[RabbitMQ+Python入门经典] 兔子和兔子窝

RabbitMQ作为一个工业级的消息队列服务器，在其客户端手册列表的Python段当中推荐了一篇blog，作为RabbitMQ+Python的入门手册再合适不过了。不过，正如其标题Rabbit and Warrens（兔子和养兔场）一样，这篇英文写的相当俏皮，以至于对于我等非英文读者来说不像一般的技术文档那么好懂，所以，翻译一下吧。翻译过了，希望其他人可以少用一些时间。翻译水平有限，不可能像原文一样俏皮，部分地方可能就意译了，希望以容易懂为准。想看看老外的幽默的，推荐去看原文，其实，也不是那么难理解……

原文：http://blogs.digitar.com/jjww/2009/01/rabbits-and-warrens/

兔子和兔子窝

当时我们的动机很简单：从生产环境的电子邮件处理流程当中分支出一个特定的离线分析流程。我们开始用的MySQL，将要处理的东西放在表里面，另一个程序从中取。不过很快，这种设计的丑陋之处就显现出来了…… 你想要多个程序从一个队列当中取数据来处理？没问题，我们硬编码程序的个数好了……什么？还要能够允许程序动态地增加和减少的时候动态进行压力分配？

是的，当年我们想的简单的东西（做一个分支处理）逐渐变成了一个棘手的问题。以前拿着锤子（MySQL）看所有东西都是钉子（表）的年代是多么美好……

在搜索了一下之后，我们走进了消息队列（message queue）的大门。不不，我们当然知道消息队列是什么，我们可是以做电子邮件程序谋生的。我们实现过各种各样的专业的，高速的内存队列用来做电子邮件处理。我们不知道的是那一大类现成的、通用的消息队列（MQ）服务器——无论是用什么语言写出的，不需要复杂的装配的，可以自然的在网络上的应用程序之间传送数据的一类程序。不用我们自己写？看看再说。

让大家看看你们的Queue吧……

过去的4年里，人们写了有好多好多的开源的MQ服务器啊。其中大多数都是某公司例如LiveJournal写出来用来解决特定问题的。它们的确不关心上面跑的是什么类型的消息，不过他们的设计思想通常是和创建者息息相关的（消息的持久化，崩溃恢复等通常不在他们考虑范围内）。不过，有三个专门设计用来做及其灵活的消息队列的程序值得关注：

Apache ActiveMQ
ZeroMQ
RabbitMQ

Apache ActiveMQ 曝光率最高，不过看起来它有些问题，可能会造成丢消息。不可接受，下一个。

ZeroMQ 和 RabbitMQ 都支持一个开源的消息协议，成为AMQP。AMQP的一个优点是它是一个灵活和开放的协议，以便和另外两个商业化的Message Queue （IBM和Tibco）竞争，很好。不过ZeroMQ不支持消息持久化和崩溃恢复，不太好。剩下的只有RabbitMQ了。如果你不在意消息持久化和崩溃恢复，试试ZeroMQ吧，延迟很低，而且支持灵活的拓扑。

剩下的只有这个吃胡萝卜的家伙了……

当我读到它是用Erlang写的时候，RabbitMQ震了我一下。Erlang 是爱立信开发的高度并行的语言，用来跑在电话交换机上。是的，那些要求6个9的在线时间的东西。在Erlang当中，充斥着大量轻量进程，它们之间用消息传递来通信。听起来思路和我们用消息队列的思路是一样的，不是么？

而且，RabbitMQ支持持久化。是的，如果RabbitMQ死掉了，消息并不会丢失，当队列重启，一切都会回来。而且，正如在DigiTar（注：原文作者的公司）做事情期望的那样，它可以和Python无缝结合。除此之外，RabbitMQ的文档相当的……恐怖。如果你懂AMQP，这些文档还好，但是有多少人懂AMQP？这些文档就像MySQL的文档假设你已经懂了SQL一样……不过没关系啦。

好了，废话少说。这里是花了一周时间阅读关于AMQP和关于它如何在RabbitMQ上工作的文档之后的一个总结，还有，怎么在Python当中使用。

开始吧

AMQP当中有四个概念非常重要：虚拟主机（virtual host），交换机（exchange），队列（queue）和绑定（binding）。一个虚拟主机持有一组交换机、队列和绑定。为什么需要多个虚拟主机呢？很简单，RabbitMQ当中，用户只能在虚拟主机的粒度进行权限控制。因此，如果需要禁止A组访问B组的交换机/队列/绑定，必须为A和B分别创建一个虚拟主机。每一个RabbitMQ服务器都有一个默认的虚拟主机“/”。如果这就够了，那现在就可以开始了。

交换机，队列，还有绑定……天哪！

刚开始我思维的列车就是在这里脱轨的…… 这些鬼东西怎么结合起来的？

队列（Queues）是你的消息（messages）的终点，可以理解成装消息的容器。消息就一直在里面，直到有客户端（也就是消费者，Consumer）连接到这个队列并且将其取走为止。不过。你可以将一个队列配置成这样的：一旦消息进入这个队列，biu~，它就烟消云散了。这个有点跑题了……

需要记住的是，队列是由消费者（Consumer）通过程序建立的，不是通过配置文件或者命令行工具。这没什么问题，如果一个消费者试图创建一个已经存在的队列，RabbitMQ就会起来拍拍他的脑袋，笑一笑，然后忽略这个请求。因此你可以将消息队列的配置写在应用程序的代码里面。这个概念不错。

OK，你已经创建并且连接到了你的队列，你的消费者程序正在百无聊赖的敲着手指等待消息的到来，敲啊，敲啊…… 没有消息。发生了什么？你当然需要先把一个消息放进队列才行。不过要做这个，你需要一个交换机（Exchange）……

交换机可以理解成具有路由表的路由程序，仅此而已。每个消息都有一个称为路由键（routing key）的属性，就是一个简单的字符串。交换机当中有一系列的绑定（binding），即路由规则（routes），例如，指明具有路由键 “X” 的消息要到名为timbuku的队列当中去。先不讨论这个，我们有点超前了。

你的消费者程序要负责创建你的交换机们（复数）。啥？你是说你可以有多个交换机？是的，这个可以有，不过为啥？很简单，每个交换机在自己独立的进程当中执行，因此增加多个交换机就是增加多个进程，可以充分利用服务器上的CPU核以便达到更高的效率。例如，在一个8核的服务器上，可以创建5个交换机来用5个核，另外3个核留下来做消息处理。类似的，在RabbitMQ的集群当中，你可以用类似的思路来扩展交换机一边获取更高的吞吐量。

OK，你已经创建了一个交换机。但是他并不知道要把消息送到哪个队列。你需要路由规则，即绑定（binding）。一个绑定就是一个类似这样的规则：将交换机“desert（沙漠）”当中具有路由键“阿里巴巴”的消息送到队列“hideout（山洞）”里面去。换句话说，一个绑定就是一个基于路由键将交换机和队列连接起来的路由规则。例如，具有路由键“audit”的消息需要被送到两个队列，“log-forever”和“alert-the-big-dude”。要做到这个，就需要创建两个绑定，每个都连接一个交换机和一个队列，两者都是由“audit”路由键触发。在这种情况下，交换机会复制一份消息并且把它们分别发送到两个队列当中。交换机不过就是一个由绑定构成的路由表。

现在复杂的东西来了：交换机有多种类型。他们都是做路由的，不过接受不同类型的绑定。为什么不创建一种交换机来处理所有类型的路由规则呢？因为每种规则用来做匹配分子的CPU开销是不同的。例如，一个“topic”类型的交换机试图将消息的路由键与类似“dogs.*”的模式进行匹配。匹配这种末端的通配符比直接将路由键与“dogs”比较（“direct”类型的交换机）要消耗更多的CPU。如果你不需要“topic”类型的交换机带来的灵活性，你可以通过使用“direct”类型的交换机获取更高的处理效率。那么有哪些类型，他们又是怎么处理的呢？

Fanout Exchange – 不处理路由键。你只需要简单的将队列绑定到交换机上。一个发送到交换机的消息都会被转发到与该交换机绑定的所有队列上。很像子网广播，每台子网内的主机都获得了一份复制的消息。Fanout交换机转发消息是最快的。

Direct Exchange – 处理路由键。需要将一个队列绑定到交换机上，要求该消息与一个特定的路由键完全匹配。这是一个完整的匹配。如果一个队列绑定到该交换机上要求路由键 “dog”，则只有被标记为“dog”的消息才被转发，不会转发dog.puppy，也不会转发dog.guard，只会转发dog。

Topic Exchange – 将路由键和某模式进行匹配。此时队列需要绑定要一个模式上。符号“#”匹配一个或多个词，符号“*”匹配不多不少一个词。因此“audit.#”能够匹配到“audit.irs.corporate”，但是“audit.*”

补充：Web开发 , Python ,