python 操作RabbitMq详细操作分享

简介: python 操作RabbitMq详细操作分享

二、RabbitMq 生产和消费
生产者(producter):队列消息的产生者,负责生产消息,并将消息传入队列

复制代码
import pika
import json

credentials = pika.PlainCredentials('shampoo', '123456') # mq用户名和密码

虚拟队列需要指定参数 virtual_host,如果是默认的可以不填。

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host = '10.1.62.170',port = 5672,virtual_host = '/',credentials = credentials))

//代码效果参考:https://v.youku.com/v_show/id_XNjQwNjgyNjU2MA==.html
channel=connection.channel()

声明消息队列,消息将在这个队列传递,如不存在,则创建

result = channel.queue_declare(queue = 'python-test')
//代码效果参考:https://v.youku.com/v_show/id_XNjQwNjgyNjU0MA==.html

for i in range(10):
message=json.dumps({'OrderId':"1000%s"%i})

向队列插入数值 routing_key是队列名

channel.basic_publish(exchange = '',routing_key = 'python-test',body = message)
print(message)

connection.close()
复制代码

消费者(consumer):队列消息的接收者,负责 接收并处理 消息队列中的消息

复制代码
import pika

credentials = pika.PlainCredentials('shampoo', '123456')
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host = '10.1.62.170',port = 5672,virtual_host = '/',credentials = credentials))
channel = connection.channel()

申明消息队列,消息在这个队列传递,如果不存在,则创建队列

channel.queue_declare(queue = 'python-test', durable = False)

定义一个回调函数来处理消息队列中的消息,这里是打印出来

def callback(ch, method, properties, body):
ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag)
print(body.decode())

告诉rabbitmq,用callback来接收消息

channel.basic_consume('python-test',callback)

开始接收信息,并进入阻塞状态,队列里有信息才会调用callback进行处理

channel.start_consuming()
复制代码

三、RabbitMq 持久化
MQ默认建立的是临时 queue 和 exchange,如果不声明持久化,一旦 rabbitmq 挂掉,queue、exchange 将会全部丢失。所以我们一般在创建 queue 或者 exchange 的时候会声明 持久化。

1.queue 声明持久化

声明消息队列,消息将在这个队列传递,如不存在,则创建。durable = True 代表消息队列持久化存储,False 非持久化存储

result = channel.queue_declare(queue = 'python-test',durable = True)
2.exchange 声明持久化

声明exchange,由exchange指定消息在哪个队列传递,如不存在,则创建.durable = True 代表exchange持久化存储,False 非持久化存储

channel.exchange_declare(exchange = 'python-test', durable = True)
注意:如果已存在一个非持久化的 queue 或 exchange ,执行上述代码会报错,因为当前状态不能更改 queue 或 exchange 存储属性,需要删除重建。如果 queue 和 exchange 中一个声明了持久化,另一个没有声明持久化,则不允许绑定。

3.消息持久化

虽然 exchange 和 queue 都申明了持久化,但如果消息只存在内存里,rabbitmq 重启后,内存里的东西还是会丢失。所以必须声明消息也是持久化,从内存转存到硬盘。

向队列插入数值 routing_key是队列名。delivery_mode = 2 声明消息在队列中持久化,delivery_mod = 1 消息非持久化

channel.basic_publish(exchange = '',routing_key = 'python-test',body = message,
                      properties=pika.BasicProperties(delivery_mode = 2))

4.acknowledgement 消息不丢失

消费者(consumer)调用callback函数时,会存在处理消息失败的风险,如果处理失败,则消息丢失。但是也可以选择消费者处理失败时,将消息回退给 rabbitmq ,重新再被消费者消费,这个时候需要设置确认标识。

channel.basic_consume(callback,queue = 'python-test',

no_ack 设置成 False,在调用callback函数时,未收到确认标识,消息会重回队列。True,无论调用callback成功与否,消息都被消费掉

                  no_ack = False)
相关实践学习
快速体验阿里云云消息队列RocketMQ版
本实验将带您快速体验使用云消息队列RocketMQ版Serverless系列实例进行获取接入点、创建Topic、创建订阅组、收发消息、查看消息轨迹和仪表盘。
消息队列 MNS 入门课程
1、消息队列MNS简介 本节课介绍消息队列的MNS的基础概念 2、消息队列MNS特性 本节课介绍消息队列的MNS的主要特性 3、MNS的最佳实践及场景应用 本节课介绍消息队列的MNS的最佳实践及场景应用案例 4、手把手系列:消息队列MNS实操讲 本节课介绍消息队列的MNS的实际操作演示 5、动手实验:基于MNS,0基础轻松构建 Web Client 本节课带您一起基于MNS,0基础轻松构建 Web Client
相关文章
|
消息中间件 存储 缓存
Python之RabbitMQ操作
Python之RabbitMQ操作
|
消息中间件 C语言 RocketMQ
消息队列 MQ操作报错合集之出现"Connection reset by peer"的错误,该如何处理
消息队列(MQ)是一种用于异步通信和解耦的应用程序间消息传递的服务,广泛应用于分布式系统中。针对不同的MQ产品,如阿里云的RocketMQ、RabbitMQ等,它们在实现上述场景时可能会有不同的特性和优势,比如RocketMQ强调高吞吐量、低延迟和高可用性,适合大规模分布式系统;而RabbitMQ则以其灵活的路由规则和丰富的协议支持受到青睐。下面是一些常见的消息队列MQ产品的使用场景合集,这些场景涵盖了多种行业和业务需求。
|
消息中间件 Java 物联网
消息队列 MQ操作报错合集之建立连接时发生了超时错误,该如何解决
消息队列(MQ)是一种用于异步通信和解耦的应用程序间消息传递的服务,广泛应用于分布式系统中。针对不同的MQ产品,如阿里云的RocketMQ、RabbitMQ等,它们在实现上述场景时可能会有不同的特性和优势,比如RocketMQ强调高吞吐量、低延迟和高可用性,适合大规模分布式系统;而RabbitMQ则以其灵活的路由规则和丰富的协议支持受到青睐。下面是一些常见的消息队列MQ产品的使用场景合集,这些场景涵盖了多种行业和业务需求。
消息队列 MQ操作报错合集之建立连接时发生了超时错误,该如何解决
|
消息中间件 JavaScript Linux
消息队列 MQ操作报错合集之客户端在启动时遇到了连接错误,是什么原因
消息队列(MQ)是一种用于异步通信和解耦的应用程序间消息传递的服务,广泛应用于分布式系统中。针对不同的MQ产品,如阿里云的RocketMQ、RabbitMQ等,它们在实现上述场景时可能会有不同的特性和优势,比如RocketMQ强调高吞吐量、低延迟和高可用性,适合大规模分布式系统;而RabbitMQ则以其灵活的路由规则和丰富的协议支持受到青睐。下面是一些常见的消息队列MQ产品的使用场景合集,这些场景涵盖了多种行业和业务需求。
|
消息中间件 缓存 Apache
消息队列 MQ使用问题之对于Grpc参数的调优,该如何操作
消息队列(MQ)是一种用于异步通信和解耦的应用程序间消息传递的服务,广泛应用于分布式系统中。针对不同的MQ产品,如阿里云的RocketMQ、RabbitMQ等,它们在实现上述场景时可能会有不同的特性和优势,比如RocketMQ强调高吞吐量、低延迟和高可用性,适合大规模分布式系统;而RabbitMQ则以其灵活的路由规则和丰富的协议支持受到青睐。下面是一些常见的消息队列MQ产品的使用场景合集,这些场景涵盖了多种行业和业务需求。
|
消息中间件 Oracle 关系型数据库
实时计算 Flink版操作报错合集之连接RabbitMQ时遇到Could not find any factory for identifier 'rabbitmq' that implements 'org.apache.flink.table.factories.DynamicTableFactory'错误,该怎么办
在使用实时计算Flink版过程中,可能会遇到各种错误,了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题,查看Flink的日志是关键,它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪,有助于定位问题。此外,Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。
1162 0
|
消息中间件 监控 调度
构建Python中的分布式系统结合Celery与RabbitMQ
在当今的软件开发中,构建高效的分布式系统是至关重要的。Python作为一种流行的编程语言,提供了许多工具和库来帮助开发人员构建分布式系统。其中,Celery和RabbitMQ是两个强大的工具,它们结合在一起可以为你的Python应用程序提供可靠的异步任务队列和消息传递机制。
|
消息中间件 测试技术 开发工具
消息队列 MQ操作报错合集之收到"WARN RocketmqClient - consumeMessage Orderly return"警告,是什么原因
在使用消息队列MQ时,可能会遇到各种报错情况。以下是一些常见的错误场景、可能的原因以及解决建议的汇总:1.连接错误、2.消息发送失败、3.消息消费报错、4.消息重试与死信处理、5.资源与权限问题、6.配置错误、7.系统资源限制、8.版本兼容性问题。
476 0
|
消息中间件 设计模式 网络安全
消息队列 MQ操作报错合集之broker启用controller配置时,遇到报错,是什么导致的
在使用消息队列MQ时,可能会遇到各种报错情况。以下是一些常见的错误场景、可能的原因以及解决建议的汇总:1.连接错误、2.消息发送失败、3.消息消费报错、4.消息重试与死信处理、5.资源与权限问题、6.配置错误、7.系统资源限制、8.版本兼容性问题。
477 1
|
消息中间件 Java 测试技术
消息队列 MQ操作报错合集之设置了setKeepAliveInterval(1)但仍然出现客户端未连接,该怎么解决
在使用消息队列MQ时,可能会遇到各种报错情况。以下是一些常见的错误场景、可能的原因以及解决建议的汇总:1.连接错误、2.消息发送失败、3.消息消费报错、4.消息重试与死信处理、5.资源与权限问题、6.配置错误、7.系统资源限制、8.版本兼容性问题。
372 2

推荐镜像

更多