工作队列
前面写了一个从已知队列中发送和获取消息的程序。现在我们将创建一个工作队列(Work Queue),它会发送一些耗时的任务给多个工作者(Worker)。
工作队列(又称:任务队列——Task Queues)是为了避免等待一些占用大量资源、时间的操作。当我们把任务(Task)当作消息发送到队列中,一个运行在后台的工作者(worker)进程就会取出任务然后处理。当你运行多个工作者(workers),任务就会在它们之间共享。
这个概念在网络应用中是非常有用的,它可以在短暂的 HTTP 请求中处理一些复杂的任务。
循环调度
使用工作队列的一个好处就是它能够并行的处理队列。如果堆积了很多任务,我们只需要添加更多的工作者(workers)就可以了,扩展很简单。
默认来说,RabbitMQ 会按顺序得把消息发送给每个消费者(consumer)。平均每个消费者都会收到同等数量得消息。这种发送消息得方式叫做——轮询(round-robin)。
消息确认
当处理一个比较耗时得任务的时候,你也许想知道消费者(consumers)是否运行到一半就挂掉。当前的代码中,当消息被 RabbitMQ 发送给消费者(consumers)之后,马上就会在内存中移除。这种情况,你只要把一个工作者(worker)停止,正在处理的消息就会丢失。同时,所有发送到这个工作者的还没有处理的消息都会丢失。
我们不想丢失任何任务消息。如果一个工作者(worker)挂掉了,我们希望任务会重新发送给其他的工作者(worker)。
为了防止消息丢失,RabbitMQ 提供了消息响应(acknowledgments)。消费者会通过一个 ack(响应),告诉 RabbitMQ 已经收到并处理了某条消息,然后 RabbitMQ 就会释放并删除这条消息。
如果消费者(consumer)挂掉了,没有发送响应,RabbitMQ 就会认为消息没有被完全处理,然后重新发送给其他消费者(consumer)。这样,及时工作者(workers)偶尔的挂掉,也不会丢失消息。
消息是没有超时这个概念的;当工作者与它断开连的时候,RabbitMQ 会重新发送消息。这样在处理一个耗时非常长的消息任务的时候就不会出问题了。
消息响应默认是开启的。之前的例子中我们可以使用 auto_ack=True
标识把它关闭。是时候移除这个标识了,当工作者(worker)完成了任务,就发送一个响应。
消息持久化
如果你没有特意告诉 RabbitMQ,那么在它退出或者崩溃的时候,将会丢失所有队列和消息。为了确保信息不会丢失,有两个事情是需要注意的:我们必须把 “队列” 和 “消息” 设为持久化。
首先,为了不让队列消失,需要把队列声明为持久化(durable)。
声明一个名为task_queue
持久化队列:
1 | # 持久化一个队列,名为 task_queue |
并且这个 queue_declare
必须在生产者(producer)和消费者(consumer)对应的代码中修改。这时候,我们就可以确保在 RabbitMQ 重启之后 queue_declare 队列不会丢失。另外,我们需要把我们的消息也要设为持久化——将 delivery_mode
的属性设为 2:
1 | channel.basic_publish(exchange='', |
注意:消息持久化
将消息设为持久化并不能完全保证不会丢失。以上代码只是告诉了 RabbitMQ 要把消息存到硬盘,但从 RabbitMQ 收到消息到保存之间还是有一个很小的间隔时间。因为 RabbitMQ 并不是所有的消息都使用
fsync(2)
—— 它有可能只是保存到缓存中,并不一定会写到硬盘中。并不能保证真正的持久化,但已经足够应付我们的简单工作队列。如果你一定要保证持久化,你需要改写你的代码来支持事务(transaction)。
公平调度
你应该已经注意到,RabbitMQ 并没有按照我们期望的那让进行分发,比如有两个工作者(workers),处理奇数消息的比较繁忙,处理偶数的比较轻松。然而 RabbitMQ 并不知情,他仍然一如既往的派发消息。
知识因为 RabbitMQ 只管分发进入队列的消息,不会关心多少消费者(consumer)没有做出响应。它盲目的把 n 条消息发给 n 个消费者。
我们可以使用 basic.qos
方法,并设置 prefetch_count=1
。这样是告诉 RabbitMQ ,再同一时刻,不要发送超过 1 条消息给一个工作者(worker),直到它已经处理了上一条消息并且作出了响应。这样,RabbitMQ 就会把消息分发给下一个空闲的工作者(worker):
1 | channel.basic_qos(prefetch_count=1) |
关于队列大小
如果所有的工作者都处理繁忙状态,你的队列就会被填满。你需要留意这个问题,要么添加更多的工作者(workers),要么使用其他策略。