python openstack rabbitmq_探索 OpenStack 之（14）：OpenStack 中 RabbitMQ 的使用

本文是 OpenStack 中的 RabbitMQ 使用研究 两部分中的第一部分，将介绍 RabbitMQ 的基本概念，即 RabbitMQ 是什么。第二部分将介绍其在 OpenStack 中的使用。

1 RabbitMQ 的基本概念

RabbitMQ 是实现了高级消息队列协议(AMQP)的开源消息代理软件(亦称面向消息的中间件)。

AMQP是一个定义了在应用或者组织之间传送消息的协议的开放标准 (an open standard for passing business messages between applications or organizations)，它最新的版本是 1.0。AMQP 目标在于解决在两个应用之间传送消息存在的下列问题：

网络是不可靠的 =>消息需要保存后再转发并有出错处理机制

与本地调用相比，网络速度慢 =>得异步调用

应用之间是不同的(比如不同语言实现、不同操作系统等) =>得与应用无关

应用会经常变化 =>同上

AMQP 使用异步的、应用对应用的、二进制数据通信来解决这些问题。

RabbitMQ是 AMQP 的一种实现，它包括Server (服务器端)、Client (客户端) 和 Plugins (插件)。RabbitMQ 服务器是用 Erlang 语言编写的，其最新版本是刚刚(2015/02/11)发布的 3.4.4，而 OpenStack Juno 中使用的 Server 是 2014年3月发布的 3.2.4 版本。现在 RabbitMQ 支持的 AMQP 版本依然是0.9.1。

1.1 RabbitMQ 的概念非常清晰、简洁

其基本概念参见下图：

RabbitMQ 官网 和其它网站上有很多文章来描述其基本概念。简单说明如下：

Message (消息)：RabbitMQ 转发的二进制对象，包括Headers(头)、Properties (属性)和 Data (数据)，其中数据部分不是必要的。具体见 1.2 部分的描述。

Producer(生产者)： 消息的生产者，负责产生消息并把消息发到交换机 Exhange的应用。

Consumer (消费者)：使用队列 Queue 从 Exchange 中获取消息的应用。

Exchange (交换机)：负责接收生产者的消息并把它转到到合适的队列 Queue 。下面有 1.3 部分描述。

Queue (队列)：一个存储Exchange 发来的消息的缓冲，并将消息主动发送给Consumer，或者 Consumer 主动来获取消息。见 1.4 部分的描述。

Binding (绑定)：队列 和 交换机 之间的关系。Exchange 根据消息的属性和 Binding 的属性来转发消息。绑定的一个重要属性是 binding_key。

Connection (连接)和 Channel (通道)：生产者和消费者需要和 RabbitMQ 建立 TCP 连接。一些应用需要多个connection，为了节省TCP 连接，可以使用 Channel，它可以被认为是一种轻型的共享 TCP 连接的连接。连接需要用户认证，并且支持 TLS (SSL)。连接需要显式关闭。

Virtual Host (虚拟主机) ：RabbitMQ 用来进行资源隔离的机制。一个虚机主机会隔离用户、exchange、queue 等。默认的虚拟主机为 "/"。

1.2 关于消息 message

消息结构：

消息的几个重要属性：

routing_key：Direct 和 Topic 类型的 exchange 会根据本属性来转发消息。

delivery_mode: 将其值设置为 2 将用于消息的持久化，持久化的消息会被保存到磁盘上来防止其丢失。下面章节 3 有描述。

reply_to：一般用来表示RPC实现中客户端的回调队列的名字。下面章节 4 有描述。

correlation_id：用于使用 RabbitMQ 来实现 RPC的情形。下面章节 4 有描述。

content_type：表示消息data的编码格式名称。实际上RabbitMQ只负责原样传送消息因此不会使用该属性，该属性只被 Publisher 和 Consumer 使用。

消息的确认/删除机制：

Consumer 处理消息可能会失败，那么 RabbitMQ 怎么知道什么时候来删除 queue 中的消息呢？它使用两种机制：

当 RabbitMQ 主动将消息发给 Consumer 以后，它会删除消息

当 Consumer 发回一个确认后，RabbitMQ 会删除消息。

第二种情况下，如果 RabbitMQ 没收到确认，它会把消息重新放进队列(re-queued)并添加标识 'redelivered' 表明该消息之前已经发送过，如果没有Consumer的话，消息将保持到有下一个 Consumer 为止。

Consumer 可以主动告诉 RabbitMQ 消息处理失败了(拒绝消息)，并告知RabbitMQ 是删除消息还是重新放进队列。

1.3 exchange 交换机

exchange 有几个重要的属性：

Name 名字：交换机名字。空字符串名字的exchange为默认的exchange。

Type 类型：Direct, Fanout, Topic, Headers。类型决定 exchange 的消息转发能力。下面 章节2 有描述。

durable：值为 True/False。值为 true 的 exchange 在 rabbitmq 重启后会被自动创建。OpenStack 使用的exchange的该值都为false。

auto_delete：值为 True/False。设置为 true 的话，当所有消费者的连接都关闭后，该 exchange 会被自动删除。OpenStack 使用的exchange的该值都为false。

exclusive：值为 True/False。设置为 true 的话，该 exchange 只允许被创建的connection使用，并且在该 connection 关闭后它会被自动删除。

RabbitMQ 默认会为每一种类型生成一个或者两个的默认的 exchange：

Fanout 类型：名字为 amq.fanout

Topic 类型: 名字为 amq.topic

Headers 类型：名字为 amq.match 和 amq.headers

Direct 类型：名字为空字符串的exchange 以及 amq.direct。其中名字为空的exchange比较特殊。在一个 Queue 被创建后，RabbitMQ 会自动建立它和该 exchange 之间的binding，并且设置其 binding_key 为该queue 的名字。这样，该语句 channel.basic_publish(exchange='', routing_key='hello',body=message) 会让该默认的 exchange 将该 message 转发到名字为 'hello' 的队列中。

1.4 队列 Queue

队列同样有类似于 exchange 的 name、durable、auto_delete 和 exclusive 等属性，并且含义相同。

Exchange 会将消息分发(copy)到符合要求的所有队列中。

Consumer 可以主动获取或者被动接受Queue里面的消息：

一个 Queue 允许有多个 Consumer，比如利用 RabbitMQ 来实现一个简单的 load balancer。这时候，消息会在这些 Consumer 之间根据 channel 的 prefetch level 做分发(请参见AQMP： QoS or message prefetching)，如果该值一样的话，消息会被平均分发给这些Consumer。

1.5rabbitmqctlCli

RabbitMQ 提供Cli  rabbitmqctl [-n ] [-q] [] 来进行管理和配置。常用到的命令有：

stop/start_app

add/delete/list_vhosts

list_queues/exchanges/bindings/connections/channels

trace_on/off

2 消息转发机制

Exchange 根据它自身的类型 type、消息的属性 routing_key 或者 headers，以及 Binding 的属性 binding_key 来转发消息。

Exchange 的类型 Type

使用的消息属性

使用的Binding 属性

转发模式

Fanout

- (忽略消息的转发属性)

- (忽略binding的转发属性)

Exchange 将消息转发到所有与它有 binding 关系的队列中。

这种方法转发效率较高。OpenStack 大量使用这种类型的 exchange。

Direct

routing_key (任意的字符串，比如 "abc")

binding_key (任意的字符串，比如 "abc")

Exchange 只将消息转到 binding 的 binding_key 等于消息的 routing_key 的队列中。

Topic

routing_key (以 "." 分割的多单词字符串，比如 abc.efg.hij)

binding_key (包含 "#" 和 "*" 的以 “.” 分割的多单词字符串，比如 *.efg.*)

Exchange 只将消息转到消息的 routing_key 和 binding 的 binding_key 匹配的队列中。匹配规则如下：

(1)两者以"."分割的单词数目相同

(2)"*"可代表一个单词

(3)"#“可代表零个或多个单词

Headers

headers (消息头)

binding_key

Exchange 只将消息转到消息的 headers 和 binding 的 binding_key 匹配的队列中。匹配规则待研究。

OpenStack不使用该类型的exchange。

参考文档：

3 持久化

消息的持久化意味着在 RabbitMQ 被重启后，消息依然还在。要实现持久化，得实现几个相关组件的持久化：

(1). 交换机的持久化，需要将其 durable 属性设为 true。chan.exchange_declare(exchange="sorting_room", type="direct", durable=True, auto_delete=False,)

(2). 队列的持久化，需要将其durable 属性设置为 true。chan.queue_declare(queue="po_box", durable=True, exclusive=False, auto_delete=False)

(3). 消息的持久化，需要将其Delivery Mode 属性设置成2 。msg.properties["delivery_mode"] = 2

4 RPC

可以使用 RabbitMQ 来实现 RPC 机制，这里说说其实现原理：

过程：

(1). 客户端 Client 设置消息的 routing key 为 Service 的队列 op_q；设置消息的 reply-to 属性为返回的 response 的目标队列 reponse_q，设置其 correlation_id 为以随机UUID，然后将消息发到 exchange。比如 channel.basic_publish(exchange='', routing_key='op_q', properties=pika.BasicProperties(reply_to = reponse_q, correlation_id = self.corr_id),body=request)

(2). Exchange 将消息转发到 Service 的 op_q

(3). Service 收到该消息后进行处理，然后将response 发到 exchange，并设置消息的 routing_key 为原消息的 reply_to 属性，以及设置其 correlation_id 为原消息的 correlation_id 。

ch.basic_publish(exchange='', routing_key=props.reply_to, properties=pika.BasicProperties(correlation_id = props.correlation_id), body=str(response))

(4). Exchange 将消息转发到 reponse_q

(5). Client 逐一接受 response_q 中的消息，检查消息的 correlation_id 是否为等于它发出的消息的correlation_id，是的话表明该消息为它需要的response。

这里有详细的阐述。

5 Python AMQP SDK

常用的Python AMQP SDK包括：

5.1 一个简单的使用 py-amqplib 的 Consumer 实现

#创建Connection和Channel连接到 RabbitMQ 服务器

conn = amqp.Connection(host="localhost:5672", userid="guest", password="1111", virtual_host="/", insist=False)

chan=conn.channel()#创建 queue

result = chan.queue_declare(queue="debug", durable=True, exclusive=False, auto_delete=False)#创建 exchange

result = chan.exchange_declare(exchange="sorting_room2", type="topic", durable=True, auto_delete=False,)#创建 binding

result = chan.queue_bind(queue="debug", exchange="sorting_room2", routing_key="*.debug")#回调函数，当有 message 到达 queue 后，该函数会被调用

defrecv_callback(msg):print 'Received:' + msg.body + 'from channel #' +str(msg.channel.channel_id)

#lChannel.basic_ack(msg.delivery_tag) #如果no_ack=False的话，可以需要发回一个确认

#启动一个 consumer，consumer_tag 是该 consumer 的一个唯一标识符#no_ack = True 表示该 consumer 不会发回确认

chan.basic_consume(queue='debug', no_ack=True, callback=recv_callback, consumer_tag="debugtag")

#等待有消息发到 queuewhileTrue:

chan.wait()#终止该 consumerchan.basic_cancel("testtag")#关闭 connection 和 channelchan.close()

conn.close()

5.2 一个简单的使用 py-amqplib 的Producer 实现代码

from amqplib importclient_0_8 as amqpimportsys

#创建 connection 和 channel

conn= amqp.Connection(host="localhost:5672", userid="guest", password="1111", virtual_host="/", insist=False)

chan=conn.channel()

#创建 message

msg= amqp.Message(sys.argv[1])

msg.properties["delivery_mode"] = 2

#发送 message

chan.basic_publish(msg,exchange="sorting_room2",routing_key=(sys.argv[2]))

#关闭 connection 和 channel

chan.close()

conn.close()

5.3 使用 pika

5.3.1 安装 pika

wget https://pypi.python.org/packages/source/p/pika/pika-0.9.14.tar.gz #md5=b99aad4b88961d3c7e4876b8327fc97c

tar zxvf pika-0.9.14.tar.gz

cd pika-0.9.14python setup.py install

5.3.2 使用 pika 编程(来源)

#!/usr/bin/env python'''rabbitmq trace scripts.

require (rabbitmq_tracing):

$ sudo rabbitmq-plugins enable rabbitmq_tracing

usage:

$ sudo rabbitmqctl trace_on

$ ./rabbitmqtrace.py<< output >>

'''import sys

import timefromoptparse import OptionParser

import pika

__AUTHOR__= 'smallfish'__VERSION__= '0.0.1'def _out(args):

print time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'), args

def _run(host, port, vhost, user, password):

conn= pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host=host, port=port, virtual_host=vhost,

credentials=pika.PlainCredentials(user, password)))

chan=conn.channel()

def _on_message(ch, method, properties, body):

ret={}

ret['routing_key'] =method.routing_key

ret['headers'] =properties.headers

ret['body'] =body

_out(ret)

_out('start subscribe amq.rabbitmq.trace')

ret= chan.queue_declare(exclusive=False, auto_delete=True)

queue=ret.method.queue

chan.queue_bind(exchange='amq.rabbitmq.trace', queue=queue, routing_key='#')

chan.queue_bind(exchange='amq.rabbitmq.log', queue=queue, routing_key='#')

chan.basic_consume(_on_message, queue=queue, no_ack=True)

chan.start_consuming()

def main():

parser= OptionParser('usage: %prog')

parser.add_option('', '--host', metavar='host', default='localhost', help='rabbitmq host address, default: %default')

parser.add_option('', '--port', metavar='port', default=5672, type='int', help='rabbitmq port, default: %default')

parser.add_option('', '--vhost', metavar='vhost', default='/', help='rabbitmq vhost, default: %default')

parser.add_option('', '--user', metavar='user', default='guest', help='rabbitmq user, default: %default')

parser.add_option('', '--password', metavar='password', default='guest', help='rabbitmq password, default: %default')

(options, args)=parser.parse_args()

_run(options.host, options.port, options.vhost, options.user, options.password)if __name__ == '__main__':

main()

6 插件和消息追踪

RabbitMQ 支持使用插件来支持 Management， Federation， Shovel  和 STOMP。所有的插件都在这里。

它提供 HTTP-based API 和 browser-based UI 以及 CLI 来管理 RabbitMQ。它的GUI的访问地址是 http://:15672/#/traces。它的GUI上，提供了一个 overview，还可以通过它来管理connection、channel、exchange 和 queue，以及 virtual host，tracing 和 policy等。

6.2 RabbitMQ 的 firehose 机制

该机制提供了一个查看被转发的消息的途径。当打开 firehose 的时候，RabbitMQ 会自动建立 amq.rabbitmq.trace 和 amq.rabbitmq.log 两个exchange。你可以编程创建queue 从这两个 exchange 里面获取 trace 和 log，从而观察每一个被处理的消息。这里有一个开源代码实现。

6.3 rabbitmq_tracing 插件

rabbitmq_tracing 插件在 management 插件增加了消息追踪的方法，它是从 firehose 中获取数据。在激活了 rabbitmq-management，firehose 和 rabbitmq_tracing，你可以在 management GUI  中追踪消息：

自此，RabbitMQ 基本上算熟悉了，接下来可以开始分析 OpenStack 中是如何使用 RabbitMQ 了。