RabbitMQ消息队列(五):Routing 消息路由

    上篇文章中,我们构建了一个简单的日志系统。接下来,我们将丰富它:能够使用不同的severity来监听不同等级的log。比如我们希望只有error的log才保存到磁盘上。

1. Bindings绑定

    上篇文章中我们是这么做的绑定:

channel.queue_bind(exchange=exchange_name,
                   queue=queue_name)

    绑定其实就是关联了exchange和queue。或者这么说:queue对exchagne的内容感兴趣,exchange要把它的Message deliver到queue中。

    实际上,绑定可以带routing_key 这个参数。其实这个参数的名称和basic_publish 的参数名是相同了。为了避免混淆,我们把它成为binding key。
    使用一个key来创建binding :

channel.queue_bind(exchange=exchange_name,
                   queue=queue_name,
                   routing_key='black')

对于fanout的exchange来说,这个参数是被忽略的。

2. Direct exchange

  Direct exchange的路由算法非常简单:通过binding key的完全匹配,可以通过下图来说明。


    exchange X和两个queue绑定在一起。Q1的binding key是orange。Q2的binding key是black和green。
    当P publish key是orange时,exchange会把它放到Q1。如果是black或者green那么就会到Q2。其余的Message都会被丢弃。

3. Multiple bindings

      多个queue绑定同一个key是可以的。对于下图的例子,Q1和Q2都绑定了black。也就是说,对于routing key是black的Message,会被deliver到Q1和Q2。其余的Message都会被丢弃。

  

4. Emitting logs

首先是我们要创建一个direct的exchange:

channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',
                         type='direct')

我们将使用log的severity作为routing key,这样Consumer可以针对不同severity的log进行不同的处理。
publish:

channel.basic_publish(exchange='direct_logs',
                      routing_key=severity,
                      body=message)

我们使用三种severity:'info', 'warning', 'error'.

5. Subscribing

对于queue,我们需要绑定severity:

result = channel.queue_declare(exclusive=True)
queue_name = result.method.queue

for severity in severities:
    channel.queue_bind(exchange='direct_logs',
                       queue=queue_name,
                       routing_key=severity)

6. 最终版本

The code for emit_log_direct.py:

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

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

channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',
                         type='direct')

severity = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else 'info'
message = ' '.join(sys.argv[2:]) or 'Hello World!'
channel.basic_publish(exchange='direct_logs',
                      routing_key=severity,
                      body=message)
print " [x] Sent %r:%r" % (severity, message)
connection.close()

The code for receive_logs_direct.py:

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

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

channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',
                         type='direct')

result = channel.queue_declare(exclusive=True)
queue_name = result.method.queue

severities = sys.argv[1:]
if not severities:
    print >> sys.stderr, "Usage: %s [info] [warning] [error]" % \
                         (sys.argv[0],)
    sys.exit(1)

for severity in severities:
    channel.queue_bind(exchange='direct_logs',
                       queue=queue_name,
                       routing_key=severity)

print ' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C'

def callback(ch, method, properties, body):
    print " [x] %r:%r" % (method.routing_key, body,)

channel.basic_consume(callback,
                      queue=queue_name,
                      no_ack=True)

channel.start_consuming()

我们想把warning和error的log记录到一个文件中:

$ python receive_logs_direct.py warning error > logs_from_rabbit.log

打印所有log到屏幕:

$ python receive_logs_direct.py info warning error
 [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C

尊重原创,转载请注明出处 anzhsoft: http://blog.csdn.net/anzhsoft/article/details/19630147

参考资料:

1. http://www.rabbitmq.com/tutorials/tutorial-four-python.html

时间: 2024-07-30 21:09:48

RabbitMQ消息队列(五):Routing 消息路由的相关文章

C#消息队列(MQ)零基础从入门到实战演练

一.课程介绍 如果您从工作中之听过但未有接触过消息对队列(MQ),如果你接触过一点关于MQ的知识,如果没有这么的多如果的话......,那么阿笨将通过本次<C#消息队列零基础从入门到实战演练>分享课让您对消息队列有一个实质性的了解和认识,达到实际的灵活贯通和运用.本次分享课您将学习到以下知识点: 1.微软MSMQ的基本使用技能以及MSMQ在WCF技术中的运用. 2.企业级RabbitMQ消息队列的两种消费模式(生产消费和发布订阅)的介绍和使用. 3.如何实现RabbitMQ客户端(Client

RabbitMQ .NET消息队列使用详解_实用技巧

本文实例为大家分享了RabbitMQ .NET消息队列使用方法,供大家参考,具体内容如下 首先下载安装包,我都环境是win7 64位: 去官网下载 otp_win64_19.0.exe  和rabbitmq-server-3.6.3.exe安装好 然后开始编程了: (1)创建生产者类: class Program { private static void Main() { //建立RabbitMQ连接和通道 var connectionFactory = new ConnectionFacto

ActiveMQ消息队列

什么是MQ? 消息队列(MQ)是一种应用程序对应用程序的通信方法.应用程序通过写和检索出入列队的针对应用程序的数据(消息)来通信,而无需专用连接来链接它们.消息传递指的是程序之间通过在消息中发送数据进行通信,而不是通过直接调用彼此来通信,直接调用通常是用于诸如远程过程调用的技术(如:WebService).排队指的是应用程序通过队列来通信.队列的使用除去了接收和发送应用程序同时执行的要求. 为什么要用MQ? 1.调用异步化,提高服务器性能 在不使用消息队列的情况下,用户的请求数据直接写入数据库,

大型网站架构系列:分布式消息队列(一) (转)

以下是消息队列以下的大纲,本文主要介绍消息队列概述,消息队列应用场景和消息中间件示例(电商,日志系统). 本次分享大纲 消息队列概述 消息队列应用场景 消息中间件示例 JMS消息服务(见第二篇:大型网站架构系列:分布式消息队列(二)) 常用消息队列(见第二篇:大型网站架构系列:分布式消息队列(二)) 参考(推荐)资料(见第二篇:大型网站架构系列:分布式消息队列(二)) 本次分享总结(见第二篇:大型网站架构系列:分布式消息队列(二)) 一.消息队列概述 消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要

大型网站架构系列:分布式消息队列(一)

以下是消息队列以下的大纲,本文主要介绍消息队列概述,消息队列应用场景和消息中间件示例(电商,日志系统). 本次分享大纲 消息队列概述 消息队列应用场景 消息中间件示例 JMS消息服务(见第二篇:大型网站架构系列:分布式消息队列(二)) 常用消息队列(见第二篇:大型网站架构系列:分布式消息队列(二)) 参考(推荐)资料(见第二篇:大型网站架构系列:分布式消息队列(二)) 本次分享总结(见第二篇:大型网站架构系列:分布式消息队列(二)) 一.消息队列概述 消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要

消息总线VS消息队列

前段时间实现了一个基于RabbitMQ的消息总线,实现的过程中自己也在不断得思考.总结以及修正.需要考虑各个维度:效率.性能.网络.吞吐量.甚至需要自己去设想API可能的使用场景.模式.不过能有一件事情,自己愿意去做,在走路.吃饭.坐公交的时候都在思考如何去改进它,然后在实践的过程中,促使去思考并挖掘自己知识面的空白,也是一件让人开心的事情. 借此记录下自己在实现的过程中,以及平时的一些想法. 这是第一篇,先谈谈消息总线跟消息队列的区别,以及对于企业级应用需要将消息队列封装成消息总线的必要性.

消息队列在测试开发中的应用思路

前言: 在面向企业级的运用中,各种中间件被广泛运用,对于多并发的应用,为了解决服务器处理性能的差异问题,普遍使用消息队列作为非实时性(或实时性)请求的转发与控制,一般可用来支持分布式请求系统.事务最终一致性,高吞吐系统,请求缓存池等架构方案. 将消息队列运用在测试工具开发过程中,带来更加健壮的服务性能以外,同时能带来更多的试用价值,本文从几个实例出发,抛砖引玉,探讨消息队列运用在测试工具开发过程中所带来的多重效益. 一:何为消息队列 1.一个人发送了一封短消息 简单的理解,消息队列就是我们通过移

消息队列在VB.NET数据库开发中的应用

数据|数据库 我们先简单的了解一下什么是消息队列(MSMQ)?消息队列是 Windows 2000(NT也有MSMQ,WIN95/98/me/xp不含消息队列服务但是支持客户端的运行)操作系统中通讯的基础,也是用于创建分布式.松散连接通讯应用程序的工具.这些应用程序可以通过不同种类的网络进行通讯,也可以与脱机的计算机通讯.消息队列分为用户创建队列和系统队列,用户队列分为: · "公共队列"在整个可传递消息的"消息队列"网络中复制并传输,并且有可能由网络连接的所有站点

enode框架入门:消息队列的设计思路

上一篇文章,简单介绍了enode框架内部的整体实现思路,用到了staged event-driven architecture的思 想.通过前一篇文章,我们知道了enode内部有两种队列:command queue.event queue:用户发送的command 会进入command queue排队,domain model产生的domain event会进入event queue,然后等待被dispatch到所 有的event handlers.本文介绍一下enode框架中这两种消息队列到底

OSSIM中分布式消息队列应用

 OSSIM中分布式消息队列应用   1. 消息队列处理 企业日志数量正在以指数级形式高速增长,日志数据的具有海量.多样.异构等特点,基于传统的单一节点混合式安装的OSSIM平台(指OSSIM 4.4及以下系统),无法满足海量日志分析要求.在OSSIM 4.4以后的系统中增加了中间件RabbitMQ,可通过RabbitMQ将系统中各组件解除耦合,避免了系统中运行模块的影响(例如MySQL的写操作等),这样设计可实现分布式日志分析平台的要求. OSSIM中使用RabbitMQ后,可以利用消息队列耦