上一篇中的例子是一个生产者对应一个消费者,那能不能一个生产者对应一个消费者呢? 下面来测试一下,顺便观察一下它的分发策略。。。
Step one: Edit the producer Code First (rabbit_send.py)
#top1:导入pika模块import osBASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))import pika#top2:建立socketconnection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(‘localhost‘))#top3:声明管道channel = connection.channel()#top4:在管道中声明Queue,Queue的名字是‘exclusive‘(随意)channel.queue_declare(queue=‘exclusive‘)#top5:在管道内发送消息channel.basic_publish(exchange=‘‘, routing_key=‘exclusive‘, #queue名称 body=‘Let s go!‘) #消息内容#top6:关闭队列connection.close()
Step two: Edit the Consumer code (rabbit_receive.py)
#top1: Import pika Module Imports Osbase_dir = Os.path.dirname (Os.path.abspath (__file__)) Import Pika#top2: Establish scoketconnection = Pika. Blockingconnection (Pika. Connectionparameters (' localhost ')) #top3: Declare the Channel channel = Connection.channel () #top4: Declare Queuechannel.queue_declare ( Queue= ' exclusive ') #top5: Defines a function that processes messages (referred to as callback functions) def callback (ch, method, properties, body): Print ("[x] Received%r"% body #top6: Receives the message Channel.basic_consume (#消费消息 callback, #如果收到消息, calls the callback function to process the message Qu Eue= ' exclusive ', no_ack=true) #top7: The start here is running as long as it moves together, because it's not just a channel.start_consuming ()
定义好生产者和消费者后,执行一个生产者多个消费者进行测试。测试结果是消息的接收机制是轮询的,生产者每发送一次消息,都由消费者轮流来接收。接下来考虑一个情况,现在的代码是消费者接收到消息后调用callback函数去处理消息立刻打印,但是如果我的处理过程需要30秒的时间,恰好在这30秒的时间内消费者宕机了,这个消息还没有处理完,比如我有一个转账的业务,那转到一半宕机了,那咋整?应该有一个确认机制来确定到底是不是处理完了,消费者应该发送一个确认给生产者,然后生产者才把消息从消息队列里删除;还是纠结。。。。那消费者处理到一半宕机了,还怎么给生产者发确认。。。。还用刚才的代码来测试,把在消费者处理消息的函数中加入一个time.sleep(30),再print一句话来模拟处理时间,再执行生产者和多个消费者,假如第一个消费者接收到消息我们把它停止,再观察别的消费者,没反应。。。。什么鬼?消息丢了!!!那我们回过头来把no_ack=True注释掉,这个的意思是"不确认",再测试。结果是把第一个消费者断了,第二个消费者继续处理消息,保证消息被处理完,那为什么生产者知道消费者宕机了呢?因为socket断了,它是连接RabbitMQ的,它断了自然而然就知道消费者宕机了。。一般我们不需要加no_ack=True参数,只有那些对生产者不关心的消息可以加上。
PYTHON-RABBITMQ Message distribution mechanism