原文:Routing
状态:翻译完成
翻译:Adam
校对:Ping

路由(Routing)

(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:

  1. channel.queue_bind(exchange=exchange_name,
  2. 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。

  1. channel.queue_bind(exchange=exchange_name,
  2. queue=queue_name,
  3. 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:

路由(Routing) - 图1

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)

路由(Routing) - 图2

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):

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

然后我们发送一则消息:

  1. channel.basic_publish(exchange='direct_logs',
  2. routing_key=severity,
  3. 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。

  1. result = channel.queue_declare(exclusive=True)
  2. queue_name = result.method.queue
  3. for severity in severities:
  4. channel.queue_bind(exchange='direct_logs',
  5. queue=queue_name,
  6. routing_key=severity)

代码整合

路由(Routing) - 图3

emit_log_direct.py的代码:

  1. #!/usr/bin/env python
  2. import pika
  3. import sys
  4. connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
  5. host='localhost'))
  6. channel = connection.channel()
  7. channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',
  8. type='direct')
  9. severity = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else 'info'
  10. message = ' '.join(sys.argv[2:]) or 'Hello World!'
  11. channel.basic_publish(exchange='direct_logs',
  12. routing_key=severity,
  13. body=message)
  14. print " [x] Sent %r:%r" % (severity, message)
  15. connection.close()

receive_logs_direct.py的代码:

  1. #!/usr/bin/env python
  2. import pika
  3. import sys
  4. connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
  5. host='localhost'))
  6. channel = connection.channel()
  7. channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',
  8. type='direct')
  9. result = channel.queue_declare(exclusive=True)
  10. queue_name = result.method.queue
  11. severities = sys.argv[1:]
  12. if not severities:
  13. print >> sys.stderr, "Usage: %s [info] [warning] [error]" % \
  14. (sys.argv[0],)
  15. sys.exit(1)
  16. for severity in severities:
  17. channel.queue_bind(exchange='direct_logs',
  18. queue=queue_name,
  19. routing_key=severity)
  20. print ' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C'
  21. def callback(ch, method, properties, body):
  22. print " [x] %r:%r" % (method.routing_key, body,)
  23. channel.basic_consume(callback,
  24. queue=queue_name,
  25. no_ack=True)
  26. 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:

  1. $ 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:

  1. $ python receive_logs_direct.py info warning error
  2. [*] 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:

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

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