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上一篇文章中,演示了一个发送者和一个消费者的情况。这一篇介绍一下多个消费者在同一个消息队列中获取消息的情况。

 

在有些应用当中,消费端接收到消息任务需要长时间的处理,如果等上一个消息处理完成以后再取下一个数据进行处理的话,势必会有一些延迟。在消息队列中的数据也会不断增多,延迟将越来越大。当然对于一个消费进程来说,在某些情况下可以起多个线程来处理,而在这里将介绍另一种处理方式,多个消费进程的情况。而RabbitMQ在这方面进行了很好的处理和封装,使客户程序可以很方便的使用。

 

python-two

 

 

其实,在代码实现上和上一遍的例子中并没有什么不同,我们只需要运行两个Server端的程序就可以了。我们可以看到,发送的消息会平均的由两个Server中的一个来处理。不会有重复。倘若一个Server程序关闭了,那之后发送的所有消息都会在还运行着的那个Server程序上处理。这可以解决我们一些需要负载均衡的场景,而且扩展非常方便,只要在运行一个Server也就是Worker就可以了,Worker之间的状态同步都免了。

 

当我们处理一个较长时间任务的时候,程序在处理过程中如果出现异常,或程序挂了导致消息没有处理成功,我们通常并不希望丢失该消息任务,而希望由其他Worker来处理或者等挂了的Worker重新起来以后再处理。同样,应对该场景,RabbitMQ也提供了简便的API方便我们处理。在RabbitMQ中,为了不让消息丢失,它提供了消息应答的概念。当消费者获取到了一个消息以后,需要给RabbitMQ服务一个应答的消息,告知服务我已经收到或正确处理了该消息。那么RabbitMQ可以放心的在队列中删除该消息。在上一篇的服务端的代码中

channel.BasicConsume("TaskQueue", true, consumer);

的第二个参数是true,RabbitMQ服务一旦把消息送达目标队列及认为应答了。为了演示不发送应答消息的情况,我们需要安装一个RabbitMQ的plugin:Management UI。安装这个插件比较简单。

你可以再 http://www.rabbitmq.com/management.html 了解到详细信息。

打开浏览器, http://localhost:55672,输入默认的用户名密码 guest/guest,进入主界面。界面上信息很多,我们只看最上面的一块:Queued Messages。

还是启动一个发送程序和一个接受程序。把接收程序的定义消费者的代码修改为

channel.BasicConsume("TaskQueue", false, consumer);

然后运行两个程序,发送一个消息。由于我们在接收消息的代码中没有发送消息收到的应答包,所以在刚才监控的网页上回出现如下结果:

image

 

没有回应的消息是1个。接下来我们关闭接收程序,不修改任何代码,然后再次运行接收程序。我们发现接收程序再次收到了那个原来的消息。而浏览器上显示的状态还是没有变说明还是有一个消息没有应答,因为我们第二次运行的接收程序还是没有发应答包。关掉接收程序,修改一下代码,在处理完消息的时候我们添加如下代码:

channel.BasicAck(ea.DeliveryTag, false);

这时,我发现程序如我们所料,还是会收到一次那个消息包,但是监控网页的界面却变了:

image

 

然后,无论在运行多少次接收程序,都不会再收到该消息包了。这也就说明了,RabbitMQ真正认为该消息被正确处理了。

需要注意的是,RabbitMQ对于没有发送应答包的消息没有时间的限制,也就是说没有Timeout。RabbitMQ只会在处理消息的接收程序与RabbitMQ服务端断开连接后才会重新分配该消息。如果连接没有断,但处理程序几天没有给回应包,它也不会重新发送。所以,如果在处理程序出现异常的时候,我们可以写代码将与RabbitMQ的连接断开来实现消息的重新发送(也许会发到其他负载均衡的机器上处理)。

修改后的接收端代码如下:

    public class Worker
    {
        public void Listen()
        {
            ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
            factory.HostName = "localhost";
            using (IConnection connection = factory.CreateConnection())
            {
                using (IModel channel = connection.CreateModel())
                {
                    channel.QueueDeclare("TaskQueue", true, false, false, null);
                    //channel.BasicQos(500, 1, false);
                    QueueingBasicConsumer consumer = new QueueingBasicConsumer(channel);
                    channel.BasicConsume("TaskQueue", false, consumer);
 
                    while (true)
                    {
                        BasicDeliverEventArgs ea =
                            (BasicDeliverEventArgs)consumer.Queue.Dequeue();
                        Console.WriteLine("Receive a Message, start to handle");
 
                        //模拟断开连接
                        return;
 
                        //模拟长时间运行
                        Thread.Sleep(60000);
                        byte[] bytes = ea.Body;
 
                        XmlSerializer xs = new XmlSerializer(typeof(RequestMessage));
                        using (MemoryStream ms = new MemoryStream(bytes))
                        {
                            RequestMessage message = (RequestMessage)xs.Deserialize(ms);
                            Console.WriteLine("Receive a Message, Id:" + message.MessageId + " Message:" + message.Message);
                        }
                        //发送应答包
                        channel.BasicAck(ea.DeliveryTag, false);
                    }
                }
            }
        }
    }

 

需要注意的是,该功能只有在point-point模式下才有如此效果,也就是一发一接的模式下。如果是发布和订阅这种broadcasting的模式下,这种配置项的结果会有一些不同,我们下一篇再说。

 

完整示例代码从这里下载

posted on 2012-09-26 14:43  nick hao  阅读(6749)  评论(2编辑  收藏