下

代码语言:javascript复制
def serve_rpc():
    plugin = manager.NeutronManager.get_plugin()
    service_plugins = (
        manager.NeutronManager.get_service_plugins().values())
    if cfg.CONF.rpc_workers < 1:
        cfg.CONF.set_override('rpc_workers', 1)
    if not plugin.rpc_workers_supported():
        LOG.debug("Active plugin doesn't implement start_rpc_listeners")
        if 0 < cfg.CONF.rpc_workers:
            LOG.error(_LE("'rpc_workers = %d' ignored because "
                          "start_rpc_listeners is not implemented."),
                      cfg.CONF.rpc_workers)
        raise NotImplementedError()
    try:
        rpc = RpcWorker(service_plugins)
        LOG.debug('using launcher for rpc, workers=%s', cfg.CONF.rpc_workers)
        session.dispose()
        launcher = common_service.ProcessLauncher(cfg.CONF, wait_interval=1.0)
        launcher.launch_service(rpc, workers=cfg.CONF.rpc_workers)
        if (cfg.CONF.rpc_state_report_workers > 0 and
            plugin.rpc_state_report_workers_supported()):
            rpc_state_rep = RpcReportsWorker([plugin])
            LOG.debug('using launcher for state reports rpc, workers=%s',
                      cfg.CONF.rpc_state_report_workers)
            launcher.launch_service(
                rpc_state_rep, workers=cfg.CONF.rpc_state_report_workers)
        return launcher
    except Exception:
        with excutils.save_and_reraise_exception():
            LOG.exception(_LE('Unrecoverable error: please check log for '
                              'details.'))

其中,RpcWorker(plugin)主要通过调用plugin的方法来创建rpc服务端,最重要的工作是调用plugin的start_rpc_listeners来监听消息队列:

代码语言:javascript复制
self._servers = self._plugin.start_rpc_listeners()

该方法在大多数plugin中并未被实现,目前ml2支持该方法。

在neutron.plugin.ml2.plugin.ML2Plugin类中,该方法创建了一个topic为topics.PLUGIN的消费rpc。

代码语言:javascript复制
def start_rpc_listeners(self):
        self.endpoints = [rpc.RpcCallbacks(self.notifier, self.type_manager),
                          agents_db.AgentExtRpcCallback()]
        self.topic = topics.PLUGIN
        self.conn = n_rpc.create_connection(new=True)
        self.conn.create_consumer(self.topic, self.endpoints,
                                  fanout=False)
        return self.conn.consume_in_threads()

RPC之nova专题

在Openstack中,每一个Nova服务初始化时会创建两个队列,一个名为“NODE-TYPE.NODE-ID”,另一个名为“NODE-TYPE”,NODE-TYPE是指服务的类型,NODE-ID指节点名称。

1.nova中实现exchange的种类
  • direct:初始化中,各个模块对每一条系统消息自动生成多个队列放入RabbitMQ服务器中,队列中绑定的binding-key要与routing-key匹配
  • topic:各个模块也会自动生成两个队列放入RabbitMQ服务器中。
2.nova中调用RPC的方式
  • RPC.CALL:用于请求和响应方式
  • RPC.CAST:只是提供单向请求
3.nova中模块的逻辑功能
  • Invoker:向消息队列中发送系统请求信息,如Nova-API和Nova-Scheduler,通过RPC.CALL和RPC.CAST两个进程发送系统请求消息。
  • Worker:从消息队列中获取Invoker模块发送的系统请求消息以及向Invoker模块回复系统响应消息,如Nova-Compute、Nova-Volume和Nova-Network,对RPC.CALL做出响应。
4.nova中的exchange domain
  • direct exchange domain: Topic消息生产者(Nova-API或者Nova-Scheduler)与Topic交换器生成逻辑连接,通过PRC.CALL或者RPC.CAST进程将系统请求消息发往Topic交换器。交换器根据不同的routing-key将系统请求消息转发到不同的类型的消息队列。Topic消息消费者探测到新消息已进入响应队列,立即从队列中接收消息并调用执行系统消息所请求的应用程序。
    • 点到点消息队列:Topic消息消费者应用程序接收RPC.CALL的远程调用请求,并在执行相关计算任务之后将结果以系统响应消息的方式通过Direct交换器反馈给Direct消息消费者。
    • 共享消息队列:Topic消息消费者应用程序只是接收RPC.CAST的远程调用请求来执行相关的计算任务,并没有响应消息反馈。
  • topic exchange domain: Direct交换域并不是独立运作,而是受限于Topic交换域中RPC.CALL的远程调用流程与结果,每一个RPC.CALL激活一次Direct消息交换的运作。

以nova启动虚拟机的过程为例,详细介绍RPC通信过程。

RPC.CAST缺少了系统消息响应流程。一个Topic消息生产者发送系统请求消息到Topic交换器,Topic交换器根据消息的Routing Key将消息转发至共享消息队列,与共享消息队列相连的所有Topic消费者接收该系统请求消息,并把它传递给响应的Worker进行处理,其调用流程如图所示:

source: //chyufly.github.io/blog/2016/04/13/rabbitmq-introduction

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