消息队列之RabbitMq 一 什么是消息队列（MQ） 二、为什么要用消息队列？ 三 RabbitMQ
MQ全称为Message Queue 消息队列（MQ）是一种应用程序对应用程序的通信方法。MQ是消费-生产者模型的一个典型的代表，一端往消息队列中不断写入消息，而另一端则可以读取队列中的消息。这样发布者和使用者都不用知道对方的存在。
''' 生产者消费者模式是通过一个容器来解决生产者和消费者的强耦合问题。生产者和消费者彼此之间不直接通讯，而通过阻塞队列来进行通讯，所以生产者生产完数据之后不用等待消费者处理，直接扔给阻塞队列，消费者不找生产者要数据，而是直接从阻塞队列里取，阻塞队列就相当于一个缓冲区，平衡了生产者和消费者的处理能力。 '''
我们先不管消息(Message)这个词，来看看队列(Queue)。这一看，队列大家应该都熟悉吧。
队列是一种先进先出的数据结构。
消息队列可以简单理解为：把要传输的数据放在队列中。
二、为什么要用消息队列？
消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用解耦，异步消息，流量削锋等问题，实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。目前使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ。
接下来利用一个外卖系统的消息推送给大家解释下MQ的意义。
三 RabbitMQ
RabbitMQ 是一个由 Erlang 语言开发的 AMQP 的开源实现。
rabbitMQ是一款基于AMQP协议的消息中间件，它能够在应用之间提供可靠的消息传输。在易用性，扩展性，高可用性上表现优秀。使用消息中间件利于应用之间的解耦，生产者（客户端）无需知道消费者（服务端）的存在。而且两端可以使用不同的语言编写，大大提供了灵活性。
3.1 rabbitmq的安装
略
3.2 rabbitMQ工作模型
3.2.1 简单模式
### 生产者 import pika # 1.链接rabbitmq connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost')) channel = connection.channel() # 2.声明一个队列（创建队列） channel.queue_declare(queue='hello') # 3.向指定队列插入数据 channel.basic_publish(exchange='', # 简单模式 routing_key='hello', # 指定队列 body='Hello World!') # 插入的数据 print(" [x] Sent 'Hello World!'") ### 消费者 import pika # 1.链接rabbitmq connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost')) channel = connection.channel() # 2.创建队列（程序不一定生产者先运行，如果生产者先运行并已经创建了队列，这段代码相当于不执行） channel.queue_declare(queue='hello') # 3.确定回调函数 def callback(ch, method, properties, body): print(" [x] Received %r" % body) # 4.确定监听队列参数 channel.basic_consume(queue='hello', auto_ack=True, # 默认应答 on_message_callback=callback) print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C') # 开始监听（正式监听） channel.start_consuming()
3.2.2 参数
应答参数（消费者修改）
channel.basic_consume(queue='hello', auto_ack=False, # 默认应答改为手动应答 on_message_callback=callback) def callback(ch, method, properties, body): print(" [x] Received %r" % body) ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)
持久化参数（生产者修改）
channel.queue_declare(queue='hello2',durable=True) channel.basic_publish(exchange='', # 简单模式 routing_key='hello2', # 指定队列 body='Hello World!', properties=pika.BasicProperties( delivery_mode=2, # make message persistent ) )
分发参数（消费者，需将应答参数修改为手动应答）
有两个消费者同时监听一个的队列。其中一个线程sleep2秒，另一个消费者线程sleep1秒，但是处理的消息是一样多。这种方式叫轮询分发（round-robin）不管谁忙，都不会多给消息，总是你一个我一个。想要做到公平分发（fair dispatch），必须关闭自动应答ack，改成手动应答。使用basicQos(perfetch=1)限制每次只发送不超过1条消息到同一个消费者，消费者必须手动反馈告知队列，才会发送下一个。
channel.basic_qos(prefetch_count=1)
3.2.3 交换机模式（exchange）
交换机之发布订阅
发布订阅和简单的消息队列区别在于，发布订阅会将消息发送给所有的订阅者，而消息队列中的数据被消费一次便消失。所以，RabbitMQ实现发布和订阅时，会为每一个订阅者创建一个队列，而发布者发布消息时，会将消息放置在所有相关队列中。
### 生产者 import pika # 1.链接rabbitmq connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost')) channel = connection.channel() # 2.声明一个名为logs、类型为fanout的交换机 channel.exchange_declare(exchange='logs', exchange_type='fanout') # fanout:发布订阅模式 # 向名为logs的交换机插入数据（message） message = "info: Hello World!" channel.basic_publish(exchange='logs', routing_key='', body=message) print(" [x] Sent %r" % message) connection.close() ### 消费者 import pika # 1.链接rabbitmq connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost')) channel = connection.channel() # 2.声明一个名为logs、类型为fanout的交换机 channel.exchange_declare(exchange='logs', exchange_type='fanout') # 3.创建队列 result = channel.queue_declare("", exclusive=True) # exclusive=True 系统随机队列名 queue_name = result.method.queue # result.method.queue 可以获得队列名称 # 4.将队列绑定到交换机上 channel.queue_bind(exchange='logs', queue=queue_name) print(" [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C") # 5.确定回调函数 def callback(ch, method, properties, body): print(" [*] %r" % body) # 6.确定监听队列参数 channel.basic_consume(queue=queue_name, auto_ack=True, on_message_callback=callback) # 开始监听 channel.start_consuming()
交换机之关键字
### 生产者 import pika # 1.链接rabbitmq connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost')) channel = connection.channel() # 2.声明一个名为logs、类型为fanout的交换机 channel.exchange_declare(exchange='logs2', exchange_type='direct') # direct:关键字模式 # 向名为logs的交换机插入数据（message） message = "info: Hello World!" channel.basic_publish(exchange='logs', routing_key='error', # routing_key绑定关键字 body=message) print(" [x] Sent %r" % message) connection.close() ### 消费者 import pika # 1.链接rabbitmq connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost')) channel = connection.channel() # 2.声明一个名为logs、类型为fanout的交换机 channel.exchange_declare(exchange='logs2', exchange_type='direct') # 3.创建队列 result = channel.queue_declare("", exclusive=True) # exclusive=True 系统随机队列名 queue_name = result.method.queue # result.method.queue 可以获得队列名称 # 4.将队列绑定到交换机上 channel.queue_bind(exchange='logs2', queue=queue_name, routing_key='error') # routing_key绑定关键字 print(" [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C") # 5.确定回调函数 def callback(ch, method, properties, body): print(" [*] %r" % body) # 6.确定监听队列参数 channel.basic_consume(queue=queue_name, auto_ack=True, on_message_callback=callback) # 开始监听 channel.start_consuming()
交换机之通配符
通配符交换机”与之前的路由模式相比，它将信息的传输类型的key更加细化，以“key1.key2.keyN....”的模式来指定信息传输的key的大类型和大类型下面的小类型，让消费者可以更加精细的确认自己想要获取的信息类型。而在消费者一段，不用精确的指定具体到哪一个大类型下的小类型的key，而是可以使用类似正则表达式(但与正则表达式规则完全不同)的通配符在指定一定范围或符合某一个字符串匹配规则的key，来获取想要的信息。
“通配符交换机”（Topic Exchange）将路由键和某模式进行匹配。此时队列需要绑定在一个模式上。符号“#”匹配一个或多个词，符号“*”仅匹配一个词。因此“audit.#”能够匹配到“audit.irs.corporate”，但是“audit.*”只会匹配到“audit.irs”。（这里与我们一般的正则表达式的“*”和“#”刚好相反，这里我们需要注意一下。）
下面是一个解释通配符模式交换机工作的一个样例
上面的交换机制类似于一个国际新闻讯息网站的机制。
### 生产者 import pika # 1.链接rabbitmq connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost')) channel = connection.channel() # 2.声明一个名为logs、类型为fanout的交换机 channel.exchange_declare(exchange='logs3', exchange_type='topic') # topic：通配符模式 # 向名为logs的交换机插入数据（message） message = "info: Hello World!" channel.basic_publish(exchange='logs', routing_key='usa.news', # routing_key绑定关键字 body=message) print(" [x] Sent %r" % message) connection.close() ### 消费者 import pika # 1.链接rabbitmq connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost')) channel = connection.channel() # 2.声明一个名为logs、类型为fanout的交换机 channel.exchange_declare(exchange='logs3', exchange_type='topic') # 3.创建队列 result = channel.queue_declare("", exclusive=True) # exclusive=True 系统随机队列名 queue_name = result.method.queue # result.method.queue 可以获得队列名称 # 4.将队列绑定到交换机上 channel.queue_bind(exchange='logs2', queue=queue_name, routing_key='#.news') # routing_key绑定关键字，#匹配一个或多个单词，*仅匹配一个单词 print(" [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C") # 5.确定回调函数 def callback(ch, method, properties, body): print(" [*] %r" % body) # 6.确定监听队列参数 channel.basic_consume(queue=queue_name, auto_ack=True, on_message_callback=callback) # 开始监听 channel.start_consuming()