簡介
RabbitMQ：接受消息再傳遞消息，可以視爲一個"郵局"。發送者和接受者通過隊列來進行交互，隊列的大小可以視爲無限的，多個發送者可以發生給一個隊列，多個接收者也可以從一個隊列中接受消息。
code
rabbitmq使用的協議是amqp，用於python的推薦客戶端是pika
pip install pika -i https://pypi.douban.com/simple/生產者：send.py
import pika # 建立一個連接
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters( 'localhost')) # 連接本地的RabbitMQ服務器
channel = connection.channel() # 獲得channel這裏鏈接的是本機的，如果想要連接其他機器上的服務器，只要填入地址或主機名即可。
接下來我們開始發送消息了，注意要確保接受消息的隊列是存在的，否則rabbitmq就丟棄掉該消息.
channel.queue_declare(queue='hello') # 在RabbitMQ中創建hello這個隊列
channel.basic_publish(exchange='', # 使用默認的exchange來發送消息到隊列
routing_key='hello', # 發送到該隊列 hello 中
body='Hello World!') # 消息內容
connection.close() # 關閉 同時flushRabbitMQ默認需要1GB的空閒磁盤空間，否則發送會失敗。
這時已在本地隊列hello中存放了一個消息，如果使用 rabbitmqctl list_queues 可看到
hello 1說明有一個hello隊列 裏面存放了一個消息
消費者：receive.py
import pika
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters( 'localhost'))
channel = connection.channel()還是先鏈接到服務器，和之前發送時相同
channel.queue_declare(queue='hello') # 此處就是聲明瞭 來確保該隊列 hello 存在 可以多次聲明 這裏主要是爲了防止接受程序先運行時出錯
def callback(ch, method, properties, body): # 用於接收到消息後的回調
print(" [x] Received %r" % body)
channel.basic_consume(callback,
queue='hello', # 收指定隊列hello的消息
no_ack=True) #在處理完消息後不發送ack給服務器
channel.start_consuming() # 啓動消息接受 這會進入一個死循環工作隊列(任務隊列)
工作隊列是用於分發耗時任務給多個工作進程的。不立即做那些耗費資源的任務（需要等待這些任務完成），而是安排這些任務之後執行。
例如我們把task作爲message發送到隊列裏，啓動工作進程來接受並最終執行，且可啓動多個工作進程來工作。這適用於web應用，即不應在一個http請求的處理窗口內完成複雜任務。
routing_key='task_queue',
body=message,
properties=pika.BasicProperties(
delivery_mode = 2, # 使得消息持久化
))分配消息的方式爲 輪詢 即每個工作進程獲得相同的消息數。
消息ack
如果消息分配給某個工作進程，但是該工作進程未處理完成就崩潰了，可能該消息就丟失了，因爲rabbitmq一旦把一個消息分發給工作進程，它就把該消息刪掉了。
爲了預防消息丟失，rabbitmq提供了ack，即工作進程在收到消息並處理後，發送ack給rabbitmq，告知rabbitmq這時候可以把該消息從隊列中刪除了。如果工作進程掛掉了，rabbitmq沒有收到ack，那麼會把該消息 重新分發給其他工作進程。不需要設置timeout，即使該任務需要很長時間也可以處理。
ack默認是開啓的，之前我們的工作進程顯示指定了no_ack=True
channel.basic_consume(callback, queue='hello') # 會啓用ack帶ack的callback:
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) # 發送ack消息持久化
但是，有時RabbitMQ重啓了，消息也會丟失。可在創建隊列時設置持久化：
(隊列的性質一旦確定無法改變）
channel.queue_declare(queue='task_queue', durable=True)同時在發送消息時也得設置該消息的持久化屬性：
channel.basic_publish(exchange='',
routing_key="task_queue",
body=message,
properties=pika.BasicProperties(
delivery_mode = 2, # make message persistent
))但是，如果在RabbitMQ剛接收到消息還沒來得及存儲，消息還是會丟失。同時，RabbitMQ也不是在接受到每個消息都進行存盤操作。如果還需要更完善的保證，需要使用publisher confirm。
公平的消息分發
輪詢模式的消息分發可能並不公平，例如奇數的消息都是繁重任務的話，某些進程則會一直運行繁 重任務。即使某工作進程上有積壓的消息未處理，如很多都沒發ack，但是RabbitMQ還是會按照順序發消息給它。可以在接受進程中加設置：
channel.basic_qos(prefetch_count=1)告知RabbitMQ，這樣在一個工作進程沒回發ack情況下是不會再分配消息給它。
羣發
一般情況下，一條消息是發送給一個工作進程，然後完成，有時想把一條消息同時發送給多個進程：
exchange
發送者是不是直接發送消息到隊列中的，事實上發生者根本不知道消息會發送到那個隊列，發送者只能把消息發送到exchange裏。exchange一方面收生產者的消息，另一方面把他們推送到隊列中。所以作爲exchange，它需要知道當收到消息時它需要做什麼，是應該把它加到一個特殊的隊列中還是放到很多的隊列中，或者丟棄。exchange有direct、topic、headers、fanout等種類，而羣發使用的即fanout。之前在發佈消息時，exchange的值爲 '' 即使用default exchange。
channel.exchange_declare(exchange='logs', type='fanout') # 該exchange會把消息發送給所有它知道的隊列中臨時隊列
result = channel.queue_declare() # 創建一個隨機隊列
result = channel.queue_declare(exclusive=True) # 創建一個隨機隊列，同時在沒有接收者連接該隊列後則銷燬它
queue_name = result.method.queue這樣result.method.queue即是隊列名稱，在發送或接受時即可使用。
綁定exchange和隊列
channel.queue_bind(exchange='logs',
queue='hello')logs在發送消息時給hello也發一份。
在發送消息時使用剛剛創建的logs exchange
channel.basic_publish(exchange='logs',
routing_key='',
body=message)路由
之前已經使用過bind，即建立exchange和queue的關係(該隊列對來自該exchange的消息有興趣)bind時可另外指定routing_key選項。
使用direct exchange
將對應routing key的消息發送到綁定相同routing key的隊列中
channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',
type='direct')發送函數，發佈不同severity的消息：
channel.basic_publish(exchange='direct_logs',
routing_key=severity,
body=message)使用topic exchange
之前使用的direct exchange 只能綁定一個routing key，可以使用這種可以拿.隔開routing key的topic exchange，例如：
"stock.usd.nyse" "nyse.vmw"和direct exchange一樣，在接受者那邊綁定的key與發送時指定的routing key相同即可，另外有些特殊的值：
* 代表1個單詞
* # 代表0個或多個單詞如果發送者發出的routing key都是3個部分的，如：celerity.colour.species。
Q1: *.orange.* 對應的是中間的colour都爲orange的
Q2: *.*.rabbit 對應的是最後部分的species爲rabbit的
lazy.# 對應的是第一部分是lazy的qucik.orange.rabbit Q1 Q2都可接收到，quick.orange.fox 只有Q1能接受到，對於lazy.pink.rabbit雖然匹配到了Q2兩次，但是隻會發送一次。如果綁定時直接綁定#，則會收到所有的。
RPC
在遠程機器上運行一個函數然後獲得結果。
- 客戶端啓動 同時設置一個臨時隊列用於接受回調，綁定該隊列
self.connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='localhost'))
self.channel = self.connection.channel()
result = self.channel.queue_declare(exclusive=True)
self.callback_queue = result.method.queue
self.channel.basic_consume(self.on_response, no_ack=True,
queue=self.callback_queue)- 客戶端發送rpc請求，同時附帶reply_to對應回調隊列，correlation_id設置爲每個請求的唯一id（雖然說可以爲每一次RPC請求都創建一個回調隊列，但是這樣效率不高，如果一個客戶端只使用一個隊列，則需要使用correlation_id來匹配是哪個請求），之後阻塞在回調隊列直到收到回覆
注意: 如果收到了非法的correlation_id直接丟棄即可，因爲有這種情況--服務器已經發了響應但是還沒發ack就掛了，等一會服務器重啓了又會重新處理該任務，又發了一遍相應，但是這時那個請求已經被處理掉了.
channel.basic_publish(exchange='',
routing_key='rpc_queue',
properties=pika.BasicProperties(
reply_to = self.callback_queue,
correlation_id = self.corr_id,
),
body=str(n)) # 發出調用
while self.response is None: # 這邊就相當於阻塞了
self.connection.process_data_events() # 查看回調隊列
return int(self.response)-
請求會發送到rpc_queue隊列
- RPC服務器從rpc_queue中取出，執行，發送回覆
channel.basic_consume(on_request, queue='rpc_queue') # 綁定 等待請求
處理之後：
ch.basic_publish(exchange='',
routing_key=props.reply_to,
properties=pika.BasicProperties(correlation_id = \
props.correlation_id),
body=str(response)) # 發送回覆到回調隊列
ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag) # 發送ack
5. 客戶端從回調隊列中取出數據，檢查correlation_id，執行相應操作
if self.corr_id == props.correlation_id:
self.response = body