Python+Pika+RabbitMQ环境部署及实现工作队列-Python教程-PHP中文网

rabbitmq中文翻译的话，主要还是mq字母上：Message Queue，即消息队列的意思。前面还有个rabbit单词，就是兔子的意思，和python语言叫python一样，老外还是蛮幽默的。rabbitmq服务类似于mysql、apache服务，只是提供的功能不一样。rabbimq是用来提供发送消息的服务，可以用在不同的应用程序之间进行通信。

安装rabbitmq
先来安装下rabbitmq，在ubuntu 12.04下可以直接通过apt-get安装：

sudo apt-get install rabbitmq-server

安装好后，rabbitmq服务就已经启动好了。接下来看下python编写Hello World!的实例。实例的内容就是从send.py发送“Hello World!”到rabbitmq，receive.py从rabbitmq接收send.py发送的信息。

Python+Pika+RabbitMQ环境部署及实现工作队列

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其中P表示produce，生产者的意思，也可以称为发送者，实例中表现为send.py；C表示consumer，消费者的意思，也可以称为接收者，实例中表现为receive.py；中间红色的表示队列的意思，实例中表现为hello队列。

python使用rabbitmq服务，可以使用现成的类库pika、txAMQP或者py-amqplib，这里选择了pika。

安装pika

安装pika可以使用pip来进行安装，pip是python的软件管理包，如果没有安装，可以通过apt-get安装

sudo apt-get install python-pip

通过pip安装pika：

sudo pip install pika

send.py代码

连接到rabbitmq服务器，因为是在本地测试，所以就用localhost就可以了。

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
        'localhost'))
channel = connection.channel()

声明消息队列，消息将在这个队列中进行传递。如果将消息发送到不存在的队列，rabbitmq将会自动清除这些消息。

channel.queue_declare(queue='hello')

发送消息到上面声明的hello队列，其中exchange表示交换器，能精确指定消息应该发送到哪个队列，routing_key设置为队列的名称，body就是发送的内容，具体发送细节暂时先不关注。

channel.basic_publish(exchange='', routing_key='hello', body='Hello World!')

关闭连接

connection.close()

完整代码

#!/usr/bin/env python
#coding=utf8
import pika
 
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
        '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()

先来执行下这个程序，执行成功的话，rabbitmqctl应该成功增加了hello队列，并且队列里应该有一条信息，用rabbitmqctl命令来查看下

rabbitmqctl list_queues

在笔者的电脑上输出如下信息：

Python+Pika+RabbitMQ环境部署及实现工作队列

确实有一个hello队列，并且队列里有一条信息。接下来用receive.py来获取队列里的信息。

receive.py代码

和send.py的前面两个步骤一样，都是要先连接服务器，然后声明消息的队列，这里就不再贴同样代码了。

接收消息更为复杂一些，需要定义一个回调函数来处理，这边的回调函数就是将信息打印出来。

def callback(ch, method, properties, body):
  print "Received %r" % (body,)

告诉rabbitmq使用callback来接收信息

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

开始接收信息，并进入阻塞状态，队列里有信息才会调用callback进行处理。按ctrl+c退出。

channel.start_consuming()

完整代码

#!/usr/bin/env python
#coding=utf8
import pika
 
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
        '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()

执行程序，就能够接收到队列hello里的消息Hello World!，然后打印在屏幕上。换一个终端，再次执行send.py，可以看到receive.py这边会再次接收到信息。

工作队列示例

1.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。

2.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。

3.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)

但是这个程序会执行错误，因为hello这个队列已经存在，并且是非持久化的，rabbitmq不允许使用不同的参数来重新定义存在的队列。重新定义一个队列：

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

在发送任务的时候，用delivery_mode=2来标记任务为持久化存储：

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

4.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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