RabbitMQ消息队列:工作队列

by LauCyun Oct 07,2017 09:35:17 8,887 views

RabbitMQ消息队列:"Hello, World!"中,已经写了一个从已知队列中发送和获取消息的程序。本文将创建一个工作队列(Work Queue),它会发送一些耗时的任务给多个工作者(Worker)。

工作队列(又称:任务队列——Task Queues)是为了避免等待一些占用大量资源、时间的操作。当我们把任务(Task)当作消息发送到队列中,一个运行在后台的工作者(worker)进程就会取出任务然后处理。当你运行多个工作者(workers),任务就会在它们之间共享。

这个概念在网络应用中是非常有用的,它可以在短暂的HTTP请求中处理一些复杂的任务。

1 准备

之前的RabbitMQ消息队列:"Hello, World!"中,我们发送了一个包含“Hello World!”的字符串消息。现在,我们将发送一些字符串,把这些字符串当作复杂的任务。我们没有真实的例子,例如图片缩放、pdf文件转换。所以使用time.sleep()函数来模拟这种情况。我们在字符串中加上点号(.)来表示任务的复杂程度,一个点(.)将会耗时1秒钟。比如"Hello..."就会耗时3秒钟。

我们对之前教程的producing.py做些简单的调整,以便可以发送随意的消息。这个程序会按照计划发送任务到我们的工作队列中。我们把它命名为new_task.py

import sys

message = ' '.join(sys.argv[1:]) or "Hello World!"
channel.basic_publish(exchange='',
                      routing_key='hello',
                      body=message)
print " [x] Sent %r" % (message,)

我们的旧脚本consuming.py同样需要做一些改动:它需要为消息体中每一个点号(.)模拟1秒钟的操作。它会从队列中获取消息并执行,我们把它命名为worker.py

import time

def callback(ch, method, properties, body):
    print " [x] Received %r" % (body,)
    time.sleep( body.count('.') )
    print " [x] Done"

2 循环调度

使用工作队列的一个好处就是它能够并行的处理队列。如果堆积了很多任务,我们只需要添加更多的工作者(workers)就可以了,扩展很简单。

首先,我们先同时运行两个worker.py脚本,它们都会从队列中获取消息,到底是不是这样呢?我们看看。

你需要打开三个终端,两个用来运行worker.py脚本,这两个终端就是我们的两个消费者(consumers)—— C1 和 C2。

shell1$ python worker.py
 [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C
shell2$ python worker.py
 [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C

第三个终端,我们用来发布新任务。你可以发送一些消息给消费者(consumers):

shell3$ python new_task.py First message.
shell3$ python new_task.py Second message..
shell3$ python new_task.py Third message...
shell3$ python new_task.py Fourth message....
shell3$ python new_task.py Fifth message.....

看看到底发送了什么给我们的工作者(workers):

shell1$ python worker.py
 [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C
 [x] Received 'First message.'
 [x] Received 'Third message...'
 [x] Received 'Fifth message.....'
shell2$ python worker.py
 [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C
 [x] Received 'Second message..'
 [x] Received 'Fourth message....'

默认来说,RabbitMQ会按顺序得把消息发送给每个消费者(consumer)。平均每个消费者都会收到同等数量得消息。这种发送消息得方式叫做——轮询(round-robin)

3 消息确认

当处理一个比较耗时得任务的时候,你也许想知道消费者(consumers)是否运行到一半就挂掉。当前的代码中,当消息被RabbitMQ发送给消费者(consumers)之后,马上就会在内存中移除。这种情况,你只要把一个工作者(worker)停止,正在处理的消息就会丢失。同时,所有发送到这个工作者的还没有处理的消息都会丢失。

我们不想丢失任何任务消息。如果一个工作者(worker)挂掉了,我们希望任务会重新发送给其他的工作者(worker)。

为了防止消息丢失,RabbitMQ提供了消息响应(acknowledgments)。消费者会通过一个ack(响应),告诉RabbitMQ已经收到并处理了某条消息,然后RabbitMQ就会释放并删除这条消息。

如果消费者(consumer)挂掉了,没有发送响应,RabbitMQ就会认为消息没有被完全处理,然后重新发送给其他消费者(consumer)。这样,及时工作者(workers)偶尔的挂掉,也不会丢失消息。

消息是没有超时这个概念的;当工作者与它断开连的时候,RabbitMQ会重新发送消息。这样在处理一个耗时非常长的消息任务的时候就不会出问题了。

消息响应默认是开启的。之前的例子中我们可以使用no_ack=True标识把它关闭。是时候移除这个标识了,当工作者(worker)完成了任务,就发送一个响应。

def callback(ch, method, properties, body):
    print " [x] Received %r" % (body,)
    time.sleep( body.count('.') )
    print " [x] Done"
    ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag)

channel.basic_consume(callback,
                      queue='hello')

运行上面的代码,我们发现即使使用CTRL+C杀掉了一个工作者(worker)进程,消息也不会丢失。当工作者(worker)挂掉这后,所有没有响应的消息都会重新发送。

忘记确认

一个很容易犯的错误就是忘了basic_ack,后果很严重。消息在你的程序退出之后就会重新发送,如果它不能够释放没响应的消息,RabbitMQ就会占用越来越多的内存。

为了排除这种错误,你可以使用rabbitmqctl命令,输出messages_unacknowledged字段:

$ sudo rabbitmqctl list_queues name messages_ready messages_unacknowledged
Listing queues ...
hello    0       0
...done.

4 消息持久化

如果你没有特意告诉RabbitMQ,那么在它退出或者崩溃的时候,将会丢失所有队列和消息。为了确保信息不会丢失,有两个事情是需要注意的:我们必须把“队列”和“消息”设为持久化

首先,为了不让队列消失,需要把队列声明为持久化(durable):

channel.queue_declare(queue='hello', durable=True)

尽管这行代码本身是正确的,但是仍然不会正确运行。因为我们已经定义过一个叫hello的非持久化队列。RabbitMq不允许你使用不同的参数重新定义一个队列,它会返回一个错误。但我们现在使用一个快捷的解决方法——用不同的名字,例如task_queue

channel.queue_declare(queue='task_queue', durable=True)

这个queue_declare必须在生产者(producer)和消费者(consumer)对应的代码中修改。

这时候,我们就可以确保在RabbitMq重启之后queue_declare队列不会丢失。另外,我们需要把我们的消息也要设为持久化——将delivery_mode的属性设为2

channel.basic_publish(exchange='',
                      routing_key="task_queue",
                      body=message,
                      properties=pika.BasicProperties(
                         delivery_mode = 2, # make message persistent
                      ))

注意:消息持久化

将消息设为持久化并不能完全保证不会丢失。以上代码只是告诉了RabbitMq要把消息存到硬盘,但从RabbitMq收到消息到保存之间还是有一个很小的间隔时间。因为RabbitMq并不是所有的消息都使用fsync(2)——它有可能只是保存到缓存中,并不一定会写到硬盘中。并不能保证真正的持久化,但已经足够应付我们的简单工作队列。如果你一定要保证持久化,你需要改写你的代码来支持事务(transaction)。

5 公平调度

你应该已经发现,它仍旧没有按照我们期望的那样进行分发。比如有两个工作者(workers),处理奇数消息的比较繁忙,处理偶数消息的比较轻松。然而RabbitMQ并不知道这些,它仍然一如既往的派发消息。

这时因为RabbitMQ只管分发进入队列的消息,不会关心有多少消费者(consumer)没有作出响应。它盲目的把第n-th条消息发给第n-th个消费者。

我们可以使用basic.qos方法,并设置prefetch_count=1。这样是告诉RabbitMQ,再同一时刻,不要发送超过1条消息给一个工作者(worker),直到它已经处理了上一条消息并且作出了响应。这样,RabbitMQ就会把消息分发给下一个空闲的工作者(worker)。

channel.basic_qos(prefetch_count=1)

关于队列大小

如果所有的工作者都处理繁忙状态,你的队列就会被填满。你需要留意这个问题,要么添加更多的工作者(workers),要么使用其他策略。

6 测试

new_task.py的完整代码:

#!/usr/bin/env python
import pika
import sys

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
        host='localhost'))
channel = connection.channel()

channel.queue_declare(queue='task_queue', durable=True)

message = ' '.join(sys.argv[1:]) or "Hello World!"
channel.basic_publish(exchange='',
                      routing_key='task_queue',
                      body=message,
                      properties=pika.BasicProperties(
                         delivery_mode = 2, # make message persistent
                      ))
print " [x] Sent %r" % (message,)
connection.close()

worker.py:

#!/usr/bin/env python
import pika
import time

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
        host='localhost'))
channel = connection.channel()

channel.queue_declare(queue='task_queue', durable=True)
print ' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C'

def callback(ch, method, properties, body):
    print " [x] Received %r" % (body,)
    time.sleep( body.count('.') )
    print " [x] Done"
    ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag)

channel.basic_qos(prefetch_count=1)
channel.basic_consume(callback,
                      queue='task_queue')

channel.start_consuming()

使用消息响应和prefetch_count你就可以搭建起一个工作队列了。这些持久化的选项使得在RabbitMQ重启之后仍然能够恢复。

7 参考

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