Python rabbitmq的使用（二）

上一篇介绍了rabbitmq的安装和经典的hello world！实例。这里将对工作队列（work queues）做一个了解。因为是接上一篇说明的，所以如果没看过上一篇，看这篇可能会比较难理解。上一篇的地址是：ubuntu安装rabbitmq和python的使用实现

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）

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

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修改receive.py的回调函数。

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

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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.....

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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.....'

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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....'

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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)

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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)

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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)

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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)

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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))

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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)

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new_task.py完整代码

#!/usr/bin/env pythonimport pikaimport sysconnection= 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()

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worker.py完整代码

#!/usr/bin/env pythonimport pikaimport timeconnection= 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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以上就是Python rabbitmq的使用（二）的内容，更多相关内容请关注PHP中文网（www.php.cn）！