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RabbitMQ教程之一：安装及简介

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Python 云计算大数据

RabbitMQ到底是什么？

RabbitMQ是一个程序与程序之间通信的方法，或者可以理解为一种专用的通道，专门用来负责消息的读取和写入。应用程序通过在RabbitMQ中读写消息来通信，程序与程序之间无需专门的链接，而是直接通过RabbitMQ来进行数据的读写。RabbitMQ将会采用异步的方式来分发消息，是一种经典的生产者与消费者的模式，多个消费者由RabbitMQ来负责协调，并且保证每一条消息都能得到可靠的执行。假如一条消息在执行过程中出现了错误，RabbitMQ并不会放弃这条消息，而是专由其他的消费者来处理这条消息。

RabbitMQ和Celery到底有什么区别？

上面我们已经提到过，RabbitMQ是负责消息的生产和消费，我们可以理解为，RabbitMQ是一个仓库的中转站，所有的程序消息都发送给RabbitMQ，然后由RabbitMQ来负责把这些消息来运输给消费者。但是RabbitMQ的侧重点在于，消息的读写。比如说我们有一个仓库A，我想把仓库A里面的全部货物，经过不同的路线，最终运输到仓库B里面。如果我们使用RabbitMQ，是可以完成这种操作，但是这其中包含了大量复杂的逻辑，我们需要自己去写。于是有人就提供了一种现成的方案，那就是Celery。

Celery主要负责的就是异步的任务队列，它本身不提供任何数据的存取，只关注如何把数据，异步，安全，高效，可靠的运输到另一个地点，并且在对方处理完成以后，再把响应数据通知给对应的方法。

我们拿爬虫来讲，假如我要爬一个网站A，如果按照正常的逻辑。发送一个请求到网站A，然后网站A收到了我的请求，把响应的页面传给我，我再负责解析。这其中就包含了一个问题，比如说A网站的服务器很卡，在我发送数据以后，到他处理完成，这段过程用了三四秒的时间。那么这段时间我的程序一直是处于一种等待状态，等待响应的完成，这样就造成了大量的资源浪费。

使用Celery的好处就是，在我们请求发送出去以后，Celery就立刻开始去发送下一个任务，它会把所有的任务都快速的发送出去，并不等待任务响应完成。当某一个任务响应回来时，Celery再去通知具体的人来处理响应的数据，然后继续分发任务。

所以RabbitMQ和Celery最大区别就是，RabbitMQ提供了一种可靠的消息存取的服务，而Celery负责高效的分发这些消息。

在Ubuntu安装RabbitMQ

这里我使用的是vultr的云主机，在之前的文章中有介绍如何注册创建vultr云主机，不会的请戳链接，这里将不再介绍任何关于创建和连接的问题，当然也可以使用自己本地的虚拟机或者是其他的云服务器，如阿里云，谷歌云。

这里我们使用的是Ubuntu 14.04 x64版本的

首先为了避免各种签名错误，我们把公钥加入可信任的列表：

wget http://www.rabbitmq.com/rabbitmq-signing-key-public.asc
sudo apt-key add rabbitmq-signing-key-public.asc

当我们看到控制台显示：

OK

说明我们导入公钥成功。

然后我们开始更新和安装RabbitMQ：

sudo apt-get update
sudo apt-get install rabbitmq-server

当控制台询问我们是否安装的时候，输入y然后回车。

当看到结尾出现如下信息说明安装成功：

Adding group rabbitmq' (GID 110) ... Done. Adding system userrabbitmq’ (UID 105) …
Adding new user rabbitmq' (UID 105) with grouprabbitmq’ …
Not creating home directory `/var/lib/rabbitmq’.

Starting message broker rabbitmq-server [ OK ]
Processing triggers for libc-bin (2.19-0ubuntu6.11) …
Processing triggers for ureadahead (0.100.0-16) …

RabbitMQ安装成功以后，会建立一个默认的guest账户，用户名和密码都是guest。我们在shell里面输入rabbitmqctl status可以查看RabbitMQ的运行情况。

看到如下输出，说明我们RabbitMQ已经成功运行：

输入rabbitmqctl stop将关闭RabbitMQ服务器，看到如下信息说明关闭成功：

Stopping and halting node rabbit@chenshen …
…done.

此时再次输入rabbitmqctl status，将会看到如下错误信息提示我们没有运行RabbitMQ：

那么我们如何启动RabbitMQ呢，有些同学可能会想，肯定是输入rabbitmqctl start。不过很可惜，RabbitMQ并不是依靠这种方式来启动的，而是使用另一个命令：rabbitmq-server -detached，参数-detached是使用守护进程在后台运行，如果不加此参数，则关闭命令行后RabbitMQ会自动退出。

运行以后我们会得到一个警告：

Warning: PID file not written; -detached was passed.

需要注意的是，这个警告是正常的警告，并非是异常信息，如果不放心可以查看RabbitMQ的运行日志和错误日志：

cat /var/log/rabbitmq/startup_log
cat /var/log/rabbitmq/startup_err

看到这种如下信息，说明我们启动正常：

需要注意的是，上面的警告信息是正常的，并非是我说的，而是官方文档说的：

Options

-detached

Start the server process in the background. Note that this will cause the pid not to be written to the pid file.For example:rabbitmq-server -detachedRuns RabbitMQ AMQP server in the background.

大概的意思就是，如果我们加了-detached参数在后台运行的话，这会让pid不能被写入pid文件。

Hello World

程序员惯例，什么都先来一个Hello World。

安装pika

我们只是安装了RabbitMQ，但是我们如果想要在Python中使用，就需要安装具体的库：

RabbitMQ使用的是AMQP协议。要使用它，你就必须需要一个使用同样协议的库。

py-amqplib
txAMQP
pika

官方文档中，使用的pika，所以我们也使用pika。

警告：需要注意的是，此时我们是在另一台电脑安装，并非在服务器安装！

我使用的是Windows10操作系统，Python版本为3.5，请大家保持同步。

使用下面的命令安装：

pip install pika -i https://pypi.douban.com/simple/

看到如下信息说明安装成功：

Successfully installed pika-0.10.0

注意：我这里默认安装最新的，是0.10.0版本，随着时间的推移，可能会有较大的变化，如果大家哪天发现按照本文无法正常操作，有可能是版本升级的问题。此时，大家可以这么做：

pip uninstall pika
pip install pika==0.10.0 -i https://pypi.douban.com/simple/

卸载后，指定安装版本。

终于要开始了

我们在远程连接RabbitMQ之前，需要新建一个用于远程连接的用户，默认的guest用户只接受127.0.0.1的本地连接。

警告：此时我们的操作又是在服务器了！

* 查看用户列表
sudo rabbitmqctl list_users

可以看到，我们只有一个默认的guest用户，它的权限是administrator。

警告兼友情提示：下面的命令不要直接复制，因为中文编码和shell的编码不一样，你直接在上面改会造成，看似没有字符，实际上还有一些中文字符编码在里面，导致你到时候用户名不是你建的用户名，而是有一些你看不到的编码在里面。当然，这种可能性非常小，但是直接复制报错的几率是很大的，因为你没把字符编码删干净，聪明的人都知道在本地的文本文档改好，然后再复制运行。

* 创建用户，如果你连用户名和密码改成自己想设置的都不知道，我不建议你学编程了
sudo rabbitmqctl add_user 用户名 密码
* 查看一下有没有创建成功，可以看到新建了一个用户cheshen[]，他的权限为空
sudo rabbitmqctl list_users
* 赋予超级管理员权限，这个用户名一看就是你上面建的好伐
sudo rabbitmqctl set_user_tags 用户名 administrator
* 再次查看
sudo rabbitmqctl list_users
* 最重要的一步，设置监听请求的地址
rabbitmqctl set_permissions -p "/" 用户名 ".*" ".*" ".*"

Listing users …
cheshen [administrator]
guest [administrator]
…done.

终于可以写代码了！！！

开始写代码

本地Windows环境了

新建文件send.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Date    : 2017-04-02 01:20:41
# @Author  : 车神 (meteorshield@gmail.com)
# @Link    : http://www.cheshen.wiki
# @Version : $Id$

import pika

# 就是我们刚才创建的那个
credentials = pika.PlainCredentials('用户名', '密码')
parameters = pika.ConnectionParameters(credentials=credentials)

parameters = pika.ConnectionParameters('服务器IP',5672,'/',credentials)    
connection = pika.BlockingConnection(parameters)

channel = connection.channel()

channel.queue_declare(queue='hello')

print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')

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

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

channel.start_consuming()

新建receive.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Date    : 2017-04-02 01:20:41
# @Author  : 车神 (meteorshield@gmail.com)
# @Link    : http://www.cheshen.wiki
# @Version : $Id$

import pika
credentials = pika.PlainCredentials('用户名', '密码')
parameters = pika.ConnectionParameters(credentials=credentials)

parameters = pika.ConnectionParameters('服务器IP',5672,'/',credentials)    
connection = pika.BlockingConnection(parameters)

channel = connection.channel()

channel.queue_declare(queue='hello')

print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')

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

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

channel.start_consuming()

在本地的控制台输入：

python send.py

然后会看到：