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RabbitMQ介绍 + python操作

时间:2020-06-29 11:54:48      阅读:71      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:操作   sql   python   数据   基金   any   发送消息   镜像队列   date   

一、消息队列  

  RabbitMQ是目前非常热门的一款消息中间件,不管是互联网大厂还是中小企业都在大量使用。

1.1 什么是消息队列

  MQ全称为Message Queue,即消息队列。“消息队列”是在消息的传输过程中保存消息的容器。它是典型的:生产者、消费者模型。生产者不断向消息队列中生产消息,消费者不断的从队列中获取消息。因为消息的生产和消费都是异步的,而且只关心消息的发送和接收,没有业务逻辑的侵入,这样就实现了生产者和消费者的解耦。 

1.2 开发中消息队列通常有如下应用场景:

1、任务异步处理:

  高并发环境下,由于来不及同步处理,请求往往会发生堵塞,比如说,大量的insert,update之类的请求同时到达MySQL,直接导致无数的行锁表锁,甚至最后请求会堆积过多,从而触发too many connections错误。通过使用消息队列,我们可以异步处理请求,从而缓解系统的压力。将不需要同步处理的并且耗时长的操作由消息队列通知消息接收方进行异步处理。减少了应用程序的响应时间。

2、应用程序解耦合:

  MQ相当于一个中介,生产方通过MQ与消费方交互,它将应用程序进行解耦合。

1.3 AMQP和JMS

  MQ是消息通信的模型,并发具体实现。现在实现MQ的有两种主流方式:AMQP、JMS。

  两者间的区别和联系:

  • JMS是定义了统一的接口,来对消息操作进行统一;AMQP是通过规定协议来统一数据交互的格式
  • JMS限定了必须使用Java语言;AMQP只是协议,不规定实现方式,因此是跨语言的。
  • JMS规定了两种消息模型;而AMQP的消息模型更加丰富

1.4 常见MQ产品

  • ActiveMQ:基于JMS
  • RabbitMQ:基于AMQP协议,erlang语言开发,稳定性好
  • RocketMQ:基于JMS,阿里巴巴产品,目前交由Apache基金会
  • Kafka:分布式消息系统,高吞吐量

二、RabbitMQ简介

  以熟悉的电商场景为例,如果商品服务和订单服务是两个不同的微服务,在下单的过程中订单服务需要调用商品服务进行扣库存操作。按照传统的方式,下单过程要等到调用完毕之后才能返回下单成功,如果网络产生波动等原因使得商品服务扣库存延迟或者失败,会带来较差的用户体验,如果在高并发的场景下,这样的处理显然是不合适的,那怎么进行优化呢?这就需要消息队列登场了。

  消息队列提供一个异步通信机制,消息的发送者不必一直等待到消息被成功处理才返回,而是立即返回。消息中间件负责处理网络通信,如果网络连接不可用,消息被暂存于队列当中,当网络畅通的时候在将消息转发给相应的应用程序或者服务,当然前提是这些服务订阅了该队列。如果在商品服务和订单服务之间使用消息中间件,既可以提高并发量,又降低服务之间的耦合度。

  RabbitMQ就是这样一款我们苦苦追寻的消息队列。RabbitMQ是一个开源的消息代理的队列服务器,用来通过普通协议在完全不同的应用之间共享数据。

  RabbitMQ是使用Erlang语言来编写的,并且RabbitMQ是基于AMQP协议的。Erlang语言在数据交互方面性能优秀,有着和原生Socket一样的延迟,这也是RabbitMQ高性能的原因所在。可谓“人如其名”,RabbitMQ像兔子一样迅速。

技术图片

 

 

 

RabbitMQ除了像兔子一样跑的很快以外,还有这些特点:

  • 开源、性能优秀,稳定性保障
  • 提供可靠性消息投递模式、返回模式
  • 与Spring AMQP完美整合,API丰富
  • 集群模式丰富,表达式配置,HA模式,镜像队列模型
  • 保证数据不丢失的前提做到高可靠性、可用性

MQ典型应用场景:

  • 异步处理。把消息放入消息中间件中,等到需要的时候再去处理。
  • 流量削峰。例如秒杀活动,在短时间内访问量急剧增加,使用消息队列,当消息队列满了就拒绝响应,跳转到错误页面,这样就可以使得系统不会因为超负载而崩溃。
  • 日志处理
  • 应用解耦。假设某个服务A需要给许多个服务(B、C、D)发送消息,当某个服务(例如B)不需要发送消息了,服务A需要改代码再次部署;当新加入一个服务(服务E)需要服务A的消息的时候,也需要改代码重新部署;另外服务A也要考虑其他服务挂掉,没有收到消息怎么办?要不要重新发送呢?是不是很麻烦,使用MQ发布订阅模式,服务A只生产消息发送到MQ,B、C、D从MQ中读取消息,需要A的消息就订阅,不需要了就取消订阅,服务A不再操心其他的事情,使用这种方式可以降低服务或者系统之间的耦合。

三、AMQP协议和RabbitMQ

  提到RabbitMQ,就不得不提AMQP协议。AMQP协议是具有现代特征的二进制协议。是一个提供统一消息服务的应用层标准高级消息队列协议,是应用层协议的一个开放标准,为面向消息的中间件设计。

先了解一下AMQP协议中间的几个重要概念:

  • Server:接收客户端的连接,实现AMQP实体服务。
  • Connection:连接,应用程序与Server的网络连接,TCP连接。
  • Channel:信道,消息读写等操作在信道中进行。客户端可以建立多个信道,每个信道代表一个会话任务。
  • Message:消息,应用程序和服务器之间传送的数据,消息可以非常简单,也可以很复杂。有Properties和Body组成。Properties为外包装,可以对消息进行修饰,比如消息的优先级、延迟等高级特性;Body就是消息体内容。
  • Virtual Host:虚拟主机,用于逻辑隔离。一个虚拟主机里面可以有若干个Exchange和Queue,同一个虚拟主机里面不能有相同名称的Exchange或Queue
  • Exchange:交换器,接收消息,按照路由规则将消息路由到一个或者多个队列。如果路由不到,或者返回给生产者,或者直接丢弃。RabbitMQ常用的交换器常用类型有direct、topic、fanout、headers四种,后面详细介绍。
  • Binding:绑定,交换器和消息队列之间的虚拟连接,绑定中可以包含一个或者多个RoutingKey。
  • RoutingKey:路由键,生产者将消息发送给交换器的时候,会发送一个RoutingKey,用来指定路由规则,这样交换器就知道把消息发送到哪个队列。路由键通常为一个“.”分割的字符串,例如“com.rabbitmq”。
  • Queue:消息队列,用来保存消息,供消费者消费。
我们完全可以直接使用 Connection 就能完成信道的工作,为什么还要引入信道呢?
试想这样一个场景, 一个应用程序中有很多个线程需要从 RabbitMQ 中消费消息,或者生产消息,那么必然需要建立很多个 Connection,也就是许多个 TCP 连接。然而对于操作系统而言,建立和销毁 TCP 连接是非常昂贵的开销,如果遇到使用高峰,性能瓶颈也随之显现。 RabbitMQ 采用 TCP 连接复用的方式,不仅可以减少性能开销,同时也便于管理 。

  下图是AMQP的协议模型:

技术图片

 

 

  正如图中所看到的,AMQP协议模型有三部分组成:生产者、消费者和服务端

  生产者是投递消息的一方:

  1. 首先连接到Server,建立一个连接,开启一个信道;
  2. 然后生产者声明交换器和队列,设置相关属性,并通过路由键将交换器和队列进行绑定。
  3. 同理,消费者也需要进行建立连接,开启信道等操作,便于接收消息。
  4. 接着生产者就可以发送消息,发送到服务端中的虚拟主机,虚拟主机中的交换器根据路由键选择路由规则,然后发送到不同的消息队列中,这样订阅了消息队列的消费者就可以获取到消息,进行消费。
  5. 最后还要关闭信道和连接。

RabbitMQ是基于AMQP协议实现的,其结构如下图所示,和AMQP协议简直就是一模一样。

技术图片

组成部分说明:

  • Broker:消息队列服务进程,此进程包括两个部分:Exchange和Queue
  • Exchange:消息队列交换机,按一定的规则将消息路由转发到某个队列,对消息进行过虑。
  • Queue:消息队列,存储消息的队列,消息到达队列并转发给指定的
  • Producer:消息生产者,即生产方客户端,生产方客户端将消息发送
  • Consumer:消息消费者,即消费方客户端,接收MQ转发的消息。

生产者发送消息流程:

  • 生产者和Broker建立TCP连接。
  • 生产者和Broker建立通道。
  • 生产者通过通道消息发送给Broker,由Exchange将消息进行转发。
  • Exchange将消息转发到指定的Queue(队列)

消费者接收消息流程:

  • 消费者和Broker建立TCP连接
  • 消费者和Broker建立通道
  • 消费者监听指定的Queue(队列)
  • 当有消息到达Queue时Broker默认将消息推送给消费者。
  • 消费者接收到消息。
  • ack回复

 

RabbitMQ介绍 + python操作

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原文地址:https://www.cnblogs.com/dongye95/p/13206669.html

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