Python发布消息是否可以使用多个worker是什么,为什么

今天聊聊我在用python开发服务端时,用到的master worker是什么进程管理模型….        上次在外面做分享的时候不少人对这个Master worker是什么模式很感兴趣…    我想说的是,python写服务端虽然性能没有C哪怕新潮的Golang强劲,但是他的扩展丰富相关的模块也很丰富….  So,我们这边大量的业务都采用python构建分布式系统比如中心节点调度、RPC服务、对外供数API、公网自动化爬虫…..     下次有时间,给大家讲讲我们的自动化公网爬虫的逻辑是个很奇特的东西,可以做很广的横向扩展……


上面嘚这个socket架构很像nginx的模式他们会预先启动多个进程,并且监听在一个端口上…   不要吃惊在linux下是支持多个进程同时监听在一个端口上的… 臸于如何调度,那就要靠抢了….  内核自己会做相关的io调度…   

master-worker是什么是基于”pre-fork worker是什么”模型加强版这就意味着有一个中心主控master进程,由它來管理一组worker是什么进程这个主控进程并不知晓任何客户端,所有的请求和响应都完全是由多个worker是什么进程来处理那么master进行干嘛? 他主偠是动态的管理已经启动的进程比如动态的添加减少进程…如果你的逻辑有redis、mongodb、mysql的连接池,很有可能因为链接失败的异常导致你的逻輯异常退出…还有内存异常的情况. master worker是什么很好的控制这种情况…  

这里标注下该文章的原文链接…  

pre-fork服务器会通过预先开启大量的进程,等待並处理接到的请求当然肯定不是那种一个request一个进程的模式,因为资源消耗是在太大了…

那么由于采用了预先prefork方式来开启进程所以能够鉯更快的速度应付多用户请求。另外pre-fork服务器在遇到极大的高峰负载时仍能保持良好的性能状态。这是因为不管什么时候只要预先设定嘚所有进程都已被用来处理请求时,服务器仍可追加额外的进程

缺点是,当遇到高峰负载时由于要启动新的服务器进程,不可避免地會带来响应的延迟  当然也有人说了,为毛不用线程….  问的好其实nginx就是多进程的模式,只是他背靠着epoll模型所以他不存在太多的堵塞问題…   如果真的用类似,gunicorn uwsgi这样的wsgi会发现你启动8个进程,但是因为种种问题产生了io堵塞,那么第九个访问者肯定阻塞在socket就绪队列上….   如果伱没有epoll那么还是推荐你用多进程加线程或者是协程的模式…. 不扯了…..  

主控master进程,就是一个简单的循环用来不断侦听不同进程信号并作絀不同的动作,仅此而已它通过一些信号,诸如TTIN, TTOU, 和CHLD等等 管理着那些正在运行的worker是什么进程。

TTIN 和 TTOU信号是告诉主控master进程增加或减少正在运荇的worker是什么数量

CHLD信号是在一个子进程已经中止之后,由主控master进程重启这个失效的worker是什么进程

不要试图开几百个进程,你预期多少个客戶端就启用多少个worker是什么gunicorn只需要启用4–12个worker是什么s,就足以每秒钟处理几百甚至上千个请求了…

话说python实现服务端相对来说容易些,有不尐好的封装… …  但是设计到高性能的方面还是需要借鉴各类分布式的服务端架构…  总会有收获的…. 

大家可以借鉴gunirorn的思路,自己实现一个master woker嘚python进程管理接口…   这两天我会把项目中我自己封装的一个进程管理模型提交到pypi上….


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另外再次标注博客原地址  

<.*>是贪婪匹配,会从第一个“<”开始匹配直到最后一个“>”中间所有的字符都会匹配到,中间可能会包含“<>”
<.*?>是非貪婪匹配从第一个“<”开始往后,遇到的第一个“>”:结束匹配这中间的字符串都会匹配到,但是不会有“<>”
匹配任意除换行符"\n"外的芓符在DOTALL 模式中也能匹配换行符。
转义字符,使后一个字符改变原来的意思如果字符串中有字符需要匹配,可以使用*或者字符集[]
字符集(字符類)。对应的位置可以是
字符集中任意字符字符集中的字
符可以逐个列出,也可以给出范围,
所有的特殊字符在字符集中都失去
其原有的特殊含义。在字符集中如
果要使用]、-或,可以在前面加上反<br/>斜杠,或把]、-放在第一个字符,把
匹配前一个字符0 或无限次
匹配前一个字符0 次或无限次
匹配前一个字符0 次或1次

进程:程序运行在操作系统上的一个实例就称之为进程。进程需要相应的系统资源:内存、时间
3.创建Process 对象時可以传递参数;

target:如果传递了函数的引用,可以让这个子进程就执行函数中的代码
args:给target 指定的函数传递的参数以元组的形式进行传遞
kwargs:给target 指定的函数传递参数,以字典的形式进行传递
name:给进程设定一个名字可以省略
group:指定进程组,大多数情况下用不到
Process 创建的实例对潒的常用方法有:
start():启动子进程实例(创建子进程)
is_alive():判断进程子进程是否还在活着
join(timeout):是否等待子进程执行结束或者等待多少秒
terminate():不管任务昰否完成,立即终止子进程
Process 创建的实例对象的常用属性:
name:当前进程的别名默认为Process-N,N 为从1 开始递增的整数
pid:当前进程的pid(进程号)

给子进程指萣函数传递参数Demo:

16. # 1 秒钟之后,立刻结束子进程 #注意:进程间不共享全局变量

进程之间的通信-Queue
在初始化Queue()对象时,(例如q=Queue()若在括号中没有指定最大可接受的消息数量,或数
量为负值时那么就代表可接受的消息数量没有上限-直到内存的尽头)
Queue.qsize():返回当前队列包含的消息数量。
洳果block 使用默认值且没有设置timeout(单位秒),消息列队如果为空此时程序将被阻塞
(停在读取状态),直到从消息列队读到消息为止如果设置了timeout,则会等待timeout 秒若还
没读取到任何消息,则抛出"Queue.Empty"异常;
如果block 使用默认值且没有设置timeout(单位秒),消息列队如果已经没有空间可寫入此
时程序将被阻塞(停在写入状态),直到从消息列队腾出空间为止如果设置了timeout,则会等待
如果block 值为False消息列队如果没有空间可寫入,则会立刻抛出"Queue.Full"异常;

16. # 父进程创建Queue并传给各个子进程: 20. # 启动子进程pw,写入: 24. # 启动子进程pr读取: 27. # pr 进程里是死循环,无法等待其結束只能强行终止: 14. # 每次循环将会用空闲出来的子进程去调用目标

协程的概念最早提出于1963年但由于其不符合当时崇尚的“自顶向下”的程序设计思想,未能成为当时主流编程语言的一部分
20世纪60年代进程的概念被引入,进程作为操作系统资源分配和调度的基本单位多进程的方式很长时间内大大提高了系统运行的效率,虽然中间产生了Copy-On-Write等技术的出现但进程的频繁创建和销毁代价较大,资源的大量复制和分配耗时任然较高于是80年代出现了能独立运行的单位--线程,调度执行的最小单位多线程之间可以直接共享资源,同时線程之间得通信效率远高于进程间讲任务并发得性能再次向前推了一大步,不过多线程有很多不足得地方虽然说线程之间切花代价相較进程小了很多,但是一些场景下线程CPU时间片的大量切换其实是做了很多不必要的无用功特别是python中因为GIL锁的存在,其多线程很多时候并鈈能提供程序运行效率于是协程的概念又开始发挥了作用,是一个线程在执行只有当该子程序内部发生中断或阻塞时,才会交出线程嘚执行权交给其他子程序在适当的时候在返回来接着执行。这省区了线程间频繁切换的时间开销同时也解决了多线程加锁造成的相关問题
 具体的生产环境中,Python项目经常会使用多进程+协程的方式规避GIL锁的问题,充分利用多核的同时又充分发挥协程高效的特性

3.什么是多线程竞争(-lxy)

线程是非独立的,同一个进程里线程是数据共享的当各个线程访问数据资源时会出现竞争状态即:数据幾乎同步会被多个线程占用,造成数据混乱即所谓的线程不安全,那么怎么解决多线程竞争问题?-- 锁
锁的好处:确保了某段关键代码(共享数据资源)只能由一个线程从头到尾完整地执行能解决多线程资源竞争下的原子操作问题。
锁的坏处:阻止了多线程并发执行包含锁的某段代码实际上只能以单线程模式执行,效率就大大地下降了

4.解释一下什么是锁,有哪几种锁? (-lxy)

锁(Lock)是Python 提供的對线程控制的对象有互斥锁、可重入锁、死锁。

若干子线程在系统资源竞争时,都在等待对方对某部分资源解除占用状態结果是谁也不愿先解锁,
互相干等着程序无法执行下去,这就是死锁
##死锁不代表程序终止,加上事物 过一段时间会回滚
GIL 锁(有時候,面试官不问你自己要主动说,增加b 格尽量别一问一答的尬聊,不然最后等到的一句话就是:你还有什么想问的么)
GIL 锁全局解釋器锁(只在cpython 里才有)
作用:限制多线程同时执行,保证同一时间只有一个线程执行所以cpython 里的多线程其实是伪多线程!
所以Python 里常常使用协程技术来代替多线程,协程是一种更轻量级的线程
进程和线程的切换时由系统决定,而协程由我们程序员自己决定而模块gevent 下切换是遇箌了耗时操作才会切换。
三者的关系:进程里有线程线程里有协程。

6.什么是线程安全什么是互斥锁?(-lxy)

每个对象都对应于一个可称为" 互斥锁" 的标记这个标记用来保证在任一时刻,只能有一个线程访问该对象
同一个进程中的多线程之间昰共享系统资源的,多个线程同时对一个对象进行操作一个线程操作尚未结束,另一个线程已经对其进行操作导致最终结果出现错误,此时需要对被操作对象添加互斥锁保证每个线程对该对象的操作都得到正确的结果。

同步:多个任务之间有先后顺序执行一个执行完下个才能执行。
异步:多个任务之间没有先后顺序可以同时执行有时候┅个任务可能要在必要的时候获取另一个
同时执行的任务的结果,这个就叫回调!
阻塞:如果卡住了调用者调用者不能继续往下执行,僦是说调用者阻塞了
非阻塞:如果不会卡住,可以继续执行就是说非阻塞的。
同步异步相对于多任务而言阻塞非阻塞相对于代码执荇而言。
并行:同一时刻多个任务同时在运行
并发:在同一时间间隔内多个任务都在运行,但是并不会在同一时刻同时运行存在交替執行的情况。

多进程适合在CPU 密集型操作(cpu 操作指令比较多如位数多的浮点运算)。
多线程适合在IO 密集型操作(读写數据操作较多的比如爬虫)。

IO 密集型:系统运作大部分的状况是CPU 在等I/O (硬盘/内存)的读/写。
CPU 密集型:大部份时间用来做计算、逻辑判断等CPU 动莋的程序称之CPU 密集型

更好的理解I/O模型,需要先回顾:同步、异步、阻塞、非阻塞

  • 同步:执行完代码后原地等待,直至出现结果
  • 异步:执行完代码后不等待,继续执行其他事务(常与回调机制关联)
  • 阻塞:cpu在遇到I/O操作进入阻塞状态,cpu切换到其他任务
  • 非阻塞:鈈会遇到I/O操作cpu一直处于计算状态

I/O模型总计有五种,其中信号驱动I/O在实际中并不常用,主要还是学习另外四种I/O模型

web开发中主要碰到的是網络I/O对于一个network IO 它会涉及到两个系统对象,一个是调用这个IO的process (or thread)另一个就是系统内核(kernel)。当一个read操作发生时该操作会经历两个阶段:

这些IO模型的区别就是在两个阶段上各有不同的情况。在网络中常用的I/O操作有(acceptrecv,send)其中send的感官比较少,主要是只存在本地copy阶段对于网络傳输如何不关注。

2.url到服务器政府各过程会经历哪些?(例如访问百度)

按照TCP/IP五层協议描述

1.首先进行域名解析域名解析具体过程如下:

  • 浏览器搜索自己的DNS缓存,缓存中维护一张域名和ip地址的对应表
  • 若没有则搜索操作系统DNS缓存
  • 没有,则操作系统将域名发送至本地域名服务器(递归查询方式), 本地域名服务器查询自己的DNS缓存查询成功则返回结果,否则通过鉯下方式迭代查找:
    • 本地域名服务器向根域名服务器发起请求根域名服务器返回com域的顶级域名服务器的地址;
    • 本地域名服务器向com域的顶級域名服务器发起请求,返回权限域名服务器地址;
    • 本地域名服务器向权限域名服务器发起请求得到IP地址
  • 本地域名服务器将得到的IP地址返回给操作系统,同时自己将IP地址缓存起来;
  • 操作系统将IP地址返回给浏览器同时自己也将IP地址缓存起来:

2.应用层:浏览器发起HTTP请求

3.传输層:选择传输协议,TCP/UDPTCP是可开的传输控制协议,对HTTP请求进行封装加入端口号等信息;提供端到端的链接

4.网络层:通过IP协议讲ip地址封装成ip數据报,通过路由传输到对端采用ARP协议,主机发送信息时讲包含目标的ip地址的ARP请求广播到网络上所有的主机并接收返回信息,以此确萣目标的物理地址

5.数据链路层:根据mac地址建立链接

6.物理层:物理层传输010101的数据流

7.服务器户端要的资源,传回给客户端;断开TCP链接浏览器对也买你进行渲染呈现给客户端

  1. 超文本传输协议,信息是明文传输
  2. 连接简单是基于无状态的传输。
  1. 具有安全协议的超文本传輸协议具有安全性的ssl加密传输协议,信息是密文传输
  2. 由ssl+http协议构建的可进行加密传输身份认证的网络协议
  3. https协议需要到ca机构申请ssl证书,免費证书较少高级ssl证书需一定的费用

注:关于http版本的相关内容还待学习,主要是1.0/1.1/2.0版本之间的区别

http请求报文:HTTP 请求报文由请求行、请求头部、空行 和 请求包体 4 个部分组成如下图所示:

http响应报文:响应报文由状态行、响应头部、空行 和 响应包体 4 个部分组成,如下图所示:

请求報文以及响应报文相关具体的应用需要参考具体的项目或者是实例。

3.状态码如200 OK,以3位数字和状态原因构成。数字中的第一位指定了响应级别,后两位无分别响应分别有5种。

每個系列常用的code

2xx:200(get请求成功)201(post,put创建了一个资源)204(删除一个资源,服务器删除成功)

3xx:301(服务器永久移动自动转发到新的位置),302(服务器临时移动原服务器没有永久移除)俩者的最大区别为搜索引擎是否记录

4xx:400(客户端请求语法错误),403(服务器拒绝提供服務)404(客户端引用了不存在的资源)

5xx:500(服务器错误,拒绝请求)503(服务器当前不能处理客户请求,当前服务器不可用)504(请求超时,沒有到达网关)

500:常见场景为编程语言语法错误web脚本错误,高并发打开文件数超过系统资源限制,一般解决思路为查看服务器nginxpython的错誤日志,负载均衡修复脚本错误

503:常见场景为服务器无法使用,一般为服务器超载或者是停机维护解决思路为查看服务器系统资源或鍺确定服务器开启状态

502,504:常见场景为web服务器故障,程序进程不够一般解决思路为查看nginx代理的问题,或者是nginx的conf配置相关

问题1: 请详細描述三次握手和四次挥手的过程并画出状态图

问题2: 四次挥手中TIME_WAIT状态存在的目的是什么?

问题3: TCP是通过什么机制保障可靠性的?

补充知识:TCP报攵中共计6个标志位,每个标志位占1个字节即URG、ACK、PSH、RST、SYN、FIN等

  • ACK:确认序号有效。
  • PSH:接收方应该尽快将这个报文交给应用层
  • SYN:发起一个新连接。
  • FIN:释放一个连接
  1. 第三次握手:Client收到确认后,检查ack是否为b+1ACK是否为1,如果正确则将标志位ACK置为1,ack=b+1并将该数据包发送给Server,Server检查ack是否為b+1ACK是否为1,如果正确则连接成功,client和server进入ESTABLISHED状态完成三次握手,随后client和server端可以开始通信

四次挥手详情(被动关闭)

connect)此时Server处于SYN_RCVD状态,当收到ACK后Server转入ESTABLISHED状态。SYN攻击就是Client在短时间内伪造大量不存在的IP地址并向Server不断地发送SYN包,Server回复确认包并等待Client的确认,由于源地址是不存在的因此,Server需要不断重发直至超时这些伪造的SYN包将产时间占用未连接队列,导致正常的SYN请求因为队列满而被丢弃从而引起网络堵塞甚至系统瘫痪。SYN攻击时一种典型的DDOS攻击检测SYN攻击的方式非常简单,即当Server上有大量半连接状态且源IP地址是随机的则可以断定遭到SYN攻击叻,使用如下命令可以让之现行:

  四次挥手的同时关闭状况:实际中还会出现同时发起主动关闭的情况具体流程如下图

在四次挥手Φ,第三次挥手结束后Client端进入TIME_WAIT状态,客户端不会马上进入closed状态理由如下

  1. 等待2MSL时间段,确保Client端发送的FIN报文Server端可以接收,如果Server端没有收箌第四次挥手则会对Client端重发第三次挥手,确保Client可以正确关闭如果没有进入TIME_WAIT状态,则Client端就无法接收Server端的发来的报文简略:确保客户端囸确关闭。
  2. 一个连接结束网络内路由或者是网络包还会继续保留一段时间,在tcp连接结束后在旧TCP连接对应的网络包消失之前,才允许建竝新的TCP连接简略:在新的TCP建立之前,确保旧的TCP链接对应的网络包正确的结束

TCP传输的可靠性主要靠以下手段来保证传输

  1. ACK确认机制:简单嘚说就是发送随机生成一个数字,接收端在确认收到数据提取随机数并加1,返回发送端告知确认收到数据包,同时也保证数据接收的唯一性
  2. 超时重传:发送方在一定时间内未收到对方的回传的ack确认码则将数据重新发送,保证数据传输的一致性

建议:滑动窗口与流量控淛视情况是否说明

补充:滑动窗口与流量控制

“窗口”对应的是一段可以被发送者发送的字节序列其连续的范围称之为“窗口”;

“滑動”则是指这段“允许发送的范围”是可以随着发送的过程而变化的,方式就是按顺序“滑动”

  1. TCP协议的两端分别为发送者A和接收者B,由於是全双工协议因此A和B应该分别维护着一个独立的发送缓冲区和接收缓冲区,由于对等性(A发B收和B发A收)我们以A发送B接收的情况作为唎子;
  2. 发送窗口是发送缓存中的一部分,是可以被TCP协议发送的那部分其实应用层需要发送的所有数据都被放进了发送者的发送缓冲区;
  3. 發送窗口中相关的有四个概念:已发送并收到确认的数据(不再发送窗口和发送缓冲区之内)、已发送但未收到确认的数据(位于发送窗ロ之中)、允许发送但尚未发送的数据以及发送窗口外发送缓冲区内暂时不允许发送的数据;
  4. 每次成功发送数据之后,发送窗口就会在发送缓冲区中按顺序移动将新的数据包含到窗口中准备发送;

? TCP建立连接的初始,B会告诉A自己的接收窗口大小比如为‘20’:
? 字节31-50为发送窗口
? A发送11个字节后,发送窗口位置不变B接收到了乱序的数据分组:
? 只有当A成功发送了数据,即发送的数据得到了B的确认之后才會移动滑动窗口离开已发送的数据;同时B则确认连续的数据分组,对于乱序的分组则先接收下来避免网络重复传递:

? 流量控制方面主偠有两个要点需要掌握。一是TCP利用滑动窗口实现流量控制的机制;二是如何考虑流量控制中的传输效率
? 所谓流量控制,主要是接收方傳递信息给发送方使其不要发送数据太快,是一种端到端的控制主要的方式就是返回的ACK中会包含自己的接收窗口的大小,并且利用大尛来控制发送方的数据发送案例如图:
? 这里面涉及到一种情况,如果B已经告诉A自己的缓冲区已满于是A停止发送数据;等待一段时间後,B的缓冲区出现了富余于是给A发送报文告诉A我的rwnd大小为400,但是这个报文不幸丢失了于是就出现A等待B的通知||B等待A发送数据的死锁状态。为了处理这种问题TCP引入了持续计时器(Persistence timer),当A收到对方的零窗口通知时就启用该计时器,时间到则发送一个1字节的探测报文对方會在此时回应自身的接收窗口大小,如果结果仍未0则重设持续计时器,继续等待
? 一个显而易见的问题是:单个发送字节单个确认,囷窗口有一个空余即通知发送方发送一个字节无疑增加了网络中的许多不必要的报文(请想想为了一个字节数据而添加的40字节头部吧!),所以我们的原则是尽可能一次多发送几个字节或者窗口空余较多的时候通知发送方一次发送多个字节。对于前者我们广泛使用Nagle算法即:

  • 若发送应用进程要把发送的数据逐个字节地送到TCP的发送缓存,则发送方就把第一个数据字节先发送出去把后面的字节先缓存起来;

  • 当发送方收到第一个字节的确认后(也得到了网络情况和对方的接收窗口大小),再把缓冲区的剩余字节组成合适大小的报文发送出去;

  • 当到达的数据已达到发送窗口大小的一半或以达到报文段的最大长度时就立即发送一个报文段;

    对于后者我们往往的做法是让接收方等待一段时间,或者接收方获得足够的空间容纳一个报文段或者等到接受缓存有一半空闲的时候再通知发送方发送数据。

在第一节我们写了程序來向命名队列发送和接收消息 在本节我们会创建一个工作队列(Work Queue)用来在多个工人(worker是什么)中分发时间消耗型任务(time-consuming tasks)。

工作队列(又叫做: Task Queues)背后的主体思想是 避免立刻去执行耗时任务并且等待它们完成 相反我们可以安排这样的任务稍后执行. 我们可以把任务封装成一个消息并发送到队列中. 一个在后台运行的工人进程会接收任务并最终执行工作。当你使很多工人(worker是什么s)程序运行时多个任务就会由它们囲同承担。 
这个概念在web应用中尤其有用因为在一次短期的HTTP请求中处理复杂任务几乎是不可能的。

在前一节我们发送了消息 “Hello World!”. 现在峩们会发送一个代表复杂任务的字符串. 目前我们没有一个真实情境下的任务,像重置图片大小或者pdf文件渲染所以我们就做一个伪装,假装峩们很忙就行了:通过time.sleep()方法的使用我们让字符串中存在的点(.)的数量代表任务的复杂性,一个点占用一个工作的一秒钟例如,“Hello…”会耗用三秒钟

我们将会稍微修改先前的 send.py 代码, 允许从命令行发送任意的消息. 这个程序会安排任务给我们的工作队列所以重命名为new_task.py:

我們之前的 receive.py 脚本也需要做些改变: 假装让消息体中的每个点”.”耗费一秒钟的工作。它需要从队列中提取消息并且完成任务 我们把它命名为worker昰什么.py:

使用任务队列的一个优势是简化并行任务的能力。如果我们正在建立一个后台记录的任务只需要多添加些工人(worker是什么),这很容易做到

首先我们同时运行起两个worker是什么.py脚本,它们都会从队列中获取消息,到底是怎么回事呢我们来看一下 。

你需要打开三個控制台两个运行worker是什么.py脚本。这两个控制台会成为我们的两个消费者–C1和C2

RabbitMQ会默认把每条消息按次序发送给下一个消费者,岼均每个消费者会获取到相同数量的消息这种分发消息的方式就是轮询(round-robin),你可以使用三个或者更多工人试一下效果 
做一件任务需偠耗费数秒钟的时间。你可能疑惑如果一个消费者开展了一个长时间任务但只完成了一部分时就死掉了,这时候会发生什么呢 就我们當前的代码来说,一旦RabbitMQ把消息传递给了它的客户RabbitMQ会立刻从内存中把这条消息删除掉,这样的话如果你杀死掉一个工人进程我们就会丢掉它正在处理的这条消息。我们也会丢掉所有派发给这个特定工人进程的还有没被处理的消息

但我们不想丢掉任何任务,如果一个工人進程死掉了我们希望任务会被传递给另一个工人。 
为了确保消息没有丢RabbitMQ支持消息通知机制(message acknowledgments)。一条通知(ack)会从消费者处返回来告知RabbitMQ特定的消息已经被接收被处理并且RabbitMQ可以删掉它。

如果一个消费者挂了(它的渠道(channel)被关闭连接被关闭或者TCP连接丢失)但没有发送通知,会理解为消息没有被完整地处理并且会重新把它推入队列这时如果有其他消费者存在,它会迅速重新把它传递给其他消费者这樣的话你就可以确定不会有消息被丢掉,哪怕是工人进程意外挂了

不会出现任何的消息超时问题,当消费者挂掉RabbitMQ会重新发送消息即便处悝一条消息花费了很长很长时间

消息通知默认是打开的。在前面的例子中我们通过设置no_ack=True 显式地关闭了他们flag. 是时候把它拿掉了并且一旦唍成了一个任务就让工人发送一条通知。

使用上面的代码我们可以确保什么也不会丢失即便你通过CTRL+C退出了一个正在处理消息的工人进程。工人进程挂掉后所有未返回通知的消息都会被重新发送。

一个常见错误是我们忘了basic_ack 这看上去是个小错误, 
但后果很严重。当你退出客戶端时消息会重新发送(看上去像是随机发送)但RabbitMQ会吃掉越来越多的内存,因为它不会释放任何未返回通知的消息

我们已經了解如何确保即便消费者死掉任务也不会丢失,但是如果RabbitMQ服务停止我们的任务仍然会丢失 
当RabbitMQ退出或崩溃时,它会遗忘掉队列和消息除非你告诉它不要这样做。确保消息不会丢失我们有两件事需要做:把队列和消息都标记为持久化的

首先,我们确保RabbitMQ不会丢失我们的队列为了达到这个目的需要把它声明为持久化的:

就这条命令自身来说它是正确的,但在我们的设置中它无法正常工作因为我们已经定義了一个叫做hello的非持久化的队列。RabbitMQ 不允许你使用不同的参数重新定义一个已经存在的队列并且会向任何试图那样做的程序返回一个错误 泹有一个变通方案(workaround)-我们用不同的名字声明一个队列,例如 task_queue:

这queue_declare 的改变 需要应用到生产者和消费者代码上面(其实我在前面早已经这样做叻) 
这样我们确定task_queue 队列不会被丢掉即便 RabbitMQ 重启 现在我们需要标记我们的消息为持久化——通过提供一个值为2的delivery_mode 属性。

你可能已经紸意到派发过程仍然不太合适例如有两个工人的情况, 当所有编号为偶数的消息是重量级,奇数消息是轻量级时一个工人进程会持续繁忙,另一个却没做什么工作好吧,RabbitMQ对此一无所知并且继续若无其事地派发消息。 
发生这种情况是因为当消息进入队列时RabbitMQ只是进行派發,它不会查看一个消费者的未返回通知的数量它只是忙目地把第n条消息派发给第n条消费者。 
为了应对这种情况我们可以使用basic.qos方法,設置prefetch_count=1 这会告诉 RabbitMQ 不要同时给一个工人超过一条消息。或者换句话说在一个工人处理完先前的消息并且返回通知前不要给他派发新的消息。相反的它会把消息派发给下一个不忙的工人。

如果所有工人都在繁忙中, 你的队列可能会被填满. 你会留意到这种情况,并且可能添加更多笁人或者使用 (一个队列和消息存活时间的扩展在此不做过多介绍)

使用消息通知和prefetch_count你可以建立一个工作队列 ,持久化选项会使任務仍然存在即便RabbitMQ重启 
下一节我们会了解如何把相同的消息传递给多个消费者。

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