消息队列—RabbitMQ

RabbitMQ是一个开源的消息代理和队列服务器,用来通过插件机制来支持多种消息协议,并且可以提供用于消息路由的复杂逻辑。

以下是RabbitMQ的基本概念和操作:

  1. 队列(Queue):是RabbitMQ的内部对象,用于存储消息。
  2. 生产者(Producer):发送消息到队列的应用。
  3. 消费者(Consumer):从队列接收消息的应用。
  4. 交换器(Exchange):用来接收生产者发送的消息,并将这些消息路由到服务中的队列。
  5. 绑定(Binding):是一种规则,告诉交换器如何将消息路由到特定的队列。

安装和基本使用:




# 安装RabbitMQ
sudo apt-get install rabbitmq-server
 
# 启动RabbitMQ管理界面
sudo rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management
 
# 添加用户
sudo rabbitmqctl add_user username password
 
# 设置用户角色
sudo rabbitmqctl set_user_tags username administrator
 
# 设置用户权限
sudo rabbitmqctl set_permissions -p / username ".*" ".*" ".*"
 
# 查看所有队列
sudo rabbitmqctl list_queues

Python中使用RabbitMQ:




import pika
 
# 连接到RabbitMQ服务器
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
# 声明队列
channel.queue_declare(queue='hello')
 
# 定义回调函数
def callback(ch, method, properties, body):
    print(f"Received {body.decode()}")
 
# 消费消息
channel.basic_consume(queue='hello', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
 
print('Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()

在这个例子中,我们首先连接到RabbitMQ服务器,然后声明一个名为'hello'的队列,接着定义一个回调函数来处理消息,最后开始消费消息。

以上是RabbitMQ的基本介绍和使用,实际应用中还会涉及到更复杂的场景,如消息确认、持久化、消费者负载均衡等。

mq
最后修改于:2024年08月07日 20:59

评论已关闭

推荐阅读

DDPG 模型解析,附Pytorch完整代码
2024年11月24日
DQN 模型解析,附Pytorch完整代码
2024年11月24日
AIGC实战——Transformer模型
2024年12月01日
Socket TCP 和 UDP 编程基础(Python)
2024年11月30日
python , tcp , udp
如何使用 ChatGPT 进行学术润色?你需要这些指令
2024年12月01日
AI
最新 Python 调用 OpenAi 详细教程实现问答、图像合成、图像理解、语音合成、语音识别(详细教程)
2024年11月24日
ChatGPT 和 DALL·E 2 配合生成故事绘本
2024年12月01日
omegaconf,一个超强的 Python 库!
2024年11月24日
【视觉AIGC识别】误差特征、人脸伪造检测、其他类型假图检测
2024年12月01日
[超级详细]如何在深度学习训练模型过程中使用 GPU 加速
2024年11月29日
Python 物理引擎pymunk最完整教程
2024年11月27日
MediaPipe 人体姿态与手指关键点检测教程
2024年11月27日
深入了解 Taipy:Python 打造 Web 应用的全面教程
2024年11月26日
基于Transformer的时间序列预测模型
2024年11月25日
Python在金融大数据分析中的AI应用(股价分析、量化交易)实战
2024年11月25日
AIGC Gradio系列学习教程之Components
2024年12月01日
Python3 `asyncio` — 异步 I/O,事件循环和并发工具
2024年11月30日
llama-factory SFT系列教程:大模型在自定义数据集 LoRA 训练与部署
2024年12月01日
Python 多线程和多进程用法
2024年11月24日
Python socket详解,全网最全教程
2024年11月27日