RabbitMQ延迟队列

在RabbitMQ中实现延迟消息队列,可以使用死信交换(Dead Letter Exchanges,DLX)结合消息的存活时间(Time-To-Live,TTL)。

以下是一个使用Python和pika库的示例,演示如何设置一个带有延迟的RabbitMQ队列:




import pika
import time
 
# 连接到RabbitMQ服务器
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
# 声明一个交换机和一个队列
channel.exchange_declare(exchange='delayed_exchange', exchange_type='direct')
result = channel.queue_declare(queue='delayed_queue', exclusive=True)
queue_name = result.method.queue
 
# 将队列绑定到交换机,并设置死信交换
channel.queue_bind(exchange='delayed_exchange', queue=queue_name, routing_key='delayed')
 
# 设置死信交换,将延迟消息发送到原始队列
channel.queue_declare(queue='original_queue', arguments={
    'x-dead-letter-exchange': 'delayed_exchange',
    'x-dead-letter-routing-key': 'delayed'
})
 
# 发送一个带有延迟的消息
for i in range(10):
    message = f"Delayed message {i}"
    headers = {'x-delay': int(i * 1000)}  # 延迟时间为 i 秒
    channel.basic_publish(
        exchange='',
        routing_key='original_queue',
        properties=pika.BasicProperties(
            delivery_mode=2,  # 使消息持久化
            headers=headers
        ),
        body=message
    )
 
# 关闭连接
connection.close()

在这个示例中,我们创建了两个队列:delayed_queueoriginal_queuedelayed_queue 用于处理延迟的消息,它通过死信交换机与 delayed_exchange 绑定。original_queue 配置了死信交换,用于当消息过期后将它们发送回 delayed_exchange

发送到 original_queue 的消息会根据它们的 x-delay 头部设置不同的延迟,在这个例子中,我们简单地以消息编号乘以1秒来模拟延迟。

请注意,这个示例假设RabbitMQ服务器运行在本地主机上,并且你已经安装了pika库。在实际应用中,你可能需要调整连接参数以连接到你的RabbitMQ服务器。

mq
最后修改于:2024年08月19日 19:04

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