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1.RabbitMQ 环境搭建
参考我的另一篇:RabbitMQ安装及使用教程(最全版)常用语令_Elaine猿的博客-CSDN博客
2.RabbitMQ简介
RabbitMQ是一个开源的消息代理和队列服务器,用来通过普通协议在不同的应用之间共享数据(跨平台跨语言)。RabbitMQ是使用Erlang语言编写,并且基于AMQP协议实现。
技术知识背景介绍:
AMQP(Advanced Message Queuing Protocol)高级消息队列协议:它是应用层协议的一个开放标准,为面向消息的中间件设计,基于此协议的客户端与消息中间件可传递消息,并不受产品、开发语言等条件的限制。
AMQP中消息的路由过程和JMS存在一些差别。AMQP中增加了Exchange和Binging的角色。生产者把消息发布到Exchange上,消息最终到达队列并被消费者接收,而Binding决定交换器的消息应该发送到哪个队列。
3.RabbitMQ的优势:
- 可靠性(Reliablity):使用了一些机制来保证可靠性,比如持久化、传输确认、发布确认等。
- **灵活的路由(Flexible Routing)**:在消息进入队列之前,通过Exchange来路由消息。对于典型的路由功能,Rabbit已经提供了一些内置的Exchange来实现。针对更复杂的路由功能,可以将多个Exchange绑定在一起,也通过插件机制实现自己的Exchange。
- **消息集群(Clustering)**:多个RabbitMQ服务器可以组成一个集群,形成一个逻辑Broker。
- 高可用(Highly Avaliable Queues):队列可以在集群中的机器上进行镜像,使得在部分节点出问题的情况下队列仍然可用。
- **多种协议(Multi-protocol)**:支持多种消息队列协议,如STOMP、MQTT等。
- **多种语言客户端(Many Clients)**:几乎支持所有常用语言,比如Java、Python、.NET、Ruby等。
- 管理界面(Management UI):提供了易用的用户界面,使得用户可以监控和管理消息Broker的许多方面。
- **跟踪机制(Tracing)**:如果消息异常,RabbitMQ提供了消息的跟踪机制,使用者可以找出发生了什么。
- 插件机制(Plugin System):提供了许多插件,来从多方面进行扩展,也可以编辑自己的插件。
4. rabbitmq服务介绍
python使用rabbitmq服务,可以使用现成的类库pika、txAMQP或者py-amqplib。
4.1 rabbitmq关键词说明
- Broker:消息队列服务器实体。
- Exchange:消息交换机,它指定消息按什么规则,路由到哪个队列。
- Queue:消息队列载体,每个消息都会被投入到一个或多个队列。
- Binding:绑定,它的作用就是把exchange和queue按照路由规则绑定起来。
- Routing Key:路由关键字,exchange根据这个关键字进行消息投递。
- vhost:虚拟主机,一个broker里可以开设多个vhost,用作不同用户的权限分离。
- producer/publisher:消息生产者,就是投递消息的程序。
- consumer:消息消费者,就是接受消息的程序。
- channel:消息通道,在客户端的每个连接里,可建立多个channel,每个channel代表一个会话任务。
4.2 消息队列运行机制
(1)客户端连接到消息队列服务器,打开一个channel。
(2)客户端声明一个exchange,并设置相关属性。
(3)客户端声明一个queue,并设置相关属性。
(4)客户端使用routing key,在exchange和queue之间建立好绑定关系。
(5)客户端投递消息到exchange。
(6)exchange接收到消息后,就根据消息的key和已经设置的binding,将消息投递到一个或多个队列里。
注:在声明一个队列后,如果将其持久化,则下次不需要进行声明,因为该队列已经在RabbitMQ中了!!!
4.3 exchange类型
- Direct 交换机特点:依据key进行投递 例如绑定时设置了routing key为”hello”,那么客户端提交的消息,只有设置了key为”hello”的才会投递到队列。
- Topic 交换机特点:对key模式匹配后进行投递,符号”#”匹配一个或多个词,符号””匹配一个词 例如”abc.#”匹配”abc.def.ghi”,”abc.”只匹配”abc.def”。
- Fanout 交换机特点:不需要key,采取广播模式,一个消息进来时,投递到与该交换机绑定的所有队列
5.wireshark抓包查看RabbitMQ通讯过程
安装wireshark抓包工具
过滤AMQP数据:
整个流程如下:
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