神器 celery 源码解析 - 2

本文涉及的产品
容器服务 Serverless 版 ACK Serverless,952元额度 多规格
容器服务 Serverless 版 ACK Serverless,317元额度 多规格
全局流量管理 GTM,标准版 1个月
简介: Celery是一款非常简单、灵活、可靠的分布式系统,可用于处理大量消息,并且提供了一整套操作此系统的工具。Celery 也是一款消息队列工具,可用于处理实时数据以及任务调度。

Celery是一款非常简单、灵活、可靠的分布式系统,可用于处理大量消息,并且提供了一整套操作此系统的工具。Celery 也是一款消息队列工具,可用于处理实时数据以及任务调度。


几周前,我们一起阅读celery的源码,学习了celery的工具之一,实现Promise功能的「vine库」。这周我们一起看另外一个工具,负责AMQP协议中数据传输的python-amqp库。它采用纯python实现(支持cython扩展),可以通过它理解AMQP协议的细节,打下celery的基础,本文包括如下几个部分:


  • py-amqp项目概述
  • 帧机制详解
  • AMQP协议帧处理
  • AMQP使用
  • AMQP模型
  • 小结
  • 小技巧


py-amqp项目概述



py-amqp当前版本 5.0.6 ,主要代码如下表:


文件 描述
abstract_channel.py 抽象的channel
basic_message.py message消息实现
channel.py channel频道实现
connection.py connection连接实现
exceptions.py 异常
method_framing.py 帧解析方法
platform.py 运行平台适配
protocol.py 协议对象
sasl.py ssl认证相关实现
serialization.py 序列化相关实现
spec.py 协议规则定义
transport.py 通讯实现
util.py 工具类
*.pxd Cython的实现,可以加速amqp


项目主要包括2个功能:


  • AMQP协议的传输处理,包括字节流,帧和Message的序列化/反序列化
  • AMQP协议的Connection,Channel,Message三个基础模型实现


在正式开始之前,我们需要先简单了解一下AMQP协议:


高级消息队列协议即Advanced Message Queuing Protocol(AMQP)是面向消息中间件提供的开放的应用层协议,其设计目标是对于消息的排序、路由(包括点对点和订阅-发布)、保持可靠性、保证安全性[1]。AMQP规范了消息传递方和接收方的行为,以使消息在不同的提供商之间实现互操作性,就像SMTP,HTTP,FTP等协议可以创建交互系统一样。


高级消息队列协议是一种二进制应用层协议,用于应对广泛的面向消息应用程序的支持。协议提供了消息流控制,保证的一个消息对象的传递过程,如至多一次、保证多次、仅有一次等,和基于SASL和TLS的身份验证和消息加密。


文字比较难懂,结合下图,消息如何从生产者传递到消费者的过程,应该就可以理解AMQP:


image.png


上图是使用RabbitMQ实现的,RabbitMQ是一个开源的消息中间件,最早实现了AMQP协议,也是celery的默认消息中间件。强烈建议对AMQP协议不熟悉的朋友先阅读一下参考链接中的: 「AMQP 0-9-1 Model Explained」。我摘录了channel和message部分内容如下:


某些应用程序需要多个连接到代理。但是,同时保持许多 TCP 连接打开是不可取的,因为这样做会消耗系统资源并且使配置防火墙更加困难。AMQP 0-9-1 连接与可以被认为是“共享单个 TCP 连接的轻量级连接”的通道复用。


客户端执行的每个协议操作都发生在通道上。特定通道上的通信与另一个通道上的通信完全分开,因此每个协议方法还携带一个通道 ID(也称为通道号),这是一个整数,代理和客户端都使用它来确定该方法适用于哪个通道。 通道仅存在于连接的上下文中,而不会单独存在。当连接关闭时,其上的所有通道也关闭。


对于使用多个线程/进程进行处理的应用程序,为每个线程/进程打开一个新通道而不在它们之间共享通道是很常见的。


AMQP 0-9-1 模型中的消息具有属性。有些属性非常常见,以至于 AMQP 0-9-1 规范定义了它们,应用程序开发人员不必考虑确切的属性名称。一些例子是:


  • 内容类型 Content type
  • 内容编码 Content encoding
  • 路由键 Routing key
  • 交付模式(持续与否)Delivery mode (persistent or not)
  • 消息优先级 Message priority
  • 消息发布时间戳 Message publishing timestamp
  • 有效期 Expiration period
  • 发布者应用程序 ID Publisher application id


AMQP 代理使用某些属性,但大多数属性都可以由接收它们的应用程序解释。一些属性是可选的,称为headers。它们类似于 HTTP 中的 X-Header。消息属性是在发布消息时设置的。


帧机制详解



之前我介绍过Redis客户端和服务端的通讯协议:RESP(Redis Serialization Protocol),链接在这里: 「Redis-py 源码阅读」 。当时介绍的不够详细,这里我尝试通俗的介绍一下在TCP这种二进制流之上的构建各种应用层协议的常用方法。


我们知道TCP是基于字节流的传输层通信协议,你可以把它想像成下图:


+--------------------------------------------+
|                                            |
|...00010001110001101110101111001111010110...|
|                                            |
+--------------------------------------------+
复制代码


这里的数据都是由0和1组成,头和尾的省略号表示还有很多数据,这么多数据从左(服务端)流向右 (客户端)。如果没有额外的说明,我们无法从中获取到有效的信息。类似一篇长文没有标点一样,没法读懂,就是一堆乱码。要解决这个问题,一般有3种办法:


  • 定长信息
  • 使用特定字符分隔信息
  • 使用数据头指定信息长度


定长信息


定长信息,类似下图:


+--------+--------+--------+--------+--------+
|        |        |        |        |        |
|00100110|10000111|00111011|11010110|00001111|
|        |        |        |        |        |
+--------+--------+--------+--------+--------+
复制代码


我们约定每个信息都是8位字符长度,这样上面的数据可以得到5段有效信息,分别是:00100110,10000111...。定长信息的缺陷很明显,如果信息大于8位需要截断,如果小于8位则需要补齐。


大家可以想象一下 00100110 是如何补齐?方法很简单,位数补齐在前面,所以这里是用0补齐了2位。如果是在尾部进行补齐,就无法知道末尾的0是有效数据还是补齐的数据。


我们可以使用天幕杆帮忙理解,这种工厂生产出来的东西,都有着一样的长度:


image.png


使用特定字符分隔信息


也可以使用特定的间隔在数据流中区分信息,比如下图。


+--------------------------------------------+
|                                            |
|01100110101010 101010010101 1000010110101101|
|                                            |
+--------------------------------------------+
复制代码


这里使用空格 来区分上面的数据,得到3段信息,分别是: 01100110101010 ...


注意仅仅为了示意方便,二进制流中没有空格,只有0010 0000


我们可以把间隔理解成竹竿的竹节,2个竹节之间就是一段。自然生长的竹节,肯定是长短不一。


image.png


使用分隔符方式的缺陷在于,效率比较低下,需要挨个判断是否分隔符。


使用数据头指定信息长度


数据头就是给每个消息加一个描述消息长度的头,比如下面:


+--------------------------------------------+
|                                            |
|10110110100111010110111110101100011100011100|
|                                            |
+--------------------------------------------+
复制代码


1表示后面有1位数据,0表示后面没有数据,所以上面的数据前面部分翻译出来的信息就是0110 1001,对应ASCII的小写字母i:


1011011010011101011 # 流
 0 1  1  0  1 0 0 1 # 去除长度后的信息
复制代码


上面仅仅使用0和1模拟,会显示的有点冗余。如果使用字符,就可以按照字符位数来定义。比如:


+--------------------------------------------+
|                                            |
|30112101051111120010112113000210201211311111
|                                            |
+--------------------------------------------+
30112101051111120010112113000210201211311111
 3   2  1 5     2  1 1 2  3   2  2  2  3   1 # 长度
 011 10 0 11111 00 0 1 11 000 10 01 11 111 1
复制代码


同样可以用生活中的灯串来理解数据头,每个信息长度的大小,类似大小不等的灯泡,灯泡上标明了数据长度。


image.png


所谓帧,在网络中就是表示一个最小单元,所以我们使用上面3种方法都可以从流中区分出各个信息,也就是帧。实际应用中基本都是第3种方法或者混用2和3。比如http协议、RESP协议是分隔+数据头的组合,AMQP协议也可以认为是此类。


AMQP协议帧处理



流的处理


transport负责创建socket,并进行socket上的二进制流的读和写。读的方法如下:


# ch23-celery/py-amqp-5.0.6/amqp/transport.py
def _read(self, n, initial=False, _errnos=(errno.EAGAIN, errno.EINTR)):
    """Read exactly n bytes from the socket."""
    # 持续的读取字节
    # self.sock = socket.socket(af, socktype, proto)
    # self._quick_recv = self.sock.recv
    recv = self._quick_recv
    # 字节缓存
    rbuf = self._read_buffer
    try:
        while len(rbuf) < n:
            try:
                # 读取剩余字节
                s = recv(n - len(rbuf))
            except OSError as exc:
                if exc.errno in _errnos:
                    if initial and self.raise_on_initial_eintr:
                        raise socket.timeout()
                    continue
                raise
            if not s:
                raise OSError('Server unexpectedly closed connection')
            rbuf += s
    except:  # noqa
        self._read_buffer = rbuf
        raise
    # 多余的字节缓存住
    result, self._read_buffer = rbuf[:n], rbuf[n:]
    return result
复制代码


写的方法如下:


# ch23-celery/py-amqp-5.0.6/amqp/transport.py
def write(self, s):
    try:
        # self._write = self.sock.sendall 
        self._write(s)
    except socket.timeout:
        raise
    except OSError as exc:
        if exc.errno not in _UNAVAIL:
            self.connected = False
        raise
复制代码


帧的处理


二进制流的读和写一般没有什么特别的,重点在如何从读取的流中解析出帧信息。下面是AMQP中帧的读取,也在transport中,主干如下:


# ch23-celery/py-amqp-5.0.6/amqp/transport.py
def read_frame(self, unpack=unpack):
    """Parse AMQP frame.
    Frame has following format::
        0      1         3         7                   size+7      size+8
        +------+---------+---------+   +-------------+   +-----------+
        | type | channel |  size   |   |   payload   |   | frame-end |
        +------+---------+---------+   +-------------+   +-----------+
         octet    short     long        'size' octets        octet
    """
    # 本地化方法,加快执行效率
    read = self._read
    # 缓存buffer
    read_frame_buffer = bytes()
    ...
    # 读取帧头7个字节
    frame_header = read(7, True)
    read_frame_buffer += frame_header
    # 解析帧头(大端)(无符号)
    frame_type, channel, size = unpack('>BHI', frame_header)
    # 读取body
    payload = read(size)
    read_frame_buffer += payload
    # 读取尾部校验码
    frame_end = ord(read(1))
    ...
    if frame_end == 206:
        # 返回帧数据
        return frame_type, channel, payload
    ...
复制代码


  • AMQP的帧格式是帧头+body+帧尾。
  • 帧头由1个字节的帧类型+2个自己的channelID+4个字节的body长度组成。
  • 帧尾是1个字节,正常情况下是0xce,对应的十进制就是206。
  • 使用unpack方法从二进制中获取到信息


Message的处理


通过read_frame方法可以得到一个数据帧,这些帧又在method_framing中被组合成业务可用的Message:


# ch23-celery/py-amqp-5.0.6/amqp/method_framing.py
def frame_handler(connection, callback,
                  unpack_from=unpack_from, content_methods=_CONTENT_METHODS):
    """Create closure that reads frames."""
    # 使用闭包读取frame
    # 字典默认值为1
    expected_types = defaultdict(lambda: 1)
    partial_messages = {}
    def on_frame(frame):
        # 帧类型 channelID 帧内容
        frame_type, channel, buf = frame
        ...
        # 帧类型仅 1,2,3,8
        if frame_type not in (expected_types[channel], 8):
            raise UnexpectedFrame(
                'Received frame {} while expecting type: {}'.format(
                    frame_type, expected_types[channel]),
            )
        elif frame_type == 1:
            # 开始帧
            # 读取2个整数
            method_sig = unpack_from('>HH', buf, 0)
            # 三个类型是消息的开始 content_methods=[spec.Basic.Return spec.Basic.Deliver spec.Basic.GetOk]
            if method_sig in content_methods:
                # Save what we've got so far and wait for the content-header
                # 创建Message并以channel为key暂存
                partial_messages[channel] = Message(
                    frame_method=method_sig, frame_args=buf,
                )
                expected_types[channel] = 2
                return False
                ...
        elif frame_type == 2:
            # 头帧
            # 从闭包中获取Message
            msg = partial_messages[channel]
            # 附加header
            msg.inbound_header(buf)
            if not msg.ready:
                # wait for the content-body
                # 未就绪,继续等待body
                expected_types[channel] = 3
                return False
        elif frame_type == 3:
            # 内容帧
            # 继续从闭包中获取Message
            msg = partial_messages[channel]
            # 附加body
            msg.inbound_body(buf)
            ...
            # 重置channel等待下一个包
            expected_types[channel] = 1
            # 清空通道的消息
            partial_messages.pop(channel, None)
            # 执行message的callback函数
            callback(channel, msg.frame_method, msg.frame_args, msg)
复制代码


  • 三个帧构成一个Message(业务消息),分别的帧类型是开始帧1,头帧2,内容帧3
  • 开始帧上有frame_method和frame_args对应消息的处理方法
  • 头帧上有消息的属性,比如content_type,reply_to等,类似http头
  • 内容帧上就是消息的context


写入帧是读取的逆过程,如下:


# ch23-celery/py-amqp-5.0.6/amqp/method_framing.py
def frame_writer(connection, transport,
                 pack=pack, pack_into=pack_into, range=range, len=len,
                 bytes=bytes, str_to_bytes=str_to_bytes, text_t=str):
    """Create closure that writes frames."""
    # 输出,也就是之前的self.sock.sendall方法
    write = transport.write
    buffer_store = Buffer(bytearray(connection.frame_max - 8))
    def write_frame(type_, channel, method_sig, args, content):
        ...
        buf = buffer_store.buf
        view = buffer_store.view
        ...
        # ## FAST: pack into buffer and single write
        frame = (b''.join([pack('>HH', *method_sig), args])
                 if type_ == 1 else b'')
        framelen = len(frame)
        # 第一帧
        pack_into('>BHI%dsB' % framelen, buf, offset,
                  type_, channel, framelen, frame, 0xce)
        offset += 8 + framelen
        if body is not None:
            frame = b''.join([
                pack('>HHQ', method_sig[0], 0, len(body)),
                properties,
            ])
            framelen = len(frame)
            # 方法帧
            pack_into('>BHI%dsB' % framelen, buf, offset,
                      2, channel, framelen, frame, 0xce)
            offset += 8 + framelen
            bodylen = len(body)
            if bodylen > 0:
                framelen = bodylen
                # 内容帧
                pack_into('>BHI%dsB' % framelen, buf, offset,
                          3, channel, framelen, body, 0xce)
                offset += 8 + framelen
        write(view[:offset])
        ...
复制代码


  • 写入的时候是准备好3个帧的二进制数据buf,一次性写入到socket


Message的序列化和反序列化,我们下一个环节,数据模型部分再行介绍。


amqp使用



了解AMQP协议传输相关的细节后,我们还是先从使用方法进入py-amqp。 生产者发送消息是这样的:


import amqp
with amqp.Connection('broker.example.com') as c:
    ch = c.channel()
    ch.basic_publish(amqp.Message('Hello World'), routing_key='test')
复制代码


  • 创建连接,并使用上下文包裹,这样可以自动关闭连接
  • 从连接中创建channel
  • 使用channel发送消息,至少包括消息文本和route


消费者消费消息是这样的:


import amqp
with amqp.Connection('broker.example.com') as c:
    ch = c.channel()
    def on_message(message):
        print('Received message (delivery tag: {}): {}'.format(message.delivery_tag, message.body))
    ch.basic_consume(queue='test', callback=on_message, no_ack=True)
    while True:
        c.drain_events()
复制代码


  • 创建连接,也使用上下文包裹
  • 一样从连接中创建channel
  • 在channel上绑定消息的处理方法
  • 消费消息至少指定queue,queue和发送时候的route要一致。也可以设置是否ack。
  • 持续对连接进行事件监听


从示例可知发送和接收都需要使用Connection和Channel,消息体都使用Message对象。不同的是发送的时候使用publish方法,接收会复杂一点需要持续监听事件和使用consume方法。


AMQP模型



Connection


Connection主要有AbstractChannel基类和Connection类构成,比较奇怪的是Connection和Channel都继承自AbstractChannel。我个人觉得这种设计并不好,虽然可以通用Channel和Connection的一些操作。


+-----------------+
        | AbstractChannel |
        +-^-------------^-+
          |             |
      +---+             |
      |                 |
+-----+------+       +--+------+
| Connection |       | Channel |
+------------+       +---------+
复制代码


Connection的构造函数:


class Connection(AbstractChannel):
    def __init__(self, host='localhost:5672', userid='guest', password='guest',
             login_method=None, login_response=None,
             authentication=(),
             virtual_host='/', locale='en_US', client_properties=None,
             ssl=False, connect_timeout=None, channel_max=None,
             frame_max=None, heartbeat=0, on_open=None, on_blocked=None,
             on_unblocked=None, confirm_publish=False,
             on_tune_ok=None, read_timeout=None, write_timeout=None,
             socket_settings=None, frame_handler=frame_handler,
             frame_writer=frame_writer, **kwargs):
        self._connection_id = uuid.uuid4().hex
        ...
        # 帧handler,读取帧
        self.frame_handler_cls = frame_handler
        # 帧写处理
        self.frame_writer_cls = frame_writer
        # 所有channel的字典
        self.channels = {}
        # The connection object itself is treated as channel 0
        # 自己也是一个channel,ID是0,这样可以把所有message的操作统一到channel上
        super().__init__(self, 0)
        ...
复制代码


connection最首要的是管理数据传输,由connect函数实现:


def connect(self, callback=None):
    # Let the transport.py module setup the actual
    # socket connection to the broker.
    #
    if self.connected:
        return callback() if callback else None
    try:
        # 创建transport实例
        self.transport = self.Transport(
            self.host, self.connect_timeout, self.ssl,
            self.read_timeout, self.write_timeout,
            socket_settings=self.socket_settings,
        )
        self.transport.connect()
        # 实例化读和写(因为读和写都是闭包)
        self.on_inbound_frame = self.frame_handler_cls(
            self, self.on_inbound_method)
        self.frame_writer = self.frame_writer_cls(self, self.transport)
        ...
    except (OSError, SSLError):
        ...
复制代码


connection还要负责一些连接相关的系统功能,比如连接状态的维护:


def _setup_listeners(self):
    self._callbacks.update({
        spec.Connection.Start: self._on_start,
        spec.Connection.OpenOk: self._on_open_ok,
        spec.Connection.Secure: self._on_secure,
        spec.Connection.Tune: self._on_tune,
        spec.Connection.Close: self._on_close,
        spec.Connection.Blocked: self._on_blocked,
        spec.Connection.Unblocked: self._on_unblocked,
        spec.Connection.CloseOk: self._on_close_ok,
    })
ef _on_start(self, version_major, version_minor, server_properties,
                  mechanisms, locales, argsig='FsSs'):
    ...
    # 处理服务端的spec.Connection.Start消息
    # 回应spec.Connection.StartOk到服务端
    self.send_method(
            spec.Connection.StartOk, argsig,
            (client_properties, authentication.mechanism,
             login_response, self.locale),
        )
    ...
def send_method(self, sig,
                format=None, args=None, content=None,
                wait=None, callback=None, returns_tuple=False):
    p = promise()
    conn = self.connection
    ...
    args = dumps(format, args) if format else ''
    try:
        # 写入数据
        conn.frame_writer(1, self.channel_id, sig, args, content)
    except StopIteration:
        ...
    # TODO temp: callback should be after write_method ... ;)
    if callback:
        # 指向回调
        p.then(callback)
    p()
    if wait:
        # 等待回应
        return self.wait(wait, returns_tuple=returns_tuple)
    return p
复制代码


  • 客户端收到服务端发来的spec.Connection.Start消息后,回应一个spec.Connection.StartOk消息


通过connection创建Channel:


Channel = Channel
def channel(self, channel_id=None, callback=None):
    """Create new channel.
    Fetch a Channel object identified by the numeric channel_id, or
    create that object if it doesn't already exist.
    """
    ...
    try:
        # channel_id 存在则从字典中获取
        return self.channels[channel_id]
    except KeyError:
        # 不存在则新建一个channel实例
        channel = self.Channel(self, channel_id, on_open=callback)
        channel.open()
        return channel
复制代码


Channel


Channel的构造方法如下:


class Channel(AbstractChannel):
    def __init__(self, connection,
                 channel_id=None, auto_decode=True, on_open=None):
        ...
        # 新建channelID
        channel_id = connection._get_free_channel_id()
        # 指定自己的channelID
        super().__init__(connection, channel_id)
        ...
        # 消息回调
        self.callbacks = {}
复制代码


channel也需要初始化关于channel的系统调用,比如spec.Basic.Delive:


def _setup_listeners(self):
    self._callbacks.update({
        spec.Channel.Close: self._on_close,
        spec.Channel.CloseOk: self._on_close_ok,
        spec.Channel.Flow: self._on_flow,
        spec.Channel.OpenOk: self._on_open_ok,
        spec.Basic.Cancel: self._on_basic_cancel,
        spec.Basic.CancelOk: self._on_basic_cancel_ok,
        spec.Basic.Deliver: self._on_basic_deliver,
        spec.Basic.Return: self._on_basic_return,
        spec.Basic.Ack: self._on_basic_ack,
        spec.Basic.Nack: self._on_basic_nack,
    })
def _on_basic_deliver(self, consumer_tag, delivery_tag, redelivered,
                      exchange, routing_key, msg):
    msg.channel = self
    # 投递信息
    msg.delivery_info = {
        'consumer_tag': consumer_tag,
        'delivery_tag': delivery_tag,
        'redelivered': redelivered,
        'exchange': exchange,
        'routing_key': routing_key,
    }
    try:
        fun = self.callbacks[consumer_tag]
    except KeyError:
        ...
    else:
        fun(msg)
复制代码


先看看消息如何投递出去的:


def _basic_publish(self, msg, exchange='', routing_key='',
                   mandatory=False, immediate=False, timeout=None,
                   confirm_timeout=None,
                   argsig='Bssbb'):
    ...
    try:
        with self.connection.transport.having_timeout(timeout):
            return self.send_method(
                spec.Basic.Publish, argsig,
                (0, exchange, routing_key, mandatory, immediate), msg
            )
    except socket.timeout:
        ...
basic_publish = _basic_publish
复制代码


send_method在前面介绍spec.Connection.StartOk时候已经有过介绍。


消息的消费,需要先在connection保持监听:


def drain_events(self, timeout=None):
    # read until message is ready
    # 持续读,直到读取到message的ready状态
    while not self.blocking_read(timeout):
        pass
def blocking_read(self, timeout=None):
    with self.transport.having_timeout(timeout):
        # 读取帧
        frame = self.transport.read_frame()
    # 处理帧
    return self.on_inbound_frame(frame)    
def on_inbound_method(self, channel_id, method_sig, payload, content):
    # on_inbound_frame的callback函数
    ...
    # 交由对应的channel处理
    return self.channels[channel_id].dispatch_method(
        method_sig, payload, content,
    )
复制代码


channel对message处理就很简单了,直到对应的listener,执行listener


def dispatch_method(self, method_sig, payload, content):
    ...
    content.body = content.body.decode(content.content_encoding)
    ...
    amqp_method = self._METHODS[method_sig]
    listeners = [self._callbacks[method_sig]]
    one_shot = self._pending.pop(method_sig)
    args = []
    if amqp_method.args:
        args, _ = loads(amqp_method.args, payload, 4)
    if amqp_method.content:
        args.append(content)
    for listener in listeners:
        listener(*args)
    ...
复制代码


Message


Message继承自GenericContent:


+----------------+
| GenericContent |
+-------+--------+
        ^
        |
        |
   +----+----+
   | Message |
   +---------+
复制代码


两个类都是比较简单的数据结构:


class Message(GenericContent):
    # 消息头
    PROPERTIES = [
        ('content_type', 's'),
        ('content_encoding', 's'),
        ('application_headers', 'F'),
        ('delivery_mode', 'o'),
        ('priority', 'o'),
        ('correlation_id', 's'),
        ('reply_to', 's'),
        ('expiration', 's'),
        ('message_id', 's'),
        ('timestamp', 'L'),
        ('type', 's'),
        ('user_id', 's'),
        ('app_id', 's'),
        ('cluster_id', 's')
    ]
    def __init__(self, body='', children=None, channel=None, **properties):
        super().__init__(**properties)
        #: set by basic_consume/basic_get
        self.delivery_info = None
        self.body = body
        self.channel = channel
class GenericContent:
    """Abstract base class for AMQP content.
    Subclasses should override the PROPERTIES attribute.
    """
    CLASS_ID = None
    PROPERTIES = [('dummy', 's')]
    def __init__(self, frame_method=None, frame_args=None, **props):
        self.frame_method = frame_method
        self.frame_args = frame_args
        # 消息头
        self.properties = props
        self._pending_chunks = []
        self.body_received = 0
        self.body_size = 0
        self.ready = False
    def __getattr__(self, name):
        # Look for additional properties in the 'properties'
        # dictionary, and if present - the 'delivery_info' dictionary.
        ...
        if name in self.properties:
            # 从properties中获取
            return self.properties[name]
        ...
复制代码


前文介绍的头帧数据,是这样反序列化到Message中的:


def decode_properties_basic(buf, offset):
    """Decode basic properties."""
    properties = {}
    flags, = unpack_from('>H', buf, offset)
    offset += 2
    if flags & 0x8000:
        slen, = unpack_from('>B', buf, offset)
        offset += 1
        properties['content_type'] = pstr_t(buf[offset:offset + slen])
        offset += slen
    ...
def _load_properties(self, class_id, buf, offset):
    ...
    props, offset = PROPERTY_CLASSES[class_id](buf, offset)
    self.properties = props
    return offset
def inbound_header(self, buf, offset=0):
    ...
    self._load_properties(class_id, buf, offset)
    ... 
复制代码


与反序列化对应的序列化方法主要是_serialize_properties实现,就不在赘述。


小结



本篇文章,我们围绕AMQP协议,理解在TCP的流上构建应用协议的三种方法: 定长、间隔和数据头 ;了解AMQP协议使用frame传输Message的方法: 使用开始帧,头帧和内容帧三个帧承载一个Message;了解AMQP中三个核心的概念: Connection, Channel和Message的实现,以及如何使用这3个概念实现消息发送和消费。


小技巧



channel使用下面的方法生成递增的不重复id:


>>> from array import array
>>> a=array('H', range(65535, 0, -1))
>>> a.pop()
1
>>> a.pop()
2
>>>
复制代码


一点题外话: 之前的文章,都叫源码阅读,主要觉得自己写的还不够。但是从搜索上看,源码解析更符合直觉,个人感觉最近的文章也有点进步,所以厚颜从本期开始都改名叫源码解析吧。


参考链接



目录
相关文章
|
8天前
|
监控 Java 应用服务中间件
高级java面试---spring.factories文件的解析源码API机制
【11月更文挑战第20天】Spring Boot是一个用于快速构建基于Spring框架的应用程序的开源框架。它通过自动配置、起步依赖和内嵌服务器等特性,极大地简化了Spring应用的开发和部署过程。本文将深入探讨Spring Boot的背景历史、业务场景、功能点以及底层原理,并通过Java代码手写模拟Spring Boot的启动过程,特别是spring.factories文件的解析源码API机制。
28 2
|
8天前
|
存储 安全 Linux
Golang的GMP调度模型与源码解析
【11月更文挑战第11天】GMP 调度模型是 Go 语言运行时系统的核心部分,用于高效管理和调度大量协程(goroutine)。它通过少量的操作系统线程(M)和逻辑处理器(P)来调度大量的轻量级协程(G),从而实现高性能的并发处理。GMP 模型通过本地队列和全局队列来减少锁竞争,提高调度效率。在 Go 源码中,`runtime.h` 文件定义了关键数据结构,`schedule()` 和 `findrunnable()` 函数实现了核心调度逻辑。通过深入研究 GMP 模型,可以更好地理解 Go 语言的并发机制。
|
21天前
|
消息中间件 缓存 安全
Future与FutureTask源码解析,接口阻塞问题及解决方案
【11月更文挑战第5天】在Java开发中,多线程编程是提高系统并发性能和资源利用率的重要手段。然而,多线程编程也带来了诸如线程安全、死锁、接口阻塞等一系列复杂问题。本文将深度剖析多线程优化技巧、Future与FutureTask的源码、接口阻塞问题及解决方案,并通过具体业务场景和Java代码示例进行实战演示。
39 3
|
1月前
|
存储
让星星⭐月亮告诉你,HashMap的put方法源码解析及其中两种会触发扩容的场景(足够详尽,有问题欢迎指正~)
`HashMap`的`put`方法通过调用`putVal`实现,主要涉及两个场景下的扩容操作:1. 初始化时,链表数组的初始容量设为16,阈值设为12;2. 当存储的元素个数超过阈值时,链表数组的容量和阈值均翻倍。`putVal`方法处理键值对的插入,包括链表和红黑树的转换,确保高效的数据存取。
56 5
|
1月前
|
Java Spring
Spring底层架构源码解析(三)
Spring底层架构源码解析(三)
113 5
|
1月前
|
XML Java 数据格式
Spring底层架构源码解析(二)
Spring底层架构源码解析(二)
|
1月前
|
算法 Java 程序员
Map - TreeSet & TreeMap 源码解析
Map - TreeSet & TreeMap 源码解析
34 0
|
1月前
|
缓存 Java 程序员
Map - LinkedHashSet&Map源码解析
Map - LinkedHashSet&Map源码解析
68 0
|
1月前
|
算法 Java 容器
Map - HashSet & HashMap 源码解析
Map - HashSet & HashMap 源码解析
57 0
|
1月前
|
存储 Java C++
Collection-PriorityQueue源码解析
Collection-PriorityQueue源码解析
62 0

推荐镜像

更多
下一篇
无影云桌面