1. 你了解的消息队列
rabbitmq是一个消息代理，它接收和转发消息，可以理解为是生活的邮局。
你可以将邮件放在邮箱里，你可以确定有邮递员会发送邮件给收件人。
概括：
rabbitmq是接收，存储，转发数据的。
官方教程：http://www.rabbitmq.com/tutorials/tutorial-one-python.html
消息（Message）是指在应用间传送的数据。消息可以非常简单，比如只包含文本字符串，也可以更复杂，可能包含嵌入对象。
消息队列（Message Queue）是一种应用间的通信方式，消息发送后可以立即返回，由消息系统来确保消息的可靠传递。消息发布者只管把消息发布到 MQ 中而不用管谁来取，消息使用者只管从 MQ 中取消息而不管是谁发布的。这样发布者和使用者都不用知道对方的存在。
2. 公司在什么情况下会用消息队列?
1.电商订单
想必同学们都点过外卖，点击下单后的业务逻辑可能包括：检查库存、生成单据、发红包、短信通知等，如果这些业务同步执行，完成下单率会非常低，如发红包，短信通知等不必要的流程，异步执行即可。
此时使用MQ，可以在核心流程（扣减库存、生成订单记录）等完成后发送消息到MQ，快速结束本次流程。消费者拉取MQ消息时，发现红包、短信等消息时，再进行处理。
场景：双11是购物狂节,用户下单后,订单系统需要通知库存系统,传统的做法就是订单系统调用库存系统的接口
这种做法有一个缺点:
-
当库存系统出现故障时,订单就会失败。(这样马云将少赚好多好多钱钱。。。。)
-
订单系统和库存系统高耦合.
引入消息队列
-
订单系统:用户下单后,订单系统完成持久化处理,将消息写入消息队列,返回用户订单下单成功。
-
库存系统:订阅下单的消息,获取下单消息,进行库操作。 就算库存系统出现故障,消息队列也能保证消息的可靠投递,不会导致消息丢失(马云这下高兴了，钞票快快的来呀~~).
2.秒杀活动
流量削峰一般在秒杀活动中应用广泛 场景:秒杀活动，一般会因为流量过大，导致应用挂掉,为了解决这个问题，一般在应用前端加入消息队列。 作用: 1.可以控制活动人数，超过此一定阀值的订单直接丢弃(怪不得我一次秒杀都没抢到过。。。。。wtf？？？)
2.可以缓解短时间的高流量压垮应用(应用程序按自己的最大处理能力获取订单)
3.用户的请求，服务器接收到之后，写入消息队列，超过定义的阈值就直接丢弃请求，或者跳转错误页面。
4.业务系统取出队列中的消息，再做后续处理。
3. rabbitMQ安装
rabbitmq-server服务端
1.下载centos源
wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.cloud.tencent.com/repo/centos7_base.repo
2.下载epel源
wget -O /etc/yum.repos.d/epel.repo http://mirrors.cloud.tencent.com/repo/epel-7.repo
3.清空yum缓存并且生成新的yum缓存
yum clean all
yum makecache
4.安装erlang
$ yum -y install erlang
5.安装RabbitMQ
$ yum -y install rabbitmq-server
6.启动(无用户名密码):
systemctl start/stop/restart/status rabbitmq-server
设置rabbitmq账号密码，以及角色权限设置
# 设置新用户yugo 密码123
sudo rabbitmqctl add_user yugo 123
# 设置用户为administrator角色
sudo rabbitmqctl set_user_tags yugo administrator
# 设置权限，允许对所有的队列都有权限
sudo rabbitmqctl set_permissions -p "/" yugo ".*" ".*" ".*"
#重启服务生效设置
service rabbitmq-server start/stop/restart
rabbitmq相关命令
// 新建用户
rabbitmqctl add_user {用户名} {密码}
// 设置权限
rabbitmqctl set_user_tags {用户名} {权限}
// 查看用户列表
rabbitmqctl list_users
// 为用户授权
添加 Virtual Hosts ：
rabbitmqctl add_vhost <vhost>
// 删除用户
rabbitmqctl delete_user Username
// 修改用户的密码
rabbitmqctl change_password Username Newpassword
// 删除 Virtual Hosts ：
rabbitmqctl delete_vhost <vhost>
// 添加 Users ：
rabbitmqctl add_user <username> <password>
rabbitmqctl set_user_tags <username> <tag> ...
rabbitmqctl set_permissions [-p <vhost>] <user> <conf> <write> <read>
// 删除 Users ：
delete_user <username>
// 使用户user1具有vhost1这个virtual host中所有资源的配置、写、读权限以便管理其中的资源
rabbitmqctl set_permissions -p vhost1 user1 '.*' '.*' '.*'
// 查看权限
rabbitmqctl list_user_permissions user1
rabbitmqctl list_permissions -p vhost1
// 清除权限
rabbitmqctl clear_permissions [-p VHostPath] User
//清空队列步骤
rabbitmqctl reset
需要提前关闭应用rabbitmqctl stop_app ，
然后再清空队列，启动应用
rabbitmqctl start_app
此时查看队列rabbitmqctl list_queues
查看所有的exchange： rabbitmqctl list_exchanges
查看所有的queue： rabbitmqctl list_queues
查看所有的用户： rabbitmqctl list_users
查看所有的绑定（exchange和queue的绑定信息）： rabbitmqctl list_bindings
查看消息确认信息：
rabbitmqctl list_queues name messages_ready messages_unacknowledged
查看RabbitMQ状态，包括版本号等信息：rabbitmqctl status
连接客户端
// rabbitmq官方推荐的python客户端pika模块
pip3 install pika
生产-消费者模型
P 是生产者
C 是消费者
中间hello是消息队列
可以有多个P、多个C
P发送消息给hello队列，C消费者从队列中获取消息，默认轮询方式
生产者send.py
我们的第一个程序send.py将向队列发送一条消息。我们需要做的第一件事是建立与RabbitMQ服务器的连接。
#!/usr/bin/env python
import pika
# 创建凭证，使用rabbitmq用户密码登录
credentials = pika.PlainCredentials("root","123")
# 新建连接，这里localhost可以更换为服务器ip
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('123.206.16.61',credentials=credentials))
# 创建频道
channel = connection.channel()
# 新建一个hello队列，用于接收消息
channel.queue_declare(queue='oldboypython')
# 注意在rabbitmq中，消息想要发送给队列，必须经过交换(exchange)，初学可以使用空字符串交换(exchange='')，它允许我们精确的指定发送给哪个队列(routing_key=''),参数body值发送的数据
channel.basic_publish(exchange='',
routing_key='oldboypython',
body='msg6')
print("已经发送了消息")
# 程序退出前，确保刷新网络缓冲以及消息发送给rabbitmq，需要关闭本次连接
connection.close()
可以同时存在多个接受者，等待接收队列的消息，默认是轮训方式分配消息
接受者receive.py，可以运行多次，运行多个消费者
import pika
# 建立与rabbitmq的连接
credentials = pika.PlainCredentials("root","123")
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('123.206.16.61',credentials=credentials))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue="oldboypython")
def callbak(ch,method,properties,body):
print("消费者接收到了任务：%r"%body)
# 有消息来临，立即执行callbak，没有消息则夯住，等待消息
channel.basic_consume(callbak,queue="oldboypython",no_ack=True)
# 开始消费，接收消息
channel.start_consuming()
练习：
分别启动生产者、两个消费者，往队列发送数据，查看消费者的结果
rabbitmq消息确认之ack
官网资料：http://www.rabbitmq.com/tutorials/tutorial-two-python.html
默认情况下，生产者发送数据给队列，消费者取出消息后，数据将被清除。
特殊情况，如果消费者处理过程中，出现错误，数据处理没有完成，那么这段数据将从队列丢失
no-ack机制
不确认机制也就是说每次消费者接收到数据后，不管是否处理完毕，rabbitmq-server都会把这个消息标记完成，从队列中删除
ACK机制
ACK机制用于保证消费者如果拿了队列的消息，客户端处理时出错了，那么队列中仍然还存在这个消息，提供下一位消费者继续取
生产者.py 只负责发送数据即可
import pika
# 无密码
# connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('123.206.16.61'))
# 有密码
credentials = pika.PlainCredentials("root","123")
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('123.206.16.61',credentials=credentials))
channel = connection.channel()
# 声明一个队列(创建一个队列)
channel.queue_declare(queue='s13q2')
channel.basic_publish(exchange='',
routing_key='s13q2', # 关键字查找到队列名
body='msg8')
connection.close()
消费者.py给与ack回复
拿到消息必须给rabbitmq服务端回复ack信息，否则消息不会被删除，防止客户端出错，数据丢失
import pika
credentials = pika.PlainCredentials("root","123")
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('123.206.16.61',credentials=credentials))
channel = connection.channel()
# 声明一个队列(创建一个队列)
channel.queue_declare(queue='s13q2')
def callback(ch, method, properties, body):
print("消费者接受到了任务: %r" % body)
# int('asdfasdf')
# 我告诉rabbitmq服务端，我已经取走了消息
ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)
# 关闭no_ack，给与服务端ack回复
channel.basic_consume(callback,queue='s13q2',no_ack=False)
channel.start_consuming()
消息持久化
消息的可靠性是RabbitMQ的一大特色，那么RabbitMQ是如何保证消息可靠性的呢——消息持久化。 为了保证RabbitMQ在退出或者crash等异常情况下数据没有丢失，需要将queue，exchange和Message都持久化。
生产者.py
import pika
# 无密码
# connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('123.206.16.61'))
# 有密码
credentials = pika.PlainCredentials("root","123")
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('123.206.16.61',credentials=credentials))
channel = connection.channel()
# 声明一个队列(创建一个队列)
# 默认此队列不支持持久化，如果服务挂掉，数据丢失
# durable=True 开启持久化，必须新开启一个队列，原本的队列已经不支持持久化了
channel.queue_declare(queue='music',durable=True)
channel.basic_publish(exchange='',
routing_key='music', # 消息队列名称
body='haohaio4',
# 支持数据持久化
properties=pika.BasicProperties(
delivery_mode=2,
)
)
connection.close()
消费者.py
import pika
credentials = pika.PlainCredentials("root","123")
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('123.206.16.61',credentials=credentials))
channel = connection.channel()
# 声明一个队列(创建一个队列)
channel.queue_declare(queue='music',durable=True)
def callback(ch, method, properties, body):
print("消费者接受到了任务: %r" % body)
# 模拟代码报错
# int('asdfasdf')
# 此处报错，没有给予回复，保证客户端挂掉，数据不丢失
# 告诉服务端，我已经取走了数据
# ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)
# 关闭no_ack，代表给与回复确认
channel.basic_consume(callback,queue='music',no_ack=False)
channel.start_consuming()
Exchange模型
rabbitmq发送消息首先是发给exchange，然后再通过exchange发送消息给队列（queue）
exchange有四种模式
fanout
exchange将消息发送给和该exchange连接的所有queue；也就是所谓的广播模式；此模式下忽略routing_key；
direct
路由模式，通过routing_key将消息发送给对应的queue; 如下面这句即可设置exchange为direct模式，只有routing_key为“black”时才将其发送到队列queue_name； channel.queue_bind(exchange=exchange_name,queue=queue_name,routing_key='black')
在上图中，Q1和Q2可以绑定同一个key，如绑定routing_key=‘KeySame’，那么收到routing_key为KeySame的消息时将会同时发送给Q1和Q2，退化为广播模式；
top
topic模式类似于direct模式，只是其中的routing_key变成了一个有“.”分隔的字符串，“.”将字符串分割成几个单词，每个单词代表一个条件；
headers
headers类型的Exchange不依赖于routing key与binding key的匹配规则来路由消息，而是根据发送的消息内容中的headers属性进行匹配。
官方教程：http://www.rabbitmq.com/tutorials/tutorial-three-python.html
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。
# fanout所有的队列放一份/给某些队列发
# 传送消息的模式
# 与exchange有关的模式都发
exchange_type = fanout
消费者_订阅.py
可以运行多次，运行多个消费者，等待消息
import pika
credentials = pika.PlainCredentials("root","123")
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('123.206.16.61',credentials=credentials))
channel = connection.channel()
# exchange='m1',exchange(秘书)的名称
# exchange_type='fanout' , 秘书工作方式将消息发送给所有的队列
channel.exchange_declare(exchange='m1',exchange_type='fanout')
# 随机生成一个队列
result = channel.queue_declare(exclusive=True)
queue_name = result.method.queue
# 让exchange和queque进行绑定.
channel.queue_bind(exchange='m1',queue=queue_name)
def callback(ch, method, properties, body):
print("消费者接受到了任务: %r" % body)
channel.basic_consume(callback,queue=queue_name,no_ack=True)
channel.start_consuming()
生产者_发布者.py
# -*- coding: utf-8 -*-
# __author__ = "yugo"
import pika
credentials = pika.PlainCredentials("root","123")
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('123.206.16.61',credentials=credentials))
channel = connection.channel()
# 指定exchange
channel.exchange_declare(exchange='m1',exchange_type='fanout')
channel.basic_publish(exchange='m1',
routing_key='',# 这里不再指定队列，由exchange分配,如果是fanout模式，每一个队列放一份
body='haohaio')
connection.close()
实例
1.可以运行多个消费者，相当于有多个滴滴司机，等待着Exchange同一个电台发消息 2.运行发布者，发送消息给Exchange，查看是否给所有的队列(滴滴司机)发送了消息
关键字发布Exchange
之前事例，发送消息时明确指定某个队列并向其中发送消息，RabbitMQ还支持根据关键字发送，即：队列绑定关键字，发送者将数据根据关键字发送到消息exchange，exchange根据 关键字 判定应该将数据发送至指定队列。
消费者1.py
路由关键字是sb,alex
# -*- coding: utf-8 -*-
# __author__ = "maple"
import pika
credentials = pika.PlainCredentials("root","123")
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('123.206.16.61',credentials=credentials))
channel = connection.channel()
# exchange='m1',exchange(秘书)的名称
# exchange_type='fanout' , 秘书工作方式将消息发送给所有的队列
channel.exchange_declare(exchange='m2',exchange_type='direct')
# 随机生成一个队列,队列退出时，删除这个队列
result = channel.queue_declare(exclusive=True)
queue_name = result.method.queue
# 让exchange和queque进行绑定，只要
channel.queue_bind(exchange='m2',queue=queue_name,routing_key='alex')
channel.queue_bind(exchange='m2',queue=queue_name,routing_key='sb')
def callback(ch, method, properties, body):
print("消费者接受到了任务: %r" % body)
channel.basic_consume(callback,queue=queue_name,no_ack=True)
channel.start_consuming()
消费者2.py
路由关键字sb
# -*- coding: utf-8 -*-
# __author__ = "maple"
import pika
credentials = pika.PlainCredentials("root","123")
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('123.206.16.61',credentials=credentials))
channel = connection.channel()
# exchange='m1',exchange(秘书)的名称
# exchange_type='fanout' , 秘书工作方式将消息发送给所有的队列
channel.exchange_declare(exchange='m2',exchange_type='direct')
# 随机生成一个队列
result = channel.queue_declare(exclusive=True)
queue_name = result.method.queue
# 让exchange和queque进行绑定.
channel.queue_bind(exchange='m2',queue=queue_name,routing_key='sb')
def callback(ch, method, properties, body):
print("消费者接受到了任务: %r" % body)
channel.basic_consume(callback,queue=queue_name,no_ack=True)
channel.start_consuming()
生产者.py
发送消息给匹配的路由，sb或者alex
# -*- coding: utf-8 -*-
# __author__ = "yugo"
import pika
credentials = pika.PlainCredentials("root","123")
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('123.206.16.61',credentials=credentials))
channel = connection.channel()
# 路由模式的交换机会发送给绑定的key和routing_key匹配的队列
channel.exchange_declare(exchange='m2',exchange_type='direct')
# 发送消息，给有关sb的路由关键字
channel.basic_publish(exchange='m2',
routing_key='sb',
body='aaaalexlaolelaodi')
connection.close()
RPC之远程过程调用
将一个函数运行在远程计算机上并且等待获取那里的结果，这个称作远程过程调用（Remote Procedure Call）或者 RPC。RPC是一个计算机通信协议。
比喻
将计算机服务运行理解为厨师做饭，厨师想做一个小葱拌豆腐，厨师需要洗小葱、切豆腐、调汁、凉拌。他一个人完成所有的事，如同古老的集中式应用，一台计算机做所有的事。
制作小葱拌豆腐{
厨师>洗小葱>切豆腐>凉拌
}
rpc应用场景
而如今，饭店做大了，有钱了，专职分工来干活，不再是厨师单打独斗，备菜师傅准备小葱、豆腐，切菜师傅切小葱、豆腐，厨师只负责调味，完成食品。
制作小葱拌豆腐{
备菜师>洗菜
切菜师>切菜
厨师>调味
}
此时一件事好多人在做，厨师就得和其他人沟通，通知备菜、洗菜师傅的这个动作就是远程过程调用（RPC）。
这个过程在计算机系统中，一个电商的下单过程，涉及物流、支付、库存、红包等多个系统，多个系统又在多个服务器上，由不同的技术团队负责，整个下单过程，需要所有团队进行远程调用。
下单{
库存>减少库存
支付>扣款
红包>减免红包
物流>生成订单
}
到底什么是rpc
rpc指的是在计算机A上的进程，调用另外一台计算机B的进程，A上的进程被挂起，B上的被调用进程开始执行后，产生返回值给A，A继续执行。
调用方可以通过参数将信息传递给被调用方，而后通过返回结果得到信息，这个过程对于开发人员来说是透明的。
如同厨师一样，服务员把菜单给后厨，厨师告诉洗菜人，备菜人，开始工作，完成工作后，整个过程对于服务员是透明的，他完全不用管后厨是怎么把菜做好的。
由于服务在不同的机器上，远程调用必经网络通信，调用服务必须写一坨网络通信代码，很容易出错且很复杂，因此就出现了RPC框架。
阿里巴巴的 Dubbo java
新浪的 Motan java
谷歌的 gRPC 多语言
Apache thrift 多语言
python实现RPC
利用RabbitMQ构建一个RPC系统，包含了客户端和RPC服务器，依旧使用pika模块
Callback queue 回调队列
一个客户端向服务器发送请求，服务器端处理请求后，将其处理结果保存在一个存储体中。而客户端为了获得处理结果，那么客户在向服务器发送请求时，同时发送一个回调队列地址reply_to。
Correlation id 关联标识
一个客户端可能会发送多个请求给服务器，当服务器处理完后，客户端无法辨别在回调队列中的响应具体和那个请求时对应的。为了处理这种情况，客户端在发送每个请求时，同时会附带一个独有correlation_id属性，这样客户端在回调队列中根据correlation_id字段的值就可以分辨此响应属于哪个请求。
客户端发送请求：某个应用将请求信息交给客户端，然后客户端发送RPC请求，在发送RPC请求到RPC请求队列时，客户端至少发送带有reply_to以及correlation_id两个属性的信息
服务器端工作流： 等待接受客户端发来RPC请求，当请求出现的时候，服务器从RPC请求队列中取出请求，然后处理后，将响应发送到reply_to指定的回调队列中
客户端接受处理结果： 客户端等待回调队列中出现响应，当响应出现时，它会根据响应中correlation_id字段的值，将其返回给对应的应用
rpc_server.py
import pika
import uuid
class FibonacciRpcClient(object):
def __init__(self):
# 客户端启动时，创建回调队列，会开启会话用于发送RPC请求以及接受响应
# 建立连接，指定服务器的ip地址
self.connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='123.206.16.61'))
# 建立一个会话，每个channel代表一个会话任务
self.channel = self.connection.channel()
# 声明回调队列，再次声明的原因是，服务器和客户端可能先后开启，该声明是幂等的，多次声明，但只生效一次
result = self.channel.queue_declare(exclusive=True)
# 将次队列指定为当前客户端的回调队列
self.callback_queue = result.method.queue
# 客户端订阅回调队列，当回调队列中有响应时，调用`on_response`方法对响应进行处理;
self.channel.basic_consume(self.on_response, no_ack=True,
queue=self.callback_queue)
# 对回调队列中的响应进行处理的函数
def on_response(self, ch, method, props, body):
if self.corr_id == props.correlation_id:
self.response = body
# 发出RPC请求
def call(self, n):
# 初始化 response
self.response = None
# 生成correlation_id 关联标识
self.corr_id = str(uuid.uuid4())
# 发送RPC请求内容到RPC请求队列`rpc_queue`，同时发送的还有`reply_to`和`correlation_id`
self.channel.basic_publish(exchange='',
routing_key='rpc_queue',
properties=pika.BasicProperties(
reply_to=self.callback_queue,
correlation_id=self.corr_id,
),
body=str(n))
while self.response is None:
self.connection.process_data_events()
return int(self.response)
# 建立客户端
fibonacci_rpc = FibonacciRpcClient()
# 发送RPC请求
print(" [x] Requesting sum(30)")
response = fibonacci_rpc.call(40)
print(" [.] Got %r" % response)
rpc_client.py
import pika
# 建立连接，服务器地址为localhost，可指定ip地址
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='123.206.16.61'))
# 建立会话
channel = connection.channel()
# 声明RPC请求队列
channel.queue_declare(queue='rpc_queue')
# 数据处理方法
def sum(n):
n+=100
return n
# 对RPC请求队列中的请求进行处理
def on_request(ch, method, props, body):
n = int(body)
print(" [.] sum(%s)" % n)
# 调用数据处理方法
response = sum(n)
# 将处理结果(响应)发送到回调队列
ch.basic_publish(exchange='',
# reply_to代表回复目标
routing_key=props.reply_to,
# correlation_id（关联标识）：用来将RPC的响应和请求关联起来。
properties=pika.BasicProperties(correlation_id= \
props.correlation_id),
body=str(response))
ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)
# 负载均衡，同一时刻发送给该服务器的请求不超过一个
channel.basic_qos(prefetch_count=1)
channel.basic_consume(on_request, queue='rpc_queue')
print(" [x] Awaiting RPC requests")
channel.start_consuming()