概念

什么叫消息隊列

消息（Message）是指在應用間傳送的數(shù)據。消息可以非常簡單，比如只包含文本字符串，也可以更復雜，可能包含嵌入對象。
消息隊列（Message Queue）是一種應用間的通信方式，消息發(fā)送后可以立即返回，由消息系統(tǒng)來確保消息的可靠傳遞。消息發(fā)布者只管把消息發(fā)布到 MQ 中而不用管誰來取，消息使用者只管從 MQ 中取消息而不管是誰發(fā)布的。這樣發(fā)布者和使用者都不用知道對方的存在。

為何用消息隊列

從上面的描述中可以看出消息隊列是一種應用間的異步協(xié)作機制，那什么時候需要使用 MQ 呢？
以常見的訂單系統(tǒng)為例，用戶點擊【下單】按鈕之后的業(yè)務邏輯可能包括：扣減庫存、生成相應單據、發(fā)紅包、發(fā)短信通知。在業(yè)務發(fā)展初期這些邏輯可能放在一起同步執(zhí)行，隨著業(yè)務的發(fā)展訂單量增長，需要提升系統(tǒng)服務的性能，這時可以將一些不需要立即生效的操作拆分出來異步執(zhí)行，比如發(fā)放紅包、發(fā)短信通知等。這種場景下就可以用 MQ ，在下單的主流程（比如扣減庫存、生成相應單據）完成之后發(fā)送一條消息到 MQ 讓主流程快速完結，而由另外的單獨線程拉取MQ的消息（或者由 MQ 推送消息），當發(fā)現(xiàn) MQ 中有發(fā)紅包或發(fā)短信之類的消息時，執(zhí)行相應的業(yè)務邏輯。

RabbitMQ

RabbitMQ 是一個由 Erlang 語言開發(fā)的 AMQP 的開源實現(xiàn)。
rabbitMQ是一款基于AMQP協(xié)議的消息中間件，它能夠在應用之間提供可靠的消息傳輸。在易用性，擴展性，高可用性上表現(xiàn)優(yōu)秀。使用消息中間件利于應用之間的解耦，生產者（客戶端）無需知道消費者（服務端）的存在。而且兩端可以使用不同的語言編寫，大大提供了靈活性。

示例

生產者：

# ######################### 生產者 #########################
#!/usr/bin/env python
import pika
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters( host='localhost'))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue='hello')
channel.basic_publish(exchange='',
                      routing_key='hello',
                      body='Hello World!')

print(" [x] Sent 'Hello World!'")
connection.close()

消費者：

# ########################## 消費者 ##########################
 
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue='hello')
def callback(ch, method, properties, body):
    print(" [x] Received %r" % body)
 
channel.basic_consume( callback,
                       queue='hello',
                       no_ack=True)
 
print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()

基于RabbitMQ的RPC

客戶端發(fā)送請求：某個應用將請求信息交給客戶端，然后客戶端發(fā)送RPC請求，在發(fā)送RPC請求到RPC請求隊列時，客戶端至少發(fā)送帶有reply_to以及correlation_id兩個屬性的信息

服務器端工作流： 等待接受客戶端發(fā)來RPC請求，當請求出現(xiàn)的時候，服務器從RPC請求隊列中取出請求，然后處理后，將響應發(fā)送到reply_to指定的回調隊列中

客戶端接受處理結果： 客戶端等待回調隊列中出現(xiàn)響應，當響應出現(xiàn)時，它會根據響應中correlation_id字段的值，將其返回給對應的應用
服務端

#!/usr/bin/env python
import pika

# 建立連接，服務器地址為localhost，可指定ip地址
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
        host='localhost'))

# 建立會話
channel = connection.channel()

# 聲明RPC請求隊列
channel.queue_declare(queue='rpc_queue')

# 數(shù)據處理方法
def fib(n):
    if n == 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    else:
        return fib(n-1) + fib(n-2)

# 對RPC請求隊列中的請求進行處理
def on_request(ch, method, props, body):
    n = int(body)

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

    # 調用數(shù)據處理方法
    response = fib(n)

    # 將處理結果(響應)發(fā)送到回調隊列
    ch.basic_publish(exchange='',
                     routing_key=props.reply_to,
                     properties=pika.BasicProperties(correlation_id = \
                                                         props.correlation_id),
                     body=str(response))
    ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag)

# 負載均衡，同一時刻發(fā)送給該服務器的請求不超過一個
channel.basic_qos(prefetch_count=1)

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

print(" [x] Awaiting RPC requests")
channel.start_consuming()

客戶端

#!/usr/bin/env python
import pika
import uuid

class FibonacciRpcClient(object):
    def __init__(self):
        ”“”
        客戶端啟動時，創(chuàng)建回調隊列，會開啟會話用于發(fā)送RPC請求以及接受響應
        
        “”“
        
        # 建立連接，指定服務器的ip地址
        self.connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
                host='localhost'))
                
        # 建立一個會話，每個channel代表一個會話任務
        self.channel = self.connection.channel()
        
        # 聲明回調隊列，再次聲明的原因是，服務器和客戶端可能先后開啟，該聲明是冪等的，多次聲明，但只生效一次
        result = self.channel.queue_declare(exclusive=True)
        # 將次隊列指定為當前客戶端的回調隊列
        self.callback_queue = result.method.queue
        
        # 客戶端訂閱回調隊列，當回調隊列中有響應時，調用`on_response`方法對響應進行處理; 
        self.channel.basic_consume(self.on_response, no_ack=True,
                                   queue=self.callback_queue)


    # 對回調隊列中的響應進行處理的函數(shù)
    def on_response(self, ch, method, props, body):
        if self.corr_id == props.correlation_id:
            self.response = body


    # 發(fā)出RPC請求
    def call(self, n):
    
        # 初始化 response
        self.response = None
        
        #生成correlation_id 
        self.corr_id = str(uuid.uuid4())
        
        # 發(fā)送RPC請求內容到RPC請求隊列`rpc_queue`，同時發(fā)送的還有`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)

# 建立客戶端
fibonacci_rpc = FibonacciRpcClient()
# 發(fā)送RPC請求
print(" [x] Requesting fib(30)")
response = fibonacci_rpc.call(30)
print(" [.] Got %r" % response)

總結

概念

RabbitMQ