路由(Routing)

发布于 2015-12-23 15:54:24 | 178 次阅读 | 评论: 0 | 来源: 网络整理

（使用pika 0.9.5 Python客户端）

在前面的教程中，我们实现了一个简单的日志系统。可以把日志消息广播给多个接收者。

本篇教程中我们打算新增一个功能 —— 使得它能够只订阅消息的一个字集。例如，我们只需要把严重的错误日志信息写入日志文件（存储到磁盘），但同时仍然把所有的日志信息输出到控制台中

绑定（Bindings）

前面的例子，我们已经创建过绑定（bindings），代码如下：

channel.queue_bind(exchange=exchange_name,
                   queue=queue_name)  

绑定（binding）是指交换机（exchange）和队列（queue）的关系。可以简单理解为：这个队列（queue）对这个交换机（exchange）的消息感兴趣。

绑定的时候可以带上一个额外的 routing_key 参数。为了避免与basic_publish的参数混淆，我们把它叫做绑定键（binding key）。以下是如何创建一个带绑定键的绑定。

channel.queue_bind(exchange=exchange_name,
                   queue=queue_name,
                   routing_key='black')  

绑定键的意义取决于交换机（exchange）的类型。我们之前使用过的扇型交换机（fanout exchanges）会忽略这个值。

直连交换机（Direct exchange）

我们的日志系统广播所有的消息给所有的消费者（consumers）。我们打算扩展它，使其基于日志的严重程度进行消息过滤。例如我们也许只是希望将比较严重的错误（error）日志写入磁盘，以免在警告（warning）或者信息（info）日志上浪费磁盘空间。

我们使用的扇型交换机（fanout exchange）没有足够的灵活性 —— 它能做的仅仅是广播。

我们将会使用直连交换机（direct exchange）来代替。路由的算法很简单 —— 交换机将会对绑定键（binding key）和路由键（routing key）进行精确匹配，从而确定消息该分发到哪个队列。

下图能够很好的描述这个场景：

在这个场景中，我们可以看到直连交换机 X 和两个队列进行了绑定。第一个队列使用 orange 作为绑定键，第二个队列有两个绑定，一个使用 black 作为绑定键，另外一个使用 green。

这样以来，当路由键为 orange 的消息发布到交换机，就会被路由到队列 Q1。路由键为 black 或者 green 的消息就会路由到 Q2。其他的所有消息都将会被丢弃。

多个绑定（Multiple bindings）

多个队列使用相同的绑定键是合法的。这个例子中，我们可以添加一个 X 和 Q1 之间的绑定，使用 black 绑定键。这样一来，直连交换机就和扇型交换机的行为一样，会将消息广播到所有匹配的队列。带有 black 路由键的消息会同时发送到 Q1 和 Q2。

发送日志

我们将会发送消息到一个直连交换机，把日志级别作为路由键。这样接收日志的脚本就可以根据严重级别来选择它想要处理的日志。我们先看看发送日志。

我们需要创建一个交换机（exchange）：

channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',
                         type='direct')  

然后我们发送一则消息：

channel.basic_publish(exchange='direct_logs',
                      routing_key=severity,
                      body=message)  

我们先假设 “severity” 的值是 info、warning、error 中的一个。

订阅

处理接收消息的方式和之前差不多，只有一个例外，我们将会为我们感兴趣的每个严重级别分别创建一个新的绑定。

result = channel.queue_declare(exclusive=True)
queue_name = result.method.queue

for severity in severities:
    channel.queue_bind(exchange='direct_logs',
                       queue=queue_name,
                       routing_key=severity)  

代码整合

emit_log_direct.py 的代码：

\#!/usr/bin/env python
import pika
import sys

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
        host='localhost'))
channel = connection.channel()

channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',
                         type='direct')

severity = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else 'info'
message = ' '.join(sys.argv[2:]) or 'Hello World!'
channel.basic_publish(exchange='direct_logs',
                      routing_key=severity,
                      body=message)
print " [x] Sent %r:%r" % (severity, message)
connection.close()  

receive_logs_direct.py 的代码：

\#!/usr/bin/env python
import pika
import sys

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
        host='localhost'))
channel = connection.channel()

channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',
                         type='direct')

result = channel.queue_declare(exclusive=True)
queue_name = result.method.queue

severities = sys.argv[1:]
if not severities:
    print >> sys.stderr, "Usage: %s [info] [warning] [error]" % \
                         (sys.argv[0],)
    sys.exit(1)

for severity in severities:
    channel.queue_bind(exchange='direct_logs',
                       queue=queue_name,
                       routing_key=severity)

print ' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C'

def callback(ch, method, properties, body):
    print " [x] %r:%r" % (method.routing_key, body,)

channel.basic_consume(callback,
                      queue=queue_name,
                      no_ack=True)

channel.start_consuming()  

如果你希望只是保存 warning 和 error 级别的日志到磁盘，只需要打开控制台并输入：

$ python receive_logs_direct.py warning error > logs_from_rabbit.log  

如果你希望所有的日志信息都输出到屏幕中，打开一个新的终端，然后输入：

$ python receive_logs_direct.py info warning error
 [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C  

如果要触发一个 error 级别的日志，只需要输入：

$ python emit_log_direct.py error "Run. Run. Or it will explode."
 [x] Sent 'error':'Run. Run. Or it will explode.'  

这里是完整的代码：(emit_log_direct.py 和 receive_logs_direct.py)