第十七章 其他-rpc、rabbitmq(如何对消息做持久化、如何控制消息被消费的顺序)、celery(应用场景、运行机制、如何实现定时任务)

Python基础、函数、模块、面向对象、网络和并发编程、数据库和缓存、 前端、django、Flask、tornado、api、git、爬虫、算法和数据结构、Linux、设计题、其他

第十七章 其他

1. 什么是rpc？

RPC（Remote Procedure Call，远程过程调用）是一种计算机通信协议，允许一个程序请求
另一个地址空间（通常是网络上的另一台机器）的服务。
简而言之，RPC 允许程序像调用本地过程一样调用远程服务，隐藏了底层通信细节。

关键特征和概念包括：
1. **远程过程调用：** 允许在不同地址空间的程序之间调用函数或过程，就像调用本地函数一样。

2. **网络通信：** 通常通过网络进行通信，但并不限于此，也可以在同一台机器上的不同进程之间进行。

3. **抽象：** 隐藏了底层通信的细节，使开发者可以专注于调用远程服务而不必担心网络通信的实现。

4. **传输协议：** 可以基于不同的传输协议实现，如 HTTP、TCP、UDP 等。

5. **序列化：** 数据在网络上传输之前需要序列化，通常使用 JSON、XML 或二进制序列化格式。

6. **IDL（Interface Definition Language）：** 
	用于定义接口和数据结构的语言，确保客户端和服务器端都遵循相同的协议。

一些常见的 RPC 框架和协议包括 gRPC、Apache Thrift、XML-RPC、CORBA 等。
这些框架提供了定义远程服务接口、生成客户端和服务器端代码的工具，并处理底层的通信和序列化。

RPC 在分布式系统和微服务架构中发挥关键作用，允许不同的服务之间进行高效的通信。

2. 简述 RabbitMQ、Kafka、ZeroMQ的区别？

RabbitMQ、Kafka 和 ZeroMQ 是三种不同类型的消息中间件，它们在设计目标、适用场景和特性上有很大的区别。

### RabbitMQ:
1. **消息模型：** RabbitMQ 是一个基于消息队列的中间件，实现了 AMQP（Advanced Message Queuing Protocol）协议。
  
2. **持久性：** RabbitMQ 支持消息的持久性，可以将消息保存到磁盘，以防止消息在服务器故障时丢失。

3. **适用场景：** 适用于需要确保消息可靠传递的场景，例如任务队列、事件通知等。

4. **Exchange-Queue 模型：** 
	RabbitMQ 使用 Exchange 和 Queue 的模型，支持多种 Exchange 类型，如 direct、fanout、topic。

### Kafka:
1. **消息模型：** Kafka 是一个分布式流处理平台，具有持久性、高吞吐量的特点，主要用于日志收集和分发。

2. **持久性：** Kafka 以日志文件的形式存储消息，因此具有强大的持久性。

3. **适用场景：** 适用于大规模的数据流处理，例如日志聚合、事件处理等。

4. **发布-订阅模型：** Kafka 使用发布-订阅模型，消息会被保留一定的时间，允许多个消费者订阅相同的消息。

### ZeroMQ:
1. **消息模型：** ZeroMQ 是一个轻量级的消息库，提供了不同的消息传递模式，如请求-应答、发布-订阅、推送-拉取。

2. **持久性：** ZeroMQ 不关心消息的持久性，消息通常在传输后即被删除。

3. **适用场景：** 适用于需要高性能、低延迟、简单通信模式的场景，例如内部通信、分布式计算等。

4. **点对点模型：** ZeroMQ 主要使用点对点模型，但可以通过多个 Socket 的组合实现不同的通信模式。

总体来说，选择 RabbitMQ 还是 Kafka 还是 ZeroMQ 取决于你的具体需求。
如果需要可靠的消息传递和高级消息队列特性，可以选择 RabbitMQ。
如果你关注大规模数据流处理和日志聚合，那么 Kafka 可能更适合。
而 ZeroMQ 则适用于那些需要轻量级、低延迟通信的场景。

3. RabbitMQ如果在消费者获取任务后未处理完前就挂掉时，保证数据不丢失？

在 RabbitMQ 中，确保在消费者获取任务后未处理完前就挂掉时数据不丢失，通常需要使用以下一些策略：

1. **消息持久性：** 
	在发布消息时，确保消息设置为持久化。
	这样即使消费者在获取任务后未处理完而挂掉，消息仍然会被保存在 RabbitMQ 中。
   properties = pika.BasicProperties(
       delivery_mode = 2,  # 2 表示消息持久性
   )
   channel.basic_publish(exchange='', routing_key='queue_name', body='Hello World!', properties=properties)


2. **持久化队列：** 确保队列本身也是持久化的，以防止在 RabbitMQ 重启时队列丢失。
   channel.queue_declare(queue='queue_name', durable=True)

3. **手动应答：** 
	使用手动应答（acknowledgment）模式，确保只有在消费者成功处理消息后才应答。
	这样，如果消费者挂掉，消息将被重新排队。

   def callback(ch, method, properties, body):
       try:
           # 处理消息的业务逻辑
           print("Received %r" % body)
       except Exception as e:
           print(f"Error processing message: {e}")
       finally:
           ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)

   channel.basic_consume(queue='queue_name', on_message_callback=callback)


   在上述例子中，`ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)` 表示手动应答，
   只有在消息处理成功后才应答。

4. **备份队列：** 设置备份队列，以便在主队列不可用时将消息发送到备份队列，确保不会丢失消息。

这些策略结合使用可以有效地确保在消费者获取任务后未处理完就挂掉时数据不丢失。
然而，需要注意的是，这并不能保证百分之百的消息不丢失，
因为极端情况下（例如 RabbitMQ 服务器彻底崩溃），仍然可能发生消息丢失。
因此，需要根据应用的需求和可接受的风险来选择适当的策略。

4. RabbitMQ如何对消息做持久化？

在 RabbitMQ 中，要对消息进行持久化，需要同时确保消息和队列都是持久的。下面是实现消息持久性的步骤：

1. **队列持久性：** 创建队列时，需要将 `durable` 参数设置为 `True`。
   import pika

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

   channel.queue_declare(queue='my_queue', durable=True)

   这样声明的队列是持久的，即使 RabbitMQ 服务器重启，队列也会保留。

2. **消息持久性：** 在发布消息时，需要将 `delivery_mode` 设置为 2。这样消息就会被持久化。
   properties = pika.BasicProperties(
       delivery_mode = 2,  # 2 表示消息持久性
   )
   channel.basic_publish(exchange='', routing_key='my_queue', body='Hello World!', properties=properties)

   `delivery_mode = 2` 表示消息持久性。这样即使 RabbitMQ 服务器重启，消息也会被保留。

总结起来，通过在声明队列时将 `durable` 设置为 `True`，
并在发布消息时将 `delivery_mode` 设置为 2，你就可以确保消息和队列的持久性。

import pika

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

channel.queue_declare(queue='my_queue', durable=True)

properties = pika.BasicProperties(
    delivery_mode = 2,  # 2 表示消息持久性
)
channel.basic_publish(exchange='', routing_key='my_queue', body='Hello World!', properties=properties)

connection.close()

请注意，持久性并不是绝对的，因为 RabbitMQ 可能还没有完全将消息写入磁盘就宕机。
因此，在极端情况下，可能仍然会发生消息丢失。

5. RabbitMQ如何控制消息被消费的顺序？

在 RabbitMQ 中，控制消息的消费顺序并不是直接支持的特性，因为 RabbitMQ 的设计理念是支持
高吞吐量的并发消息处理，而不是强调特定的消息顺序。
消息的顺序通常由生产者发送消息的顺序决定，而不是由 RabbitMQ 强制执行的。

尽管 RabbitMQ 本身并不提供严格的消息顺序控制，

但你可以通过以下方法来实现近似的消息顺序：
1. **单一队列：** 使用单一队列，确保所有相关消息都进入同一个队列。

2. **单一消费者：** 
	保证在任何给定时间只有一个消费者处理队列中的消息，以确保消息按照其进入队列的顺序进行处理。

3. **多队列：** 
	如果有多个消费者，可以使用多个队列，并让每个队列仅由一个消费者消费，这样可以近似实现消息的有序处理。

4. **优先级队列：** 
	RabbitMQ 支持队列的优先级。你可以通过设置消息的 `priority` 属性来定义消息的优先级。
	但请注意，这并不是强制性的顺序，而是优先级，RabbitMQ 可能在高优先级消息可用时选择跳过低优先级消息。

5. **时间戳：** 在消息中添加时间戳，并在消费者端进行排序。这要求消息的时间戳准确无误。

需要注意的是，由于 RabbitMQ 的设计目标是提供高性能的消息传递，而不是强调消息的有序性，
因此在一些高并发、大规模的场景中，可能需要使用其他工具或者重新设计架构来满足特定的有序性需求。

6. 以下RabbitMQ的exchange和type分别代表什么意思？如：fanout、direct、topic又是什么。

RabbitMQ 的 Exchange 类型定义了消息是如何路由到 Queue 的。

以下是 RabbitMQ 中常见的 Exchange 类型：
1. **Fanout Exchange:**
   - **特点：** Fanout Exchange 将消息广播到它知道的所有 Queue。
   	  它忽略 Routing Key，只需简单地将消息发送到与之绑定的所有 Queue。
   - **用途：** 适用于需要一条消息被多个消费者接收的场景，比如广播通知。

2. **Direct Exchange:**
   - **特点：** Direct Exchange会根据消息的Routing Key 将消息发送到与之匹配的 Queue。
   	   只有 Routing Key 完全匹配时，消息才会被路由到相应的 Queue。
   - **用途：** 适用于需要点对点或一对一通信的场景，通过指定 Routing Key 来选择接收消息的 Queue。

3. **Topic Exchange:**
   - **特点：** Topic Exchange类似于Direct Exchange，但支持更复杂的Routing Key模式。
   	消息的Routing Key是一个带有通配符的字符串，Exchange 将消息发送到所有与之匹配的 Queue。
   - **用途：** 适用于需要一对多通信的场景，通过使用通配符来选择接收消息的 Queue。
   - 通配符可以是 `*` 表示一个单词，`#` 表示零个或多个单词。

这些 Exchange 类型提供了不同的消息路由策略，适用于不同的消息传递场景。
选择合适的 Exchange 类型取决于你的应用程序的需求。
例如，如果你想要广播消息给所有关注这个主题的消费者，可以选择 Fanout Exchange；
如果你想要有选择地将消息路由到特定的消费者，可以选择 Direct Exchange；
如果你需要更复杂的消息匹配模式，可以选择 Topic Exchange。

7. 简述 celery 是什么以及应用场景？

Celery 是一个分布式任务队列框架，用于处理异步任务和定时任务。它允许你将任务放入队列中，
然后由异步工作者（workers）进行处理。
Celery 提供了灵活而强大的功能，使得在大规模和分布式系统中处理任务变得更加容易。

**主要特点和组成部分：**

1. **任务队列：** Celery 的核心概念是任务队列。你可以将需要异步执行的任务放入队列，Celery 会负责将任务分发给工作者进行处理。

2. **异步：** Celery 允许你将耗时的任务放入后台进行处理，而不会阻塞主程序的执行。这对于处理大量或时间敏感的任务非常有用。

3. **定时任务：** Celery 支持定时任务调度，可以周期性地执行任务，类似于 cron 作业。

4. **分布式：** Celery 可以在多台机器上运行，形成分布式系统。这对于处理大量任务和横向扩展应用程序非常有用。

5. **支持多种消息代理：** Celery 可以与多种消息代理（例如 RabbitMQ、Redis）一起使用，以实现可靠的消息传递。

**应用场景：**

1. **异步任务处理：** 处理需要较长时间的任务，例如发送电子邮件、生成报表等，以免阻塞用户请求。

2. **定时任务：** 执行需要定期运行的任务，例如定时数据备份、定时报告生成等。

3. **分布式任务处理：** 在大规模系统中，将任务分发到多个工作者以实现横向扩展。

4. **周期性任务：** 执行需要按照特定时间表运行的任务，例如定期清理缓存、定时更新数据等。

5. **异步通信：** 通过消息队列实现不同部分之间的解耦，提高系统的可维护性和可扩展性。

Celery 的强大和灵活性使得它在各种应用场景中都有很好的应用，特别是在需要处理异步、分布式任务的复杂系统中。

8. 简述celery运行机制。

Celery 运行机制涉及多个组件，包括生产者（Producer）、中间人（Broker）、
任务队列（Task Queue）、工作者（Worker）等。

以下是 Celery 的基本运行机制：
1. **生产者创建任务：**
   - 应用程序中的生产者负责创建需要异步执行的任务。
   - 生产者将任务提交到 Celery 的任务队列。

2. **中间人（Broker）接收任务：**
   - Celery 使用中间人（Broker）来传递消息。中间人可以是消息代理，比如 RabbitMQ、Redis 等。
   - 任务由生产者发布到中间人，等待工作者处理。

3. **任务队列：**
   - 中间人将任务存储在任务队列中，等待工作者进行处理。
   - 任务队列是中间人和工作者之间的缓冲区，确保任务的可靠传递。

4. **工作者获取并执行任务：**
   - 工作者是 Celery 的核心组件，它们负责获取任务并执行。
   - 工作者从任务队列中获取任务，然后执行相应的操作。

5. **结果返回和通知：**
   - 任务执行完成后，工作者将结果存储在结果存储中（Result Backend）。
   - 如果配置了结果存储，生产者可以轮询结果存储或通过回调获得任务执行的结果。

6. **定时任务调度：**
   - Celery 还支持定时任务，定时任务由调度器（Scheduler）触发。
   - 定时任务也被添加到任务队列中等待工作者执行。

这个运行机制使得 Celery 能够处理异步任务和定时任务，通过任务队列实现了生产者和工作者的解耦。
生产者负责创建任务并将其提交到队列中，而工作者负责获取并执行队列中的任务。
中间人作为消息代理确保任务的可靠传递。

整个系统的架构允许 Celery 在分布式和异步的环境中运行，能够有效地处理大量的任务。

9. celery如何实现定时任务？

Celery 可以通过调度器（Scheduler）实现定时任务。Celery 的调度器负责触发任务的执行，
可以通过配置来实现定时执行任务。

以下是 Celery 实现定时任务的基本步骤：

1. **安装 Celery：**
   在终端中运行以下命令安装 Celery：
   pip install celery

2. **创建 Celery 应用：**
   在你的项目中创建一个 Celery 应用，通常是一个单独的 `celery.py` 文件。这个文件包含了 Celery 的配置和创建 Celery 实例的代码。
   # celery.py
   from celery import Celery

   app = Celery('myapp', broker='pyamqp://guest@localhost//', include=['tasks'])

   # Optional configuration, see the application user guide.
   app.conf.update(
       result_expires=3600,
   )

   if __name__ == '__main__':
       app.start()

3. **创建任务模块：**
   在你的项目中创建一个任务模块，通常是一个单独的 `tasks.py` 文件。在这个文件中定义你的任务。
   # tasks.py
   from celery import Celery
   from datetime import datetime, timedelta

   celery = Celery('tasks', broker='pyamqp://guest@localhost//')

   @celery.task
   def my_task():
       print("Executing task at:", datetime.now())

4. **配置定时任务：**
   在 Celery 应用的配置中，添加 `beat_schedule` 字段，定义你的定时任务。这个字段是一个字典，键是任务名称，值是调度时间。
   # celery.py
   from celery import Celery

   app = Celery('myapp', broker='pyamqp://guest@localhost//', include=['tasks'])

   app.conf.update(
       result_expires=3600,
       beat_schedule={
           'my-task': {
               'task': 'tasks.my_task',
               'schedule': timedelta(seconds=60),  # 每分钟执行一次
           },
       },
   )

5. **运行 Celery Worker 和 Beat：**
   在终端中运行以下命令启动 Celery Worker 和 Beat：
   celery -A celery_module_name worker --loglevel=info
   celery -A celery_module_name beat --loglevel=info

   在上述命令中，`celery_module_name` 是你的 Celery 应用所在的模块名称。

这样，你就配置好了一个简单的 Celery 定时任务。
Celery Beat 会根据配置的时间间隔触发任务的执行。你可以根据实际需求调整任务的调度时间和执行逻辑。

10. 简述 celery多任务结构目录？

在 Celery 中，建立一个清晰的多任务结构目录对于组织和管理任务是很有帮助的。

以下是一个可能的 Celery 多任务结构目录的简要示例：
my_project/
|-- myapp1/
|   |-- __init__.py
|   |-- tasks.py
|
|-- myapp2/
|   |-- __init__.py
|   |-- tasks.py
|
|-- celery_config.py
|-- celery.py
|-- __init__.py
|-- settings.py
|-- manage.py

解释每个部分的作用：
- **`myapp1/` 和 `myapp2/`：**
  - 这是你的应用程序模块，每个应用程序都有一个独立的目录。
  - `tasks.py` 文件用于存放该应用程序的 Celery 任务。

- **`celery_config.py`：**
  - 这个文件包含了 Celery 的配置信息，例如消息代理的地址、结果存储的配置等。
  - 配置文件的内容可能会类似于：
    BROKER_URL = 'pyamqp://guest@localhost//'
    CELERY_RESULT_BACKEND = 'rpc://'
    CELERY_ACCEPT_CONTENT = ['json']
    CELERY_TASK_SERIALIZER = 'json'
    CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json'
    CELERY_TIMEZONE = 'UTC'

- **`celery.py`：**
  - 这是 Celery 应用的入口点，用于创建 Celery 实例和加载配置。
  - 可能包含类似于以下内容的代码：
    from celery import Celery

    app = Celery('my_project')
    app.config_from_object('celery_config')

- **`__init__.py`：**
  - 将每个应用程序的目录转换为 Python 包。

- **`settings.py`：**
  - 应用程序的通用设置文件，可能包含数据库、缓存等的配置。

- **`manage.py`：**
  - 项目管理脚本，例如 Django 项目的 `manage.py`。

通过这样的目录结构，你可以清晰地组织你的 Celery 任务和配置，并确保它们在应用程序中保持分离。
在每个应用程序中，`tasks.py` 文件将包含该应用程序的所有 Celery 任务。
在 `celery_config.py` 文件中，你可以配置全局 Celery 设置。 
`celery.py` 文件是整个 Celery 应用的入口点，用于创建 Celery 实例。

11. celery中装饰器 @apptask 和 @shared_task的区别？

在 Celery 中，`@app.task` 和 `@shared_task` 都是用来创建任务（task）的装饰器，但它们有一些区别：

1. **`@app.task`：**
   - `@app.task` 是在 Celery 应用对象上定义的，用于创建该应用专有的任务。
   - 通过 `@app.task` 定义的任务是应用专有的，只能被当前应用的 worker 执行。
   - 这种任务是基于应用的，如果你有多个 Celery 应用，每个应用需要定义自己的任务。
   from celery import Celery

   app = Celery('myapp', broker='pyamqp://guest@localhost//')

   @app.task
   def my_task():
       print("Executing my_task")

2. **`@shared_task`：**
   - `@shared_task` 是在 `celery` 模块中定义的，可以用于创建跨应用的共享任务。
   - 通过 `@shared_task` 定义的任务是全局的，可以被所有 Celery 应用的 worker 执行。
   - 这种任务是基于共享的，适用于多个应用共享同一个 Celery 实例的场景。
   from celery import shared_task

   @shared_task
   def shared_task_example():
       print("Executing shared_task_example")


总的来说，`@app.task` 适用于单一应用场景，而 `@shared_task` 适用于多个应用共享同一个 
Celery 实例的场景。选择使用哪个装饰器取决于你的应用架构和需求。
如果你只有一个 Celery 应用，使用 `@app.task` 即可；
如果有多个应用需要共享 Celery 实例，使用 `@shared_task` 更为合适。

12. 谈谈你们公司的上线流程？

通常，上线流程包括以下步骤：
1. **代码审查：**
   - 开发人员提交的代码会经过团队中其他成员的审查，以确保代码质量、安全性和符合团队的编码标准。

2. **单元测试和集成测试：**
   - 在代码合并到主分支之前，执行自动化的单元测试和集成测试，以确保新代码不会破坏现有功能。

3. **预上线测试：**
   - 在正式上线之前，进行预上线测试，包括功能测试、性能测试、安全测试等。这通常在与生产环境相似的测试环境中进行。

4. **部署准备：**
   - 确保数据库迁移、配置文件、依赖项等都已准备就绪，并且备份了必要的数据。

5. **灰度发布或金丝雀发布：**
   - 在一小部分用户中逐步发布新功能，以便在全面推出之前捕捉到潜在的问题。

6. **正式部署：**
   - 将新版本的代码部署到生产环境，更新数据库、配置文件等。

7. **监控和回滚：**
   - 监控生产环境，确保新版本不会导致性能下降或故障。如果发现问题，可能需要执行回滚操作。

8. **通知和文档更新：**
   - 通知相关团队和利益相关者新功能的上线，同时更新文档以反映新的更改。

9. **性能监控和优化：**
   - 在上线后，继续监控应用程序的性能，并在需要时进行优化。

请注意，这只是一个通用的上线流程示例，具体的步骤和流程可能会根据公司的具体需求、项目类型和团队流程而有所不同。

13. 公司用的什么做的bug管理？

在软件开发中，有许多常见的 Bug 管理工具，每个公司都有可能根据其需求和团队的偏好选择不同的工具。

一些流行的 Bug 管理工具包括：
1. **Jira：** 
	Jira 是一款由 Atlassian 提供的广泛使用的项目管理和问题跟踪工具。
	它可以用于故障跟踪、任务管理、敏捷开发等。

2. **Bugzilla：** Bugzilla 是一个开源的 Bug 跟踪系统，广泛用于许多开源项目和组织。

3. **GitHub Issues：** 
	如果团队使用 GitHub 进行版本控制，GitHub Issues 提供了一个轻量级的、
	集成到 GitHub 中的 Bug 管理解决方案。

4. **Redmine：** Redmine 是一个开源的项目管理工具，包括问题跟踪、源代码管理、代码审查等功能。

5. **YouTrack：** YouTrack 是由 JetBrains 提供的一个问题和项目跟踪工具，具有强大的搜索和自定义功能。

6. **Trello：** Trello 是一种看板式项目管理工具，虽然它主要用于任务管理，但也可以用于简单的 Bug 跟踪。

7. **MantisBT：** MantisBT 是一个开源的 Bug 跟踪系统，设计简单，易于使用。

公司选择 Bug 管理工具通常取决于多个因素，包括团队规模、项目复杂性、集成需求以及个人偏好。
在选择 Bug 管理工具时，通常需要考虑与其他开发和项目管理工具的集成、用户友好性、
定制能力、报告和跟踪功能等因素。