Python rabbitmq的使用（二）

消息也可以理解为任务，消息发送者可以理解为任务分配者，消息接收者可以理解为工作者，当工作者接收到一个任务，还没完成的时候，任务分配者又发一个任务过来，那就忙不过来了，于是就需要多个工作者来共同处理这些任务，这些工作者，就称为工作队列。结构图如下：

rabbitmq的python实例工作队列

准备工作（Preparation）

在实例程序中，用new_task.py来模拟任务分配者， worker.py来模拟工作者。

修改send.py，从命令行参数里接收信息，并发送

import sys
message= ' '.join(sys.argv[1:])or "Hello World!"
channel.basic_publish(exchange='',
routing_key='hello',
body=message)
print " [x] Sent %r" % (message,)

修改receive.py的回调函数。

import time
def callback(ch, method, properties, body):
print " [x] Received %r" % (body,)
time.sleep( body.count('.') )
print " [x] Done"

这边先打开两个终端，都运行worker.py，处于监听状态，这边就相当于两个工作者。打开第三个终端，运行new_task.py

$ python new_task.py First message.
$ python new_task.py Second message..
$ python new_task.py Third message...
$ python new_task.py Fourth message....
$ python new_task.py Fifth message.....

观察worker.py接收到任务，其中一个工作者接收到3个任务 ：

$ python worker.py
[*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C
[x] Received 'First message.'
[x] Received 'Third message...'
[x] Received 'Fifth message.....'

另外一个工作者接收到2个任务 ：

$ python worker.py
[*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C
[x] Received 'Second message..'
[x] Received 'Fourth message....'

从上面来看，每个工作者，都会依次分配到任务。那么如果一个工作者，在处理任务的时候挂掉，这个任务就没有完成，应当交由其他工作者处理。所以应当有一种机制，当一个工作者完成任务时，会反馈消息。

消息确认（Message acknowledgment）

消息确认就是当工作者完成任务后，会反馈给rabbitmq。修改worker.py中的回调函数：

def callback(ch, method, properties, body):
print " [x] Received %r" % (body,)
time.sleep(5)
print " [x] Done"
ch.basic_ack(delivery_tag= method.delivery_tag)

这边停顿5秒，可以方便ctrl+c退出。

去除no_ack=True参数或者设置为False也可以。

channel.basic_consume(callback, queue='hello', no_ack=False)

用这个代码运行，即使其中一个工作者ctrl+c退出后，正在执行的任务也不会丢失，rabbitmq会将任务重新分配给其他工作者。

消息持久化存储（Message durability）

虽然有了消息反馈机制，但是如果rabbitmq自身挂掉的话，那么任务还是会丢失。所以需要将任务持久化存储起来。声明持久化存储：

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

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

channel.basic_publish(exchange='',
routing_key="task_queue",
body=message,
properties=pika.BasicProperties(
delivery_mode= 2,# make message persistent
))

公平调度（Fair dispatch）

上面实例中，虽然每个工作者是依次分配到任务，但是每个任务不一定一样。可能有的任务比较重，执行时间比较久；有的任务比较轻，执行时间比较短。如果能公平调度就最好了，使用basic_qos设置prefetch_count=1，使得rabbitmq不会在同一时间给工作者分配多个任务，即只有工作者完成任务之后，才会再次接收到任务。

channel.basic_qos(prefetch_count=1)

new_task.py完整代码

#!/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,# make message persistent
))
print " [x] Sent %r" % (message,)
connection.close()

worker.py完整代码

#!/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)
print ' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C'
def callback(ch, method, properties, body):
print " [x] Received %r" % (body,)
time.sleep( body.count('.') )
print " [x] Done"
ch.basic_ack(delivery_tag= method.delivery_tag)
channel.basic_qos(prefetch_count=1)
channel.basic_consume(callback,
queue='task_queue')
channel.start_consuming()

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