RabbitMQ实现的RPC

时间：2024-07-19 08:33:26

1.主要思路

1.生产者发布任务时，指定properties，告知消费者处理任务完毕之后，将结果存储到reply_to指定的Queue中，本次任务的id是correlation_id

2.消费者消费完消息，即处理完任务，将结果存储到reply_to指定的Queue中，同时指定correlation_id为从任务中获取的id

3.生产者先前已经订阅过reply_to指定的Queue，当消费者把结果回传到队列中时，生产者就可以取出结果，并对比correlation_id是否是自己想要的id以确认是否是自己发送的任务。

2.消费者代码

#_*_coding:utf-8_*_

import pika

import time

# 链接socket

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(

        host='localhost'))

channel = connection.channel()

# 生成rpc queue

channel.queue_declare(queue='rpc_queue')

#　斐波那契数列

def fib(n):

    if n == 0:

        return 0

    elif n == 1:

        return 1

    else:

        return fib(n-1) + fib(n-2)

# 收到消息就调用

# ch 管道内存对象地址

# method 消息发给哪个queue

# props 返回给消费的返回参数

# body数据对象

def on_request(ch, method, props, body):

    n = int(body)

    print(" [.] fib(%s)" % n)

    # 调用斐波那契函数 传入结果

    response = fib(n)

    ch.basic_publish(exchange='',

                     # 生产端随机生成的queue

                     routing_key=props.reply_to,

                     # 获取UUID唯一 字符串数值

                     properties=pika.BasicProperties(correlation_id = \

                                                   props.correlation_id),

                     # 消息返回给生产端

                     body=str(response))

    # 确保任务完成

    ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag)

# rpc_queue收到消息:调用on_request回调函数

# queue='rpc_queue'从rpc内收

channel.basic_consume(on_request, queue='rpc_queue')

print(" [x] Awaiting RPC requests")

channel.start_consuming()

3.生产者代码

import pika

import uuid

import time

# 斐波那契数列 前两个数相加依次排列

class FibonacciRpcClient(object):

    def __init__(self):

        # 链接远程

        self.connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(

                host='localhost'))

        self.channel = self.connection.channel()

        # 生成随机queue

        #如果你想创建一个只有自己可见的队列，即不允许其它用户访问，RabbitMQ允许你将一个Queue声明成为排他性的（Exclusive Queue）。

        result = self.channel.queue_declare(exclusive=True)

        # 随机取queue名字，发给消费端

        self.callback_queue = result.method.queue

        # self.on_response 回调函数:只要收到消息就调用这个函数。

        # 声明收到消息后就 收queue=self.callback_queue内的消息

        self.channel.basic_consume(self.on_response, no_ack=True,

                                   queue=self.callback_queue)

    # 收到消息就调用

    # ch 管道内存对象地址

    # method 消息发给哪个queue

    # body数据对象

    def on_response(self, ch, method, props, body):

        # 判断本机生成的ID 与 生产端发过来的ID是否相等

        if self.corr_id == props.correlation_id:

            # 将body值 赋值给self.response

            self.response = body

    def call(self, n):

        # 赋值变量，一个循环值

        self.response = None

        #　随机一次唯一的字符串

        self.corr_id = str(uuid.uuid4())

        # routing_key='rpc_queue' 发一个消息到rpc_queue内

        self.channel.basic_publish(exchange='',

                                   routing_key='rpc_queue',

                                   properties=pika.BasicProperties(

                                         # 执行命令之后结果返回给self.callaback_queue这个队列中

                                         reply_to = self.callback_queue,

                                         # 生成UUID 发送给消费端

                                         correlation_id = self.corr_id,

                                         ),

                                   # 发的消息，必须传入字符串，不能传数字

                                   body=str(n))

        # 没有数据就循环收

        while self.response is None:

            # 非阻塞版的start_consuming()

            # 没有消息不阻塞

            self.connection.process_data_events()

            print("no msg...")

            time.sleep(0.5)

        return int(self.response)

#　实例化

fibonacci_rpc = FibonacciRpcClient()

print(" [x] Requesting fib(30)")

response = fibonacci_rpc.call(10)

print(" [.] Got %r" % response)

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