【Python之路Day12】网络篇之Python操作RabbitMQ

基础知识

分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦。消息中间件这块在我们前面的学习中，是使用python中的queue模块来提供，但这个模块仅限于在本机的内存中使用，假设这个队列需要其他服务器的程序也访问的话，就需要利用socket了。不过，现成的方案很多，*已经有了，我们没有必要反复造*。直接拿来用就可以了。

消息中间件解决方案

流行的消息队列解决方案很多：

ZeroMQ，号称最快的消息队列，由于支持的模式特别多： TCP、IPC、inproc、Multicas，基本已经打到替代Socket的地步了。站点地址：http://zeromq.org/

Kafka，是LinkedIn开源的分布式发布-订阅消息系统，目前归属于Apache定级项目。一个消息发布订阅系统，现在常用于日志团队使用的工具，如程序将操作日志批量异步的发送到Kafka集群中，而不是保存在本地或者DB中。Kafka可以提供批量提交消息/压缩等，对Producer而言，几乎感觉不到性能的开销。Consumer可以使用Hadoop等其他系统化的存储和数据分析等。站点：http://kafka.apache.org/

RocketMQ，阿里开源的一款高性能、高吞吐量的消息中间件，纯Java开发。RocketMQ思路起源于Kafka，但并不是Kafka的一个Copy，它对消息的可靠传输及事务性做了优化，目前在阿里集团被广泛应用于交易、充值、流计算、消息推送、日志流式处理、binglog分发等场景。站点： https://github.com/alibaba/RocketMQ

RabbitMQ， RabbitMQ是一个由erlang开发的AMQP（Advanced Message Queue ）的开源实现。

等等....

使用消息中间件的理由？

使用消息中间件的10个理由，请参照oschina的这篇博文: http://www.oschina.net/translate/top-10-uses-for-message-queue

RabbitMQ

一. 历史

RabbitMQ是一个由erlang开发的AMQP（Advanced Message Queue ）的开源实现。AMQP 的出现其实也是应了广大人民群众的需求，虽然在同步消息通讯的世界里有很多公开标准（如 COBAR的 IIOP ，或者是 SOAP 等），但是在异步消息处理中却不是这样，只有大企业有一些商业实现（如微软的 MSMQ ，IBM 的 Websphere MQ 等），因此，在 2006 年的 6 月，Cisco 、Redhat、iMatix 等联合制定了 AMQP 的公开标准。

RabbitMQ是由RabbitMQ Technologies Ltd开发并且提供商业支持的。该公司在2010年4月被SpringSource（VMWare的一个部门）收购。在2013年5月被并入Pivotal。其实VMWare，Pivotal和EMC本质上是一家的。不同的是VMWare是独立上市子公司，而Pivotal是整合了EMC的某些资源，现在并没有上市。

官方站点：https://www.rabbitmq.com/

RabbitMQ中文： https://rabbitmq-into-chinese.readthedocs.io/zh_CN/latest/

二. 应用架构

【Python之路Day12】网络篇之Python操作RabbitMQ

这个系统架构图版权属于sunjun041640。

RabbitMQ Server： 是一种传入服务。它的角色是维护一条从生产者(Producer) 到消费者(Consumer)的路线，从而保证数据能够按照指定的方式进行传入。但是也并不是100%的保证，但杜宇普通的应用来说，应该是足够的。当然对于要求可靠性、完整性绝对的场景，可以再走一层数据一致性的guard，就可以保证了。

Client A 和 Client B：生产者(Producer), 数据的生产者，发送方。一个消息(Message）有两个部分：有效载荷(payload) 和标签(label).

payload：传入的数据
lable： exchange的名字或者说是一个tag， payload的描述信息，而且RabbitMQ是通过这个lable来决定把这个消息(Message)发给那个消费者(Consumer).AMQP仅仅描述了lable，而RabbitMQ决定了如何使用这个lable的规则。

Client1, client2, client3： 消费者(Consumer)，接受消息的应用程序。当有消息(Message)到达某个和Consumer关联的某个队列后，RabbitMQ会把它发送Consumer。当然也可能会发送给多个Consumer。

一个数据从Producer到Consumer，还需要明白三个概念： exchanges, queue 和 bindings

　　queue：用于消息存储的缓冲

Connection： 一个TCP连接

Channels：虚拟连接。它建立在TCP连接中，数据流动都是channel中进行的。一般情况是起始建立TCP连接，第二部就是建立这个Channel。

三. 安装RabbitMQ

Ubuntu/Debian

apt-get install -y rabbitmq-server

RHEL6:

#安装配置epel源
   # rpm -ivh http://dl.fedoraproject.org/pub/epel/6/i386/epel-release-6-8.noarch.rpm
 
#安装erlang
   # yum -y install erlang
 
#安装RabbitMQ
   # yum -y install rabbitmq-server

服务启动/停止

#停止服务
#service rabbitmq-server stop

#启动服务
#service rabbitmq-server start

#重启服务
#service rabbitmq-server restart

安装Python API(Python3)

pip3 install pika


#源码安装：
https://pypi.python.org/pypi/pika

#过程略...

四. 基本操作

基于queue(Python2.7中模块是Queue)实现的生产者消费者模型

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# Author: DBQ(Du Baoqiang)

import queue
import threading


message = queue.Queue(10)


def producer(i):
    '''
    生产者
    :param i:
    :return:
    '''
    while True:
        message.put(i)


def consumer(i):
    '''
    消费者
    :param i:
    :return:
    '''
    while True:
        msg = message.get()


for i in range(12):
    t = threading.Thread(target=producer, args=(i,))
    t.start()

for j in range(10):
    t = threading.Thread(target=consumer, args=(j,))
    t.start()

View Code

【Python之路Day12】网络篇之Python操作RabbitMQ

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# Author: DBQ(Du Baoqiang)

import pika  #导入模块

########### 生产者 #################

connection = pika.BlockingConnection(
        pika.ConnectionParameters(host='172.16.30.162') #端口如果是默认的话,不用谢
        )   #建立TCP连接

channel = connection.channel()  #虚拟连接,建立在上面的TCP连接基础上
#为什么使用Channel,而不用TCP连接?
#因为对于OS来说,建立和关闭TCP连接是有代价的,尤其是频繁的建立和关闭. 而且TCP的连接数默认在系统内核中也有限制, 这也限制了系统处理高并发的能力.
#但是,如果在TCP连接中建立 Channel是没有代价的,对于Procuder或者Consumer来讲,可以并发的使用多个channel来进行publish或者receive.

channel.queue_declare(queue='hello')
#Consumer和Procuder都可以使用 queue_declar创建queue.对某个channel来说,Consumer不能declare一个queue,却可以订阅queue,当然也可以创建私有的queue.
#这样就只有APP本身才能使用这个queue. queue也可以自动删除,被标记auto-delete的queue在最后一个Consumer unsubscribe后会被自动删除.
#如果创建一个已经存在的queue是不会有任何影响的, 就是说第二次创建如果参数和第一次不一样,那么该操作虽然成功,但是queue的属性并不会被修改.
# queue 对 load balance的处理是完美的,对于多个Consumer来说, RabbitMQ使用循环的方式轮训(Round-robin)来均衡发送给不同的Consumer


channel.basic_publish(
    exchange='',             #消息是不能直接发送到队列的,它需要发送到交换机(exchange),下面会谈这个,此处使用一个空字符串来标识.
    routing_key='hello',  #必须指定为队列的名称
    body='How are you'       #消息主体
)

print('Send ok')
connection.close()    #关闭连接

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# Author: DBQ(Du Baoqiang)

################################消费者###########################################
import pika

connection = pika.BlockingConnection(
    pika.ConnectionParameters(host='172.16.30.162')
)

channel = connection.channel()
channel.queue_declare('hello')  #使用queue_declare创建一个队列——我们可以运行这个命令很多次，但是只有一个队列会被创建。

def callback(ch, method, properties, body):
    '''
    回调方法,当我们获取到消息的时候，Pika库就会调用此回调函数。这个回调函数会将接收到的消息内容输出到屏幕上。
    :param ch:  虚拟通道
    :param method: 方法
    :param properties: 消息属性
    :param body:  消息主体
    :return:
    '''
    print('Received: %r' %body)

while True:
    channel.basic_consume(    #需要告诉RabbitMQ这个回调函数将会从名为"hello"的队列中接收消息：
        callback,
        queue='hello',
        no_ack=True
    )

    print('Wating for messages. To exit press CTRL+C')

    channel.start_consuming()

1. 消息确认

为了防止消息丢失，RabbitMQ提供了消息响应（acknowledgments）。消费者会通过一个ack（响应），告诉RabbitMQ已经收到并处理了某条消息，然后RabbitMQ就会释放并删除这条消息。如果消费者（consumer）挂掉了，没有发送响应，RabbitMQ就会认为消息没有被完全处理，然后重新发送给其他消费者（consumer）。这样，及时工作者（workers）偶尔的挂掉，也不会丢失消息。

消息是没有超时这个概念的；当工作者与它断开连的时候，RabbitMQ会重新发送消息。这样在处理一个耗时非常长的消息任务的时候就不会出问题了。

消息响应：默认是开启的 no_ack，在上面的例子中，我们把标识给置为True(关闭了)。开启后，完成一个任务后，会发送一个响应。

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_consume(callback,
                      queue='hello')

PS: 这一来一往的是提高了消息的安全性，但是，开销是难免的，和默认的不加确认消息相比，这种方案性能肯定会有下降，但是这不就是一种妥协么？就看应用场景了.

切记，不要忘记确认(basic_ack)！消息会在你退出程序之后就重新发送，如果它不能够释放没响应的信息，RabbitMQ就会占用越来越多的内存！

2. 消息持久化

有个参数durable，默认情况下，如果没有显式告诉RabbitMQ这条消息需要持久化，那么它(rabbitmq)在自己退出或者崩溃的时候，将会丢失所有队列和消息。

为了确保不丢失，需要注意：

必须把队列和消息设置为持久化。

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# Author: DBQ(Du Baoqiang)

import pika  #导入模块

connection = pika.BlockingConnection(
        pika.ConnectionParameters(host='172.16.30.162') #端口如果是默认的话,不用谢
        )   #建立TCP连接

channel = connection.channel()  #虚拟连接,建立在上面的TCP连接基础上

#队列持久化
channel.queue_declare(queue='hello',durable=True)


channel.basic_publish(
    exchange='',          #消息是不能直接发送到队列的,它需要发送到交换机(exchange),下面会谈这个,此处使用一个空字符串来标识.
    routing_key='hello',  #必须指定为队列的名称
    body='How are you' ,   #消息主体
    properties=pika.BasicProperties(delivery_mode=2)    #持久化

)

print(" [x] Sent 'Hello World!'")
connection.close()        #关闭连接

生产者

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# Author: DBQ(Du Baoqiang)

################################消费者###########################################
import pika

connection = pika.BlockingConnection(
    pika.ConnectionParameters(host='172.16.30.162')
)

channel = connection.channel()
channel.queue_declare('hello')  #使用queue_declare创建一个队列——我们可以运行这个命令很多次，但是只有一个队列会被创建。

def callback(ch, method, properties, body):
    '''
    回调方法,当我们获取到消息的时候，Pika库就会调用此回调函数。这个回调函数会将接收到的消息内容输出到屏幕上。
    :param ch:  虚拟通道
    :param method: 方法
    :param properties: 消息属性
    :param body:  消息主体
    :return:
    '''
    print('Received: %r' %body)
    ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)

while True:
    channel.basic_consume(    #需要告诉RabbitMQ这个回调函数将会从名为"hello"的队列中接收消息：
        callback,
        queue='hello',
        no_ack=False    #no_ack 置为False
    )

    print('Wating for messages. To exit press CTRL+C')

    channel.start_consuming()

消费者

3. 公平调度

默认消息队列中的数据是按照顺序来消费的。比如有两个workers，处理奇数消息的特别忙，而处理偶数的比较轻松，而RabbitMQ默认的规则还是一如既往的派发消息。它默认才不管你忙不忙！

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可以使用basic_qos方法，并设置 prefetch_count=1，告诉RabbitMQ，在同一时刻，不要发送超过一条消息给一个worker，直到它处理了上一条消息并且做出了响应。这样，RabbitMQ就能把消息分给下一个空闲的Worker了。

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# Author: DBQ(Du Baoqiang)

################################消费者###########################################
import pika

connection = pika.BlockingConnection(
    pika.ConnectionParameters(host='172.16.30.162')
)

channel = connection.channel()
channel.queue_declare('hello')  #使用queue_declare创建一个队列——我们可以运行这个命令很多次，但是只有一个队列会被创建。

def callback(ch, method, properties, body):
    '''
    回调方法,当我们获取到消息的时候，Pika库就会调用此回调函数。这个回调函数会将接收到的消息内容输出到屏幕上。
    :param ch:  虚拟通道
    :param method: 方法
    :param properties: 消息属性
    :param body:  消息主体
    :return:
    '''
    print('Received: %r' %body)
    ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)

channel.basic_qos(prefetch_count=1)    #设置 prefetch_count=1，告诉RabbitMQ，在同一时刻，不要发送超过一条消息给一个worker，直到它处理了上一条消息并且做出了响应。

while True:
    channel.basic_consume(    #需要告诉RabbitMQ这个回调函数将会从名为"hello"的队列中接收消息：
        callback,
        queue='hello',
        no_ack=False
    )

    print('Wating for messages. To exit press CTRL+C')

    channel.start_consuming()

消费者

PS: 如果所有的工作者都处理很繁忙，你的队列就可能会被填满，需要留意这个问题，要么添加更多的Workers，要么使用其他策略！

4. 发布/订阅

分发一个消息给多个消费者(Consumers), 这种模式，称为"发布/订阅"

发布者只需要把消息发送给exchange。exchange一边从发布者放接受消息，一边推送到队列。

exchange必须知道如何处理它接收到的消息，是应该推送到指定的队列还是是多个队列，或者是直接忽略消息。这些规则是通过交换机类型（exchange type）来定义的。

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exchange的几个类型：

　　direct: 直连, 通过binding key的完全匹配来传递消息到相应的队列中

　　topic：主题交换机，exchange将传入的”路由值“ 和”关键字“进行匹配，匹配成功，则将数据发送到指定队列。

# 表示可以匹配0个或者多个单词
* 表示只能匹配一个单词

#发送者路由值          队列中
www.dbq168.com    www.*     #不匹配
www.dbq168.com    www.# #匹配成功

　　fanout：扇形交换机，把消息发送给和他关联的所有的队列

　　headers：头交换机

root@test2-ubunut:~# rabbitmqctl list_exchanges
Listing exchanges ...
    direct
amq.direct    direct
amq.fanout    fanout
amq.headers    headers
amq.match    headers
amq.rabbitmq.log    topic
amq.rabbitmq.trace    topic
amq.topic    topic
direct_logs    direct
logs    fanout
...done.

fanout，绑定(binding)

【Python之路Day12】网络篇之Python操作RabbitMQ

创建一个fanout类型的exchange 和队列，而后告诉交换机如何发送消息给我们的队列。exchange和queue之间的关系为 绑定(binding)。

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# Author: DBQ(Du Baoqiang)

#fanout
import pika  #导入模块

connection = pika.BlockingConnection(
        pika.ConnectionParameters(host='172.16.30.162') #端口如果是默认的话,不用谢
        )   #建立TCP连接

channel = connection.channel()  #虚拟连接,建立在上面的TCP连接基础上

channel.exchange_declare(exchange='logs',
                         type='fanout')   #使用fanout类型

message = 'baslkdfk2sdf'
channel.basic_publish(
    exchange='logs',      #消息是不能直接发送到队列的,它需要发送到交换机(exchange),exchange值必须为定义好的exchange值
    routing_key='',
    body=message        #消息主体
)

print(" [x] Sent %s"%message)
connection.close()        #关闭连接

发布

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# Author: DBQ(Du Baoqiang)

# fanout
################################消费者###########################################
import pika

connection = pika.BlockingConnection(
    pika.ConnectionParameters(host='172.16.30.162')
)

channel = connection.channel()
channel.exchange_declare(
    exchange='logs',
    type='fanout'
)

result = channel.queue_declare(exclusive=True)
queue_name = result.method.queue

channel.queue_bind(
    exchange='logs',
    queue=queue_name
)
print('Wating for messages. To exit press CTRL+C')

def callback(ch, method, properties, body):
    '''
    回调方法,当我们获取到消息的时候，Pika库就会调用此回调函数。这个回调函数会将接收到的消息内容输出到屏幕上。
    :param ch:  虚拟通道
    :param method: 方法
    :param properties: 消息属性
    :param body:  消息主体
    :return:
    '''
    print('Received: %r' %body)
    ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)


while True:
    channel.basic_consume(    #需要告诉RabbitMQ这个回调函数将会从名为"hello"的队列中接收消息：
        callback,
        queue=queue_name,
        no_ack=False
    )
    channel.start_consuming()

direct，多个绑定（Multiple bindings)

【Python之路Day12】网络篇之Python操作RabbitMQ

多个队列使用相同的绑定键是合法的。上图这个例子中，我们可以添加一个X和Q1之间的绑定，使用black绑定键。这样一来，直连交换机就和扇型交换机的行为一样，会将消息广播到所有匹配的队列。带有black路由键的消息会同时发送到Q1和Q2。

【Python之路Day12】网络篇之Python操作RabbitMQ

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# Author: DBQ(Du Baoqiang)

#fanout
import pika  #导入模块

connection = pika.BlockingConnection(
        pika.ConnectionParameters(host='172.16.30.162') #端口如果是默认的话,不用写
        )   #建立TCP连接

channel = connection.channel()  #虚拟连接,建立在上面的TCP连接基础上

channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',
                         type='direct')   #使用direct类型

message = 'info message'
facility = 'info'      #如果生产者发送一个info消息的话,两个消费者都能收到; 如果发送一个error级别的消息,只有 error级别的能收到..

channel.basic_publish(
    exchange='direct_logs',      #消息是不能直接发送到队列的,它需要发送到交换机(exchange),exchange值必须为定义好的exchange值
    routing_key=facility,
    body=message        #消息主体
)

print(" [x] Sent %s"%message)
connection.close()        #关闭连接

生产

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# Author: DBQ(Du Baoqiang)

# fanout
################################消费者###########################################
import pika

connection = pika.BlockingConnection(
    pika.ConnectionParameters(host='172.16.30.162')
)

channel = connection.channel()
channel.exchange_declare(
    exchange='direct_logs',
    type='direct'
)

result = channel.queue_declare(exclusive=True)
queue_name = result.method.queue

facility = ['info']   #日志级别定义为info
for severity in facility:   #递归绑定到队列
    channel.queue_bind(
        exchange='direct_logs',
        queue=queue_name,
        routing_key=severity
    )
print('Wating for messages. To exit press CTRL+C')

def callback(ch, method, properties, body):
    '''
    回调方法,当我们获取到消息的时候，Pika库就会调用此回调函数。这个回调函数会将接收到的消息内容输出到屏幕上。
    :param ch:  虚拟通道
    :param method: 方法
    :param properties: 消息属性
    :param body:  消息主体
    :return:
    '''
    print('Received: %r' %body)
    ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)


while True:
    channel.basic_consume(    #需要告诉RabbitMQ这个回调函数将会从名为"hello"的队列中接收消息：
        callback,
        queue=queue_name,
        no_ack=False
    )
    channel.start_consuming()

订阅一(info)

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# Author: DBQ(Du Baoqiang)

# fanout
################################消费者###########################################
import pika

connection = pika.BlockingConnection(
    pika.ConnectionParameters(host='172.16.30.162')
)

channel = connection.channel()
channel.exchange_declare(
    exchange='direct_logs',
    type='direct'
)

result = channel.queue_declare(exclusive=True)
queue_name = result.method.queue

facility = ['info','warnning','error']   #定义为info, warnning, error的级别
for severity in facility:   #递归绑定队列
    channel.queue_bind(
        exchange='direct_logs',
        queue=queue_name,
        routing_key=severity
    )
print('Wating for messages. To exit press CTRL+C')

def callback(ch, method, properties, body):
    '''
    回调方法,当我们获取到消息的时候，Pika库就会调用此回调函数。这个回调函数会将接收到的消息内容输出到屏幕上。
    :param ch:  虚拟通道
    :param method: 方法
    :param properties: 消息属性
    :param body:  消息主体
    :return:
    '''
    print('Received: %r' %body)
    ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)


while True:
    channel.basic_consume(    #需要告诉RabbitMQ这个回调函数将会从名为"hello"的队列中接收消息：
        callback,
        queue=queue_name,
        no_ack=False
    )
    channel.start_consuming()

订阅二(info,warnning,error)

Topic

【Python之路Day12】网络篇之Python操作RabbitMQ

发送到主题交换机（topic exchange）的消息不可以携带随意什么样子的路由键（routing_key），它的路由键必须是一个由.分隔开的词语列表。这些单词随便是什么都可以，但是最好是跟携带它们的消息有关系的词汇。以下是几个推荐的例子："stock.usd.nyse", "nyse.vmw", "quick.orange.rabbit"。词语的个数可以随意，但是不要超过255字节。

* (星号) 用来表示一个单词.
# (井号) 用来表示任意数量（零个或多个）单词

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# Author: DBQ(Du Baoqiang)

#fanout
import pika  #导入模块

connection = pika.BlockingConnection(
        pika.ConnectionParameters(host='172.16.30.162') #端口如果是默认的话,不用谢
        )   #建立TCP连接

channel = connection.channel()  #虚拟连接,建立在上面的TCP连接基础上

channel.exchange_declare(exchange='topic_logs',
                         type='topic')   #使用topic类型

message = 'How are you'
routing_key = 'anonymouns.info'

channel.basic_publish(
    exchange='topic_logs',      #消息是不能直接发送到队列的,它需要发送到交换机(exchange),exchange值必须为定义好的exchange值
    routing_key=routing_key,
    body=message        #消息主体
)

print(" [x] Sent %s"%message)
connection.close()        #关闭连接

生产

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# Author: DBQ(Du Baoqiang)

# fanout
################################消费者###########################################
import pika

connection = pika.BlockingConnection(
    pika.ConnectionParameters(host='172.16.30.162')
)

channel = connection.channel()
channel.exchange_declare(
    exchange='topic_logs',
    type='topic'    #topic类型
)

result = channel.queue_declare(exclusive=True)
queue_name = result.method.queue

binding_key = ['anonymouns.info']

for items in binding_key:
    channel.queue_bind(
        exchange='topic_logs',
        queue=queue_name,
        routing_key=items
    )
print('Wating for messages. To exit press CTRL+C')

def callback(ch, method, properties, body):
    '''
    回调方法,当我们获取到消息的时候，Pika库就会调用此回调函数。这个回调函数会将接收到的消息内容输出到屏幕上。
    :param ch:  虚拟通道
    :param method: 方法
    :param properties: 消息属性
    :param body:  消息主体
    :return:
    '''
    print('Received: %r' %body)
    ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)


while True:
    channel.basic_consume(    #需要告诉RabbitMQ这个回调函数将会从名为"hello"的队列中接收消息：
        callback,
        queue=queue_name,
        no_ack=False
    )
    channel.start_consuming()

消费

更多，请参照官方文档

参考博客：

http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5132791.html
http://blog.csdn.net/anzhsoft/article/details/19563091
http://rabbitmq.mr-ping.com/

MySQL、ORM框架

移步另一篇博文>>>

Paramiko

移步另一篇博文>>

秒客网

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基础知识

消息中间件解决方案

使用消息中间件的理由？

RabbitMQ

一. 历史

二. 应用架构

三. 安装RabbitMQ

四. 基本操作

MySQL、ORM框架

Paramiko

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