发布于 2017-03-21 08:28:43 | 38 次阅读 | 评论: 0 | 来源: 网友投递

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MemcacheQ 消息队列服务

MemcacheQ 是一个基于 MemcacheDB 的消息队列服务器。


MemcacheQ 是一个简单的分布式队列服务,它的运行依赖于BerkeleyDB 和 libevent,所以需要先安装BerkeleyDB和libevent,需要的朋友可以参考下

一. 安装
MemcacheQ 是一个简单的分布式队列服务,它的运行依赖于BerkeleyDB 和 libevent,所以需要先安装BerkeleyDB和libevent.
Berkeley DB 4.7 or later
Download from <http://www.oracle.com/database/berkeley-db/db/index.html>
How to install BerkeleyDB:


$tar -xvzf db-5.3.21.tar.gz
$cd db-5.3.21/
$cd build_unix/
$../dist/configure
$make
$make install

安装BerkeleyDB时,可以手动指定安装路径:

../dist/configure --prefix=/usr/local/berkeleydb

不指定的话,默认安装在:/usr/local/BerkeleyDB.5.3

libevent 1.4.x or later

先检查libevent 是否已经安装:

#rpm -qa|grep libevent
libevent-devel-2.0.10-2.fc15.x86_64
libevent-2.0.10-2.fc15.x86_64
libevent-2.0.10-2.fc15.i686

或者:

ls -al /usr/lib |grep libevent

如果还没有安装:

Download from <http://monkey.org/~provos/libevent/>
How to install libevent:


$tar -xvzf libevent-1.4.x-stable.tar.gz
$cd libevent-1.4.x-stable
$./configure
$make
$make install

安装libevent时,可以手动指定安装路径:

./configure --prefix=/usr/local/libevent

不指定的话,默认安装在:/usr/lib64(64位系统)或者/usr/lib(32位系统)

memcacheQ

下载软件包:http://code.google.com/p/memcacheq/downloads/list
解压缩,cd进目录


./configure --enable-threads
make
make install

configure 时,如果libevent 不是安装在默认目录,需--with--libevent=/usr/local/libevent指定libevent的安装目录
若没有将

/usr/local/lib
/usr/local/BerkeleyDB.5.3/lib

添加进/etc/ld.so.conf 并运行 /sbin/ldconfig 则需--with-bdb=/usr/local/BerkeleyDB.5.3 指定berkeleyDb库的路径

二.使用

启动memcacheQ
使用memcacheq -h 的命令来查看命令行选项
启动memcacheq:memcacheq -d -u nobody -r -H /tmp/memcacheq -N -R -v -L 1024 -B 1024 > /tmp/mq_error.log 2>&1
启动时需-u 参数,指定运行memcacheQ的用户,且指定的用户必须有数据文件的读写权限,如这里的/tmp/memcacheQ目录,否则不能启动

命令行使用memcacheQ
telnet 127.0.0.1 22202
Trying 127.0.0.1…
Connected to 127.0.0.1.
Escape character is ‘^]'.

只有两个命令可以在命令行下使用memcacheQ
写对列:
set <queue name> <flags> 0 <message_len>\r\n
<put your message body here>\r\n
STORED\r\n
取出队列:
get <queue name>\r\n
VALUE <queue name> <flags> <message_len>\r\n
<your message body will come here>\r\n
END\r\n
与memcache协议基本一致,只是把key name换成queue name,而且在set的命令中,忽略了expire_time的参数。mq的数据存储是存在berkeleyDB中,做了持久化存储,没有内存的过期时间。
示例:
 telnet 127.0.0.1 22202
Trying 127.0.0.1…
Connected to 127.0.0.1.
Escape character is ‘^]'.
set q4 0 0 5
hello
STORED
set q4 0 0 5
world
STORED
stats queue
STAT q4 2/0
END
get q4
VALUE q4 0 5
hello
END
stats queue
STAT q4 2/1
END

三.安装使用过程中可能出现的错误

1.编译出现错误:checking for library containing db_create... no
configure: error: cannot find libdb.so in /usr/local/BerkeleyDB.5.3/lib
需要修改 configure 中的BerkeleyDB中的预编译参数vim configure找到bdbdir="/usr/local/berkeleydb"改为
bdbdir="/usr/local/BerkeleyDB.5.3"再次编译

2.configure: error: cannot find libdb.so in /usr/local/BerkeleyDB.5.3/lib
出现此错误的原因在于没有安装BerkyleyDb,安装即可

3./usr/local/memcacheq/bin/memcachq -h
            运行报:
            memcacheq: error while loading shared libraries: libdb-5.3.so: cannot open shared object file: No such file or directory
        解决方法:ln -s /usr/local/BerkeleyDB.5.3/lib/libdb-5.3.so /usr/lib/libdb-5.3.so
       注:在64位操作系统中,需执行
ln -s /usr/local/BerkeleyDB.5.3/lib/libdb-5.3.so /usr/lib64/libdb-5.3.so

使用memcacheq做异步队列,做个简单的生产者-消费者模型。生产者将数据写入mq中,消费者异步去队列中去取数据,进而进一步的消费处理数据。


#!/usr/bin/env python
#-*- coding:utf8 -*-
 
import sys
import time
import random
 
import memcache
 
mc = memcache.Client(["%s:%s"%("127.0.0.1", "22202")])
queue_name = "q1"
def putter():
  count = 0
  while True:
    data = "hello%d"%(count)
    mc.set(queue_name, data)
    print "put ", data
    count += 1
    time.sleep(random.randint(1, 10))
 
def process_data(data):
  print "processing data :", data
 
def getter():
  while True:
    data = mc.get(queue_name)
    if data:
      process_data(data)
    else:
      print "no message, sleep for a while ..."
      time.sleep(30)
 
if __name__ == "__main__":
  if len(sys.argv) != 2:
    print "Wrong arg numbers"
  else:
    cmd = sys.argv[1]
    if cmd == "put": putter()
    elif cmd == "get": getter()
    else: print "wrong cmd"

在使用时,开两个终端模拟两个进程,在一个终端中运行

python mqdemo.py put

来模拟生产者;另一个终端中运行

python mqdemo.py get

模拟消费者。



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