今日内容

1 消息队列Rabbitmq介绍

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# 消息队列
    也叫消息队列中间件
    celery中使用redis做过消息队列来用
    换Rabbitmq做消息队列，就只需要把broker的连接地址换成Rabbitmq的连接地址就行了
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#  消息队列 MessageQueue  也叫MQ
    消息队列就是基础数据结构中的“先进先出”的一种数据结构。
    生活中买东西，需要排队，先排的人先买消费，就是典型的“先进先出”

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# MQ解决什么问题
    最主要就是： 应用解耦(微服务中，服务间数据的传递)
    流量削峰
    消息分发（发布订阅）
    异步
    IPC 进程间通信也可以通过消息队列

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常见消息队列比较

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2 rabbitmq安装

rabbitmq官网  https://www.rabbitmq.com/
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# windows安装地址 https://www.rabbitmq.com/install-windows-manual.html
	先下载 erlang解释器
	再下载 rabbitmq的软件

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# centos 系统安装
yum -y install erlang
yum -y install rabbitmq-server

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# docker安装
docker pull rabbitmq:management
docker run -di --name Myrabbitmq -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=admin -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=admin -p 15672:15672 -p 5672:5672 rabbitmq:management
# 默认用户名是admin 密码是admin，做了两个端口映射，
# 一个端口是连接服务的端口5672
# 另一个是web管理界面的端口15672


# 访问虚拟机的15672端口，就可以看到图形化界面（官方提供的），手动点点点操作
http://http://10.0.0.200:15672/#/

windows安装erlang解释器



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windows安装rabbitmq


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用容器运行rabbitmq后，访问虚拟机的15672端口http://10.0.0.200:15672/ 就能登录了
重点就3个 channels信道 exchanges交换机 queues队列

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看官网的7个案例，学习如何使用



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3 基于queue实现生产者消费者

import Queue
import threading

message = Queue.Queue(10)

def producer(i):
    while True:
        message.put(i)

def consumer(i):
    while True:
        msg = message.get()

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

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

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4 基本使用

4.1 发送基本的 hello world

# 生产者
import pika

# 第一步,连接服务端
# 无密码连接
# connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='10.0.0.200',port=5672))

# 有密码连接
credentials = pika.PlainCredentials("admin", "admin")
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('10.0.0.200', credentials=credentials))

# 第二步:连接channel信道
channel = connection.channel()

# 第三步:信道中创建一个队列,名字叫hello，也可以在图形化界面手动创建队列
channel.queue_declare(queue='hello')

# 第四步: 向hello队列中,发送Hello World
# routing_key是队列名字       body是发送的内容
channel.basic_publish(exchange='', routing_key='hello', body='Hello World !')
print("  Sent 'Hello World!'")
connection.close()

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# 消费者
import pika


# 连接rabbitmq
credentials = pika.PlainCredentials("admin", "admin")
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('10.0.0.200', credentials=credentials))

# 连接信道
channel = connection.channel()

# 假设队列不存在,先创建队列，因为生产者与消费者不一定谁先运行
# 一旦该队列没有就创建，该队列已有就不创建
channel.queue_declare(queue='hello')


# 回调函数
def callback(ch, method, properties, body):
    print(" [x] Received %r" % body)


channel.basic_consume(queue='hello', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()  # 程序会夯在这里，等待从消息队列中取消息

# auto_ack=True  表示消费者从队列里拿出数据后，默认没有异常，就把数据删掉
# 如果回调函数运行过程中报错，队列里数据也没了，所以一般把自动确认设为False
# 在回到函数的最后，所有逻辑的处理完了，再确认队列里该数据可以删掉！！！

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# 生产者每产生一个消息，都会放到队列里面
# 消费者会从队列里一个一个的取出消息来

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5 消息安全

# 消费完，确认后，再删除消息

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6 持久化(详见笔记)

# queue和消息都要持久化

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7 闲置消费(详见笔记)

# 正常情况如果有多个消费者，是按照顺序第一个消息给第一个消费者，第二个消息给第二个消费者

# 但是可能第一个消息的消费者处理消息很耗时，一直没结束，就可以让第二个消费者优先获得闲置的消息

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8 发布订阅(详见笔记)

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9 发布订阅高级之Routing(按关键字匹配)(详见笔记)

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