rabbitmqpython
Ⅰ 请教python与java之间rpc通信，rabbitmq相关
JSON 简单粗暴
msgPack格式, 支持广泛, 类似 JSON , 但是效率更高
Thrift 全家桶, 爽爽爽
protobuf + gRpc
以我个人偏好, 推荐Thrift, 该做好的都做好了, 让你专注在代码逻辑上
显然, 正常人是不会用pickle的, 这种格式只能在Python的世界才能玩得转( 而且还有版本兼容问题 ). 然而现在一个稍微大点的项目, 几种语言开发真的太常见了( 标配 ), pickle 哪有用武之地( 也就当个玩具耍耍 )
Ⅱ 在linux下安装rabbitmq失败怎么解决
RabbitMQ 是由 LShift 提供的一个 Advanced Message Queuing Protocol (AMQP) 的开源实现，由以高性能、健壮以及可伸缩性出名的 Erlang 写成，因此也是继承了这些优点。
AMQP 里主要要说两个组件：Exchange 和 Queue （在 AMQP 1.0 里还会有变动），如下图所示，绿色的 X 就是 Exchange ，红色的是 Queue ，这两者都在 Server 端，又称作 Broker ，这部分是 RabbitMQ 实现的，而蓝色的则是客户端，通常有 Procer 和 Consumer 两种类型：
1：mq的安装需要Erlang，所以首先下载Erlang，下载地址：http://www.erlang.org/download.html直接下载源码，编译安装即可。
将下载好的tar包解压编译安装，如下命令：
tar -zxvf otp_src_R16B03-1.tar.gz
cd otp_src_R16B03-1
./configure && make install
安装过程中可能出现如下错误：
configure:error:
No curses library functions found
configure: error:/bin/sh'/home/niewf/software/erlang_R13B01/erts/configure'
failed for erts
解决方法：
yum list|grep ncurses
yum -y install ncurses-devel
yum install ncurses-devel
或者直接下载ncurses包编译安装。
下载地址：http://download.chinaunix.net/download/0008000/7242.shtml
tar zxvf ncurses.tar.gz #解压缩并且释放 文件包
cd ncurses #进入解压缩的目录（注意版本）
./configure #按照你的系统环境制作安装配置文件
make #编译源代码并且编译NCURSES库
su root #切换到root用户环境
make install #安装编译好的NCURSES库
完成后继续返回上一步操作。
2：安装python，如果系统中python版本低于2.5的话需要升级python到2.6以上，具体可参考：http://gavinshaw.blog.51cto.com/385947/610585
3：安装simplejson，直接下载simplejson源码包编译安装即可，下载地址：https://pypi.python.org/pypi/simplejson/。
下载simplejson源码包后，运行python setup.py install即可完成安装。
4：安装rabbit mq，下载地址：https://www.rabbitmq.com/install-generic-unix.html
下载后放入相应目录解压，进入%RABBITMQ_HOME%/sbin目录下运行：./rabbitmq-server start即可启动mq。
如果遇到如下错误，则参考http://leeon.me/a/rabbitmq-start-fail-note解决方案
ERROR: epmd error for host "xxx": address (cannot connect to host/port)
到此mq已经安装完成。
在%RABBITMQ_HOME%/sbin目录运行./rabbitmqctl status可查看当前mq状态。
同时mq也提供了界面查看当前mq状态，但是需要启用该插件功能，运行如下命令：
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management，然后在浏览器中输入：http://host-name:15672/#/即可访问，页面结果如下：
Ⅲ python怎么实现rabbitmq的confirm模式
一、通过Python模拟收发消息
1、在各个节点上安装epel源
# yum install epel* -y11
2、安装python库
# yum --enablerepo=epel -y install python2-pika11
3、在rabbitmq-server节点上
1）、创建用户
# rabbitmqctl add_user wuyeliang password 11
2）、创建虚拟主机
# rabbitmqctl add_vhost /my_vhost11
3）、赋予权限
# rabbitmqctl set_permissions -p /my_vhost wuyeliang ".*" ".*" ".*" 11
4、在rabbitmq节点上模拟发消息，代码如下
# vi send_msg.py
#!/usr/bin/env python
import pika
credentials = pika.PlainCredentials('wuyeliang', 'password') #注意用户名及密码
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
'localhost',
5672,
'/my_vhost',
credentials))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue='Hello_World')
channel.basic_publish(exchange='',
routing_key='Hello_World',
body='Hello RabbitMQ World!')
print(" [x] Sent 'Hello_World'")
connection.close()
4、在client节点上模拟收消息，代码如下
# vi receive_msg.py
#!/usr/bin/env python
import signal
import pika
signal.signal(signal.SIGPIPE, signal.SIG_DFL)
signal.signal(signal.SIGINT, signal.SIG_DFL)
credentials = pika.PlainCredentials('wuyeliang', 'password')
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
'dlp.srv.world',
5672,
'/my_vhost',
credentials))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue='Hello_World')
def callback(ch, method, properties, body):
print(" [x] Received %r" % body)
channel.basic_consume(callback,
queue='Hello_World',
no_ack=True)
print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()
Ⅳ python rabbitmq 怎么发送文件
原创： 失败原因可能有如下：1、主机与邮件服务器网络不通；2、邮件发送账号密码未设置或者设置不正确；3、python语法不正确 解决办法：1、主机与邮件服务器网络不通：需要保证主机可以正常访问外网，这样就可以访问到邮件服务器了。
Ⅳ python相关，librabbitmq可以用pypy吗
rabbitmq的python绑定其实是用c语言写的主体，然后python调用，使用pypy加速其实多此一举的。
_librabbitmq在python目录肯定是.pyd文件，如果一定想使用pypy，可以切换到rabbitmq源码目录，试试pypy setup.py install 是否可以把c源代码编译成pypy的二进制扩展，如果报错就是不支持了，你可以学习怎么写pypy的c扩展
Ⅵ rabb.it有哪些用户值得关注
关于RabbitMQ的文章网上转来转去最多的是一篇<<[RabbitMQ+Python入门经典] 兔子和兔子窝>>(随便给个链接了).这篇文章的讲解是很风趣,很适合用来理解一些基础概念.理解了概念以后就要进行一些实际性的实验了.原文给的python的例子.不是笔者想要的,笔者要用php的.
关于php和rabbitmq网上又有一篇被转来转去的文章<<安装 php-rabbit: RabbitMQ 的 PHP 扩展>>.文章里提到的php-rabbit,笔者死活是访问不了:
让几个不同地方的哥们帮着访问下载,都下载不了,推断可能是这个项目被删除了.问一个哥们儿,说他们那用的是php-amqp.从官方下的库竟然不好使.于是死皮懒脸的管哥们要了他们正在用的版本和示例,又鉴于网上 php-amqp版本的rabbit操作细节甚少(可以说没有么?),于是有了今天这份儿总结.
测试平台:
Distributor ID: Ubuntu
Description: Ubuntu 9.10
Release: 9.10
Codename: karmic
既然是ubuntu,安装rabbitmq服务端是很easy的事情,一条命令搞定:
apt-get install rabbitmq-server
接下来的就是折腾了将近两天的心得体会了.
1.必需掌握的指令
添加用户:
rabbitmqctl add_user rainbird password
添加权限:
rabbitmqctl set_permissions -p "/" rainbird ".*" ".*" ".*"
删除测试用户:
rabbitmqctl delete_user guest
所有指令列表(很简单的英文):
add_user <UserName> <Password>
delete_user <UserName>
change_password <UserName> <NewPassword>
list_users
add_vhost <VHostPath>
delete_vhost <VHostPath>
list_vhosts
set_permissions [-p <VHostPath>] <UserName> <Regexp> <Regexp> <Regexp>
clear_permissions [-p <VHostPath>] <UserName>
list_permissions [-p <VHostPath>]
list_user_permissions <UserName>
list_queues [-p <VHostPath>] [<QueueInfoItem> ...]
list_exchanges [-p <VHostPath>] [<ExchangeInfoItem> ...]
list_bindings [-p <VHostPath>]
list_connections [<ConnectionInfoItem> ...]
2.vhost / 不能删除
删除/以后,新建立的vhost不能正常使用(即便不删除/,新建立的vhost也是不能正常使用).不知道为什么,有待研究.
3.关于持久化
示例里没有一点儿和持久化相关的东东,而这却是笔者最关心的,想想作为消息服务器如果不能保证消息一定被接收到,算什么事儿啊?比着网上狂转的python版本从php-amqp的库里一点一点儿翻,找到了如下持久化的设置:
接收端声明队列和交换机自动建立:
$ch->queue_declare($_QUEUE,false,true,false,false);
第三个参数设置true保证服务器重启后,自动建立队列
第五个参数设置成false防止接收端没连接的时候丢失消息
$ch->exchange_declare($EXCHANGE, 'direct', false, true, false);
第四个参数设置true保证重启后,自动建立交换机
第五个参数设置false防止接收端断开后,交换机被删除
发布端声明消息持久:
$message = new AMQPMessage(serialize($object), array('content_type' => 'text/plain', 'delivery_mode' => 2));
同时满足了上面三个条件,就可以保证未接收的消息在服务器意外重启以后依然存在了.
4.持久化的后遗症
比如说你初始化了一个队列msgs.你会发现它真的持久了!每次服务器端重启后,通过list_queues命令查看的时候都存在.但是时间久了,这个msgs我们并不需要了,怎么办呢?笔者发现,想清除这个队列只能删除它所在的vhost,然后再重建vhost,再设置vhost的权限.
rabbitmqctl delete_vhost /
rabbitmqctl add_vhost /
rabbitmqctl set_permissions -p / rainbird '.*' '.*' '.*'
要注意,如果这个操作过程中有接收端处于连接状态它们不会自动断开,但也不会再收到消息,需要手动重新连接一下.
5.关于修改监听ip和监听端口
出于一些需要,比如我们有多个ip,我们希望rabbitmq仅运行在指定的ip上.或者考虑到安全问题,我们希望修改一下rabbitmq的监听端口.默认安装完成以后,在/etc下面会有一个rabbitmq的空目录,这时候我们需要手工创建rabbitmq.conf,并写入相关内容.
vi /etc/rabbitmq/rabbitmq.conf
RABBITMQ_NODE_IP_ADDRESS=0.0.0.0
RABBITMQ_NODE_PORT=2222
保存以后重启服务就生效了.
这个东东网上又没介绍,翻了半天+无限尝试才搞出来.
6.关于运行接收端cpu100%问题
第一眼看到接收端会运行一个while等待消息的时候,笔者就知道这个进程肯定cpu占用会100%.在代码里几处while尝试添加usleep无效后,笔者最后还是在官方的问题列表里找到了答案:
vi +286 amqp_wire.inc
293 while ($read < $n && (false !== ($buf = fread($this->sock, $n - $read))))
294 {
295 usleep(50000);
296 $read += strlen($buf);
297 $res .= $buf;
298 }
笔者的出发点是对的,只是没找对while.可能有人会奇怪为什么要用usleep(50000)呢?实际上笔者有遇到运行php起来的daemon导致cpu100%的情况.当时笔者加的是usleep(500000)也就是半秒钟.这样就可以使进程看上去cpu占用为0.没想到再降一个数量级也是可以正常的,这次算赚到了.
7.学到了error_log函数
以前有见过这个函数,以为是向系统日志里写log的时候才用得到呢,没想到还可以像下面这样用:
function debug_msg($s)
{
//error_log($s);
}
在不同的地方写上debug_msg,最后不用的时候时候,直接注释掉error_log,不错的小技巧!
暂时就摸索出来这么多东西了,准备拿几个不重要的任务跑跑稳定性试试.
Ⅶ python中怎么使用rabbitmq的ttl
RabbitMQ可以当做一个消息代理，它的核心原理非常简单：即接收和发送消息，可以把它想象成一个邮局：我们把信件放入邮箱，邮递员就会把信件投递到你的收件人处，RabbitMQ就是一个邮箱、邮局、投递员功能综合体，整个过程就是：邮箱接收信件，邮局转发信件，投递员投递信件到达收件人处。
RabbitMQ和邮局的主要区别就是RabbitMQ接收、存储和发送的是二进制数据----消息。
rabbitmq基本管理命令：
一步启动Erlang node和Rabbit应用：sudo rabbitmq-server
在后台启动Rabbit node：sudo rabbitmq-server -detached
关闭整个节点（包括应用）：sudo rabbitmqctl stop
add_user <UserName> <Password>
delete_user <UserName>
change_password <UserName> <NewPassword>
list_users
add_vhost <VHostPath>
delete_vhost <VHostPath>
list_vhosts
set_permissions [-p <VHostPath>] <UserName> <Regexp> <Regexp> <Regexp>
clear_permissions [-p <VHostPath>] <UserName>
list_permissions [-p <VHostPath>]
list_user_permissions <UserName>
list_queues [-p <VHostPath>] [<QueueInfoItem> ...]
list_exchanges [-p <VHostPath>] [<ExchangeInfoItem> ...]
list_bindings [-p <VHostPath>]
list_connections [<ConnectionInfoItem> ...]
Demo:
procer.py
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf_ -*-
import pika
import sys
#创建连接connection到localhost
con = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
#创建虚拟连接channel
cha = con.channel()
#创建队列anheng,rable参数为真时，队列将持久化；exclusive为真时，建立临时队列
result=cha.queue_declare(queue='anheng',rable=True,exclusive=False)
#创建名为yanfa,类型为fanout的exchange，其他类型还有direct和topic，如果指定rable为真，exchange将持久化
cha.exchange_declare(rable=False,
exchange='yanfa',
type='direct',)
#绑定exchange和queue,result.method.queue获取的是队列名称
cha.queue_bind(exchange='yanfa',
queue=result.method.queue,
routing_key='',)
#公平分发，使每个consumer在同一时间最多处理一个message，收到ack前，不会分配新的message
cha.basic_qos(prefetch_count=)
#发送信息到队列‘anheng'
message = ' '.join(sys.argv[:])
#消息持久化指定delivery_mode=；
cha.basic_publish(exchange='',
routing_key='anheng',
body=message,
properties=pika.BasicProperties(
delivery_mode = ,
))
print '[x] Sent %r' % (message,)
#关闭连接
con.close()
consumer.py
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf_ -*-
import pika
#建立连接connection到localhost
con = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
#创建虚拟连接channel
cha = con.channel()
#创建队列anheng
result=cha.queue_declare(queue='anheng',rable=True)
#创建名为yanfa,类型为fanout的交换机，其他类型还有direct和topic
cha.exchange_declare(rable=False,
exchange='yanfa',
type='direct',)
#绑定exchange和queue,result.method.queue获取的是队列名称
cha.queue_bind(exchange='yanfa',
queue=result.method.queue,
routing_key='',)
#公平分发，使每个consumer在同一时间最多处理一个message，收到ack前，不会分配新的message
cha.basic_qos(prefetch_count=)
print ' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C'
#定义回调函数
def callback(ch, method, properties, body):
print " [x] Received %r" % (body,)
ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag)
cha.basic_consume(callback,
queue='anheng',
no_ack=False,)
cha.start_consuming()
一、概念：
Connection： 一个TCP的连接。Procer和Consumer都是通过TCP连接到RabbitMQ Server的。程序的起始处就是建立这个TCP连接。
Channels： 虚拟连接。建立在上述的TCP连接中。数据流动都是在Channel中进行的。一般情况是程序起始建立TCP连接，第二步就是建立这个Channel。
二、队列：
首先建立一个Connection，然后建立Channels，在channel上建立队列
建立时指定rable参数为真，队列将持久化；指定exclusive为真，队列为临时队列，关闭consumer后该队列将不再存在，一般情况下建立临时队列并不指定队列名称，rabbitmq将随机起名，通过result.method.queue来获取队列名：
result = channel.queue_declare(exclusive=True)
result.method.queue
区别：rable是队列持久化与否，如果为真，队列将在rabbitmq服务重启后仍存在，如果为假，rabbitmq服务重启前不会消失，与consumer关闭与否无关；
而exclusive是建立临时队列，当consumer关闭后，该队列就会被删除
三、exchange和bind
Exchange中rable参数指定exchange是否持久化，exchange参数指定exchange名称，type指定exchange类型。Exchange类型有direct，fanout和topic。
Bind是将exchange与queue进行关联，exchange参数和queue参数分别指定要进行bind的exchange和queue，routing_key为可选参数。
Exchange的三种模式：
Direct：
任何发送到Direct Exchange的消息都会被转发到routing_key中指定的Queue
1.一般情况可以使用rabbitMQ自带的Exchange：””(该Exchange的名字为空字符串)；
2.这种模式下不需要将Exchange进行任何绑定(bind)操作；
3.消息传递时需要一个“routing_key”，可以简单的理解为要发送到的队列名字；
4.如果vhost中不存在routing_key中指定的队列名，则该消息会被抛弃。
Demo中虽然声明了一个exchange='yanfa'和queue='anheng'的bind，但是在后面发送消息时并没有使用该exchange和bind，而是采用了direct的模式，没有指定exchange，而是指定了routing_key的名称为队列名，消息将发送到指定队列。
如果一个exchange 声明为direct，并且bind中指定了routing_key,那么发送消息时需要同时指明该exchange和routing_key.
Fanout:
任何发送到Fanout Exchange的消息都会被转发到与该Exchange绑定(Binding)的所有Queue上
1.可以理解为路由表的模式
2.这种模式不需要routing_key
3.这种模式需要提前将Exchange与Queue进行绑定，一个Exchange可以绑定多个Queue，一个Queue可以同多个Exchange进行绑定。
4.如果接受到消息的Exchange没有与任何Queue绑定，则消息会被抛弃。
Demo中创建了一个将一个exchange和一个queue进行fanout类型的bind.但是发送信息时没有用到它，如果要用到它，只要在发送消息时指定该exchange的名称即可，该exchange就会将消息发送到所有和它bind的队列中。在fanout模式下，指定的routing_key是无效的 。
Topic：
任何发送到Topic Exchange的消息都会被转发到所有关心routing_key中指定话题的Queue上
1.这种模式较为复杂，简单来说，就是每个队列都有其关心的主题，所有的消息都带有一个“标题”(routing_key)，Exchange会将消息转发到所有关注主题能与routing_key模糊匹配的队列。
2.这种模式需要routing_key，也许要提前绑定Exchange与Queue。
3.在进行绑定时，要提供一个该队列关心的主题，如“#.log.#”表示该队列关心所有涉及log的消息(一个routing_key为”MQ.log.error”的消息会被转发到该队列)。
4.“#”表示0个或若干个关键字，“*”表示一个关键字。如“log.*”能与“log.warn”匹配，无法与“log.warn.timeout”匹配；但是“log.#”能与上述两者匹配。
5.同样，如果Exchange没有发现能够与routing_key匹配的Queue，则会抛弃此消息。
四、任务分发
1.Rabbitmq的任务是循环分发的，如果开启两个consumer，procer发送的信息是轮流发送到两个consume的。
2.在procer端使用cha.basic_publish()来发送消息，其中body参数就是要发送的消息，properties=pika.BasicProperties(delivery_mode = 2,)启用消息持久化，可以防止RabbitMQ Server 重启或者crash引起的数据丢失。
3.在接收端使用cha.basic_consume()无限循环监听，如果设置no-ack参数为真，每次Consumer接到数据后，而不管是否处理完成，RabbitMQ Server会立即把这个Message标记为完成，然后从queue中删除了。为了保证数据不被丢失，RabbitMQ支持消息确认机制，即acknowledgments。为了保证数据能被正确处理而不仅仅是被Consumer收到，那么我们不能采用no-ack。而应该是在处理完数据后发送ack。
在处理数据后发送的ack，就是告诉RabbitMQ数据已经被接收，处理完成，RabbitMQ可以去安全的删除它了。如果Consumer退出了但是没有发送ack，那么RabbitMQ就会把这个Message发送到下一个Consumer。这样就保证了在Consumer异常退出的情况下数据也不会丢失。
这里并没有用到超时机制。RabbitMQ仅仅通过Consumer的连接中断来确认该Message并没有被正确处理。也就是说，RabbitMQ给了Consumer足够长的时间来做数据处理。
Demo的callback方法中ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag)告诉rabbitmq消息已经正确处理。如果没有这条代码，Consumer退出时，Message会重新分发。然后RabbitMQ会占用越来越多的内存，由于RabbitMQ会长时间运行，因此这个“内存泄漏”是致命的。去调试这种错误，可以通过一下命令打印un-acked Messages：
sudo rabbitmqctl list_queues name messages_ready messages_unacknowledged
4.公平分发：设置cha.basic_qos(prefetch_count=1)，这样RabbitMQ就会使得每个Consumer在同一个时间点最多处理一个Message。换句话说，在接收到该Consumer的ack前，他它不会将新的Message分发给它。
五、注意：
生产者和消费者都应该声明建立队列，网上教程上说第二次创建如果参数和第一次不一样，那么该操作虽然成功，但是queue的属性并不会被修改。
可能因为版本问题，在我的测试中如果第二次声明建立的队列属性和第一次不完全相同，将报类似这种错406, "PRECONDITION_FAILED - parameters for queue 'anheng' in vhost '/' not equivalent"
如果是exchange第二次创建属性不同，将报这种错406, "PRECONDITION_FAILED - cannot redeclare exchange 'yanfa' in vhost '/' with different type, rable, internal or autodelete value"
如果第一次声明建立队列也出现这个错误，说明之前存在名字相同的队列且本次声明的某些属性和之前声明不同，可通过命令sudo rabbitmqctl list_queues查看当前有哪些队列。解决方法是声明建立另一名称的队列或删除原有队列，如果原有队列是非持久化的，可通过重启rabbitmq服务删除原有队列，如果原有队列是持久化的，只能删除它所在的vhost,然后再重建vhost,再设置vhost的权限（先确认该vhost中没有其他有用队列）。
sudo rabbitmqctl delete_vhost /
sudo rabbitmqctl add_vhost /
sudo rabbitmqctl set_permissions -p / username '.*' '.*' '.*'
以上内容是小编给大家介绍的利用Python学习RabbitMQ消息队列，希望大家喜欢。
Ⅷ 大型的PHP应用，通常使用什么应用做消息队列
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，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题。实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。
目前在生产环境，使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ等。
二、消息队列应用场景
以下介绍消息队列在实际应用中常用的使用场景。异步处理，应用解耦，流量削锋和消息通讯四个场景。
2.1异步处理
场景说明：用户注册后，需要发注册邮件和注册短信。传统的做法有两种1.串行的方式；2.并行方式。
（1）串行方式：将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件，再发送注册短信。以上三个任务全部完成后，返回给客户端。（架构KKQ：466097527，欢迎加入）
（2）并行方式：将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件的同时，发送注册短信。以上三个任务完成后，返回给客户端。与串行的差别是，并行的方式可以提高处理的时间。
假设三个业务节点每个使用50毫秒钟，不考虑网络等其他开销，则串行方式的时间是150毫秒，并行的时间可能是100毫秒。
因为CPU在单位时间内处理的请求数是一定的，假设CPU1秒内吞吐量是100次。则串行方式1秒内CPU可处理的请求量是7次（1000/150）。并行方式处理的请求量是10次（1000/100）。
小结：如以上案例描述，传统的方式系统的性能（并发量，吞吐量，响应时间）会有瓶颈。如何解决这个问题呢？
引入消息队列，将不是必须的业务逻辑，异步处理。改造后的架构如下：
按照以上约定，用户的响应时间相当于是注册信息写入数据库的时间，也就是50毫秒。注册邮件，发送短信写入消息队列后，直接返回，因此写入消息队列的速度很快，基本可以忽略，因此用户的响应时间可能是50毫秒。因此架构改变后，系统的吞吐量提高到每秒20 QPS。比串行提高了3倍，比并行提高了两倍。
2.2应用解耦
场景说明：用户下单后，订单系统需要通知库存系统。传统的做法是，订单系统调用库存系统的接口。如下图：
传统模式的缺点：
1） 假如库存系统无法访问，则订单减库存将失败，从而导致订单失败；
2） 订单系统与库存系统耦合；
如何解决以上问题呢？引入应用消息队列后的方案，如下图：
订单系统：用户下单后，订单系统完成持久化处理，将消息写入消息队列，返回用户订单下单成功。
库存系统：订阅下单的消息，采用拉/推的方式，获取下单信息，库存系统根据下单信息，进行库存操作。
假如：在下单时库存系统不能正常使用。也不影响正常下单，因为下单后，订单系统写入消息队列就不再关心其他的后续操作了。实现订单系统与库存系统的应用解耦。
2.3流量削锋
流量削锋也是消息队列中的常用场景，一般在秒杀或团抢活动中使用广泛。
应用场景：秒杀活动，一般会因为流量过大，导致流量暴增，应用挂掉。为解决这个问题，一般需要在应用前端加入消息队列。
可以控制活动的人数；
可以缓解短时间内高流量压垮应用；
用户的请求，服务器接收后，首先写入消息队列。假如消息队列长度超过最大数量，则直接抛弃用户请求或跳转到错误页面；
秒杀业务根据消息队列中的请求信息，再做后续处理。
2.4日志处理
日志处理是指将消息队列用在日志处理中，比如Kafka的应用，解决大量日志传输的问题。架构简化如下：
日志采集客户端，负责日志数据采集，定时写受写入Kafka队列；
Kafka消息队列，负责日志数据的接收，存储和转发；
日志处理应用：订阅并消费kafka队列中的日志数据；
以下是新浪kafka日志处理应用案例：
(1)Kafka：接收用户日志的消息队列。
(2)Logstash：做日志解析，统一成JSON输出给Elasticsearch。
(3)Elasticsearch：实时日志分析服务的核心技术，一个schemaless，实时的数据存储服务，通过index组织数据，兼具强大的搜索和统计功能。
(4)Kibana：基于Elasticsearch的数据可视化组件，超强的数据可视化能力是众多公司选择ELK stack的重要原因。
2.5消息通讯
消息通讯是指，消息队列一般都内置了高效的通信机制，因此也可以用在纯的消息通讯。比如实现点对点消息队列，或者聊天室等。
点对点通讯：
客户端A和客户端B使用同一队列，进行消息通讯。
聊天室通讯：
客户端A，客户端B，客户端N订阅同一主题，进行消息发布和接收。实现类似聊天室效果。
以上实际是消息队列的两种消息模式，点对点或发布订阅模式。模型为示意图，供参考。
三、消息中间件示例
3.1电商系统
消息队列采用高可用，可持久化的消息中间件。比如Active MQ，Rabbit MQ，Rocket Mq。（1）应用将主干逻辑处理完成后，写入消息队列。消息发送是否成功可以开启消息的确认模式。（消息队列返回消息接收成功状态后，应用再返回，这样保障消息的完整性）
（2）扩展流程（发短信，配送处理）订阅队列消息。采用推或拉的方式获取消息并处理。
（3）消息将应用解耦的同时，带来了数据一致性问题，可以采用最终一致性方式解决。比如主数据写入数据库，扩展应用根据消息队列，并结合数据库方式实现基于消息队列的后续处理。
3.2日志收集系统
分为Zookeeper注册中心，日志收集客户端，Kafka集群和Storm集群（OtherApp）四部分组成。
Zookeeper注册中心，提出负载均衡和地址查找服务；
日志收集客户端，用于采集应用系统的日志，并将数据推送到kafka队列；
四、JMS消息服务
讲消息队列就不得不提JMS 。JMS（Java Message Service,Java消息服务）API是一个消息服务的标准/规范，允许应用程序组件基于JavaEE平台创建、发送、接收和读取消息。它使分布式通信耦合度更低，消息服务更加可靠以及异步性。
在EJB架构中，有消息bean可以无缝的与JM消息服务集成。在J2EE架构模式中，有消息服务者模式，用于实现消息与应用直接的解耦。
4.1消息模型
在JMS标准中，有两种消息模型P2P（Point to Point）,Publish/Subscribe(Pub/Sub)。
4.1.1 P2P模式
P2P模式包含三个角色：消息队列（Queue），发送者(Sender)，接收者(Receiver)。每个消息都被发送到一个特定的队列，接收者从队列中获取消息。队列保留着消息，直到他们被消费或超时。
P2P的特点
每个消息只有一个消费者（Consumer）(即一旦被消费，消息就不再在消息队列中)
发送者和接收者之间在时间上没有依赖性，也就是说当发送者发送了消息之后，不管接收者有没有正在运行，它不会影响到消息被发送到队列
接收者在成功接收消息之后需向队列应答成功
如果希望发送的每个消息都会被成功处理的话，那么需要P2P模式。（架构KKQ：466097527，欢迎加入）
4.1.2 Pub/sub模式
包含三个角色主题（Topic），发布者（Publisher），订阅者（Subscriber） 。多个发布者将消息发送到Topic,系统将这些消息传递给多个订阅者。
Pub/Sub的特点
每个消息可以有多个消费者
发布者和订阅者之间有时间上的依赖性。针对某个主题（Topic）的订阅者，它必须创建一个订阅者之后，才能消费发布者的消息。
为了消费消息，订阅者必须保持运行的状态。
为了缓和这样严格的时间相关性，JMS允许订阅者创建一个可持久化的订阅。这样，即使订阅者没有被激活（运行），它也能接收到发布者的消息。
如果希望发送的消息可以不被做任何处理、或者只被一个消息者处理、或者可以被多个消费者处理的话，那么可以采用Pub/Sub模型。
4.2消息消费
在JMS中，消息的产生和消费都是异步的。对于消费来说，JMS的消息者可以通过两种方式来消费消息。
（1）同步
订阅者或接收者通过receive方法来接收消息，receive方法在接收到消息之前（或超时之前）将一直阻塞；
（2）异步
订阅者或接收者可以注册为一个消息监听器。当消息到达之后，系统自动调用监听器的onMessage方法。
JNDI：Java命名和目录接口,是一种标准的Java命名系统接口。可以在网络上查找和访问服务。通过指定一个资源名称，该名称对应于数据库或命名服务中的一个记录，同时返回资源连接建立所必须的信息。
JNDI在JMS中起到查找和访问发送目标或消息来源的作用。（架构KKQ：466097527，欢迎加入）
4.3JMS编程模型
(1) ConnectionFactory
创建Connection对象的工厂，针对两种不同的jms消息模型，分别有QueueConnectionFactory和TopicConnectionFactory两种。可以通过JNDI来查找ConnectionFactory对象。
(2) Destination
Destination的意思是消息生产者的消息发送目标或者说消息消费者的消息来源。对于消息生产者来说，它的Destination是某个队列（Queue）或某个主题（Topic）;对于消息消费者来说，它的Destination也是某个队列或主题（即消息来源）。
所以，Destination实际上就是两种类型的对象：Queue、Topic可以通过JNDI来查找Destination。
(3) Connection
Connection表示在客户端和JMS系统之间建立的链接（对TCP/IP socket的包装）。Connection可以产生一个或多个Session。跟ConnectionFactory一样，Connection也有两种类型：QueueConnection和TopicConnection。
(4) Session
Session是操作消息的接口。可以通过session创建生产者、消费者、消息等。Session提供了事务的功能。当需要使用session发送/接收多个消息时，可以将这些发送/接收动作放到一个事务中。同样，也分QueueSession和TopicSession。
(5) 消息的生产者
消息生产者由Session创建，并用于将消息发送到Destination。同样，消息生产者分两种类型：QueueSender和TopicPublisher。可以调用消息生产者的方法（send或publish方法）发送消息。
(6) 消息消费者
消息消费者由Session创建，用于接收被发送到Destination的消息。两种类型：QueueReceiver和TopicSubscriber。可分别通过session的createReceiver(Queue)或createSubscriber(Topic)来创建。当然，也可以session的creatDurableSubscriber方法来创建持久化的订阅者。
(7) MessageListener
消息监听器。如果注册了消息监听器，一旦消息到达，将自动调用监听器的onMessage方法。EJB中的MDB（Message-Driven Bean）就是一种MessageListener。
深入学习JMS对掌握JAVA架构，EJB架构有很好的帮助，消息中间件也是大型分布式系统必须的组件。本次分享主要做全局性介绍，具体的深入需要大家学习，实践，总结，领会。
五、常用消息队列
一般商用的容器，比如WebLogic，JBoss，都支持JMS标准，开发上很方便。但免费的比如Tomcat，Jetty等则需要使用第三方的消息中间件。本部分内容介绍常用的消息中间件（Active MQ,Rabbit MQ，Zero MQ,Kafka）以及他们的特点。
5.1 ActiveMQ
ActiveMQ 是Apache出品，最流行的，能力强劲的开源消息总线。ActiveMQ 是一个完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范的 JMS Provider实现，尽管JMS规范出台已经是很久的事情了，但是JMS在当今的J2EE应用中间仍然扮演着特殊的地位。
ActiveMQ特性如下：
⒈ 多种语言和协议编写客户端。语言: Java,C,C++,C#,Ruby,Perl,Python,PHP。应用协议： OpenWire,Stomp REST,WS Notification,XMPP,AMQP
⒉ 完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范 （持久化，XA消息，事务)
⒊ 对spring的支持，ActiveMQ可以很容易内嵌到使用Spring的系统里面去，而且也支持Spring2.0的特性
⒋ 通过了常见J2EE服务器（如 Geronimo,JBoss 4,GlassFish,WebLogic)的测试，其中通过JCA 1.5 resource adaptors的配置，可以让ActiveMQ可以自动的部署到任何兼容J2EE 1.4 商业服务器上
⒌ 支持多种传送协议：in-VM,TCP,SSL,NIO,UDP,JGroups,JXTA
⒍ 支持通过JDBC和journal提供高速的消息持久化
⒎ 从设计上保证了高性能的集群，客户端-服务器，点对点
⒏ 支持Ajax
⒐ 支持与Axis的整合
⒑ 可以很容易得调用内嵌JMS provider，进行测试
5.2 RabbitMQ
RabbitMQ是流行的开源消息队列系统，用erlang语言开发。RabbitMQ是AMQP（高级消息队列协议）的标准实现。支持多种客户端，如：Python、Ruby、.NET、Java、JMS、C、PHP、ActionScript、XMPP、STOMP等，支持AJAX，持久化。用于在分布式系统中存储转发消息，在易用性、扩展性、高可用性等方面表现不俗。
几个重要概念：
Broker：简单来说就是消息队列服务器实体。
Exchange：消息交换机，它指定消息按什么规则，路由到哪个队列。
Queue：消息队列载体，每个消息都会被投入到一个或多个队列。
Binding：绑定，它的作用就是把exchange和queue按照路由规则绑定起来。
Routing Key：路由关键字，exchange根据这个关键字进行消息投递。
vhost：虚拟主机，一个broker里可以开设多个vhost，用作不同用户的权限分离。
procer：消息生产者，就是投递消息的程序。
consumer：消息消费者，就是接受消息的程序。
channel：消息通道，在客户端的每个连接里，可建立多个channel，每个channel代表一个会话任务。
消息队列的使用过程，如下：
（1）客户端连接到消息队列服务器，打开一个channel。
（2）客户端声明一个exchange，并设置相关属性。
（3）客户端声明一个queue，并设置相关属性。
（4）客户端使用routing key，在exchange和queue之间建立好绑定关系。
（5）客户端投递消息到exchange。
exchange接收到消息后，就根据消息的key和已经设置的binding，进行消息路由，将消息投递到一个或多个队列里。
5.3 ZeroMQ
号称史上最快的消息队列，它实际类似于Socket的一系列接口，他跟Socket的区别是：普通的socket是端到端的（1:1的关系），而ZMQ却是可以N：M 的关系，人们对BSD套接字的了解较多的是点对点的连接，点对点连接需要显式地建立连接、销毁连接、选择协议（TCP/UDP）和处理错误等，而ZMQ屏蔽了这些细节，让你的网络编程更为简单。ZMQ用于node与node间的通信，node可以是主机或者是进程。
引用官方的说法： “ZMQ(以下ZeroMQ简称ZMQ)是一个简单好用的传输层，像框架一样的一个socket library，他使得Socket编程更加简单、简洁和性能更高。是一个消息处理队列库，可在多个线程、内核和主机盒之间弹性伸缩。ZMQ的明确目标是“成为标准网络协议栈的一部分，之后进入Linux内核”。现在还未看到它们的成功。但是，它无疑是极具前景的、并且是人们更加需要的“传统”BSD套接字之上的一 层封装。ZMQ让编写高性能网络应用程序极为简单和有趣。”
特点是：
高性能，非持久化；
跨平台：支持Linux、Windows、OS X等。
多语言支持； C、C++、Java、.NET、Python等30多种开发语言。
可单独部署或集成到应用中使用；
可作为Socket通信库使用。
与RabbitMQ相比，ZMQ并不像是一个传统意义上的消息队列服务器，事实上，它也根本不是一个服务器，更像一个底层的网络通讯库，在Socket API之上做了一层封装，将网络通讯、进程通讯和线程通讯抽象为统一的API接口。支持“Request-Reply “，”Publisher-Subscriber“，”Parallel Pipeline”三种基本模型和扩展模型。
ZeroMQ高性能设计要点：
1、无锁的队列模型
对于跨线程间的交互（用户端和session）之间的数据交换通道pipe，采用无锁的队列算法CAS；在pipe两端注册有异步事件，在读或者写消息到pipe的时，会自动触发读写事件。
2、批量处理的算法
对于传统的消息处理，每个消息在发送和接收的时候，都需要系统的调用，这样对于大量的消息，系统的开销比较大，zeroMQ对于批量的消息，进行了适应性的优化，可以批量的接收和发送消息。
3、多核下的线程绑定，无须CPU切换
区别于传统的多线程并发模式，信号量或者临界区， zeroMQ充分利用多核的优势，每个核绑定运行一个工作者线程，避免多线程之间的CPU切换开销。
5.4 Kafka
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。 这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。 对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群机来提供实时的消费。
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，有如下特性：
通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。（文件追加的方式写入数据，过期的数据定期删除）
高吞吐量：即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百万的消息。
支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息。
支持Hadoop并行数据加载。
Kafka相关概念
Broker
Kafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为broker[5]
Topic
每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。（物理上不同Topic的消息分开存储，逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的Topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处）
Partition
Parition是物理上的概念，每个Topic包含一个或多个Partition.
Procer
负责发布消息到Kafka broker
Consumer
消息消费者，向Kafka broker读取消息的客户端。
Consumer Group
每个Consumer属于一个特定的Consumer Group（可为每个Consumer指定group name，若不指定group name则属于默认的group）。
一般应用在大数据日志处理或对实时性（少量延迟），可靠性（少量丢数据）要求稍低的场景使用。
Ⅸ 如何利用python查看rabbitmq队列长度
在linux中，程序的加载，涉及到两个工具，linker 和loader。Linker主要涉及动态链接库的使用，loader主要涉及软件的加载。 exec执行一个程序 elf为现在非常流行的可执行文件的格式，它为程序运行划分了两个段，一个段是可以执行的代码段