Callback queue 回调队列
【基于RabbitMQ的RPC】一个客户端向服务器发送请求，服务器端处理请求后，将其处理结果保存在一个存储体中。而客户端为了获得处理结果，那么客户在向服务器发送请求时，同时发送一个回调队列地址reply_to。
Correlation id 关联标识
一个客户端可能会发送多个请求给服务器，当服务器处理完后，客户端无法辨别在回调队列中的响应具体和那个请求时对应的。为了处理这种情况，客户端在发送每个请求时，同时会附带一个独有correlation_id属性，这样客户端在回调队列中根据correlation_id字段的值就可以分辨此响应属于哪个请求。
客户端发送请求：某个应用将请求信息交给客户端，然后客户端发送RPC请求，在发送RPC请求到RPC请求队列时，客户端至少发送带有reply_to以及correlation_id两个属性的信息服务器端工作流： 等待接受客户端发来RPC请求，当请求出现的时候，服务器从RPC请求队列中取出请求，然后处理后，将响应发送到reply_to指定的回调队列中客户端接受处理结果： 客户端等待回调队列中出现响应，当响应出现时，它会根据响应中correlation_id字段的值，将其返回给对应的应用
服务端(先启动)
# !/usr/bin/env python
import pika# 建立连接，服务器地址为localhost，可指定ip地址
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
# 建立会话
channel = connection.channel()
# 声明RPC请求队列
channel.queue_declare(queue='rpc_queue')# 数据处理方法
def fib(n):
if n == 0:
return 0
elif n == 1:
return 1
else:
return fib(n - 1) + fib(n - 2)# 对RPC请求队列中的请求进行处理,定义callback方法,然后调用的时候传入一些参数
def on_request(ch, method, props, body):
n = int(body)
print(" fib(%s)" % n)
# 调用数据处理方法
response = fib(n)# 将处理结果(响应)发送到回调队列(回调队列的名字由客户端发送)
ch.basic_publish(exchange='',
routing_key=props.reply_to,
properties=pika.BasicProperties(correlation_id= \
props.correlation_id),
body=str(response))
# 回馈机制
ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)# 负载均衡，同一时刻发送给该服务器的请求不超过一个
channel.basic_qos(prefetch_count=1)# 服务器订阅RPC请求队列，当队列中有请求时，将调用`on_request`方法处理请求
# 拿到客户端发送过来的数据,然后执行on_request方法
channel.basic_consume(on_request, queue='rpc_queue')
print(" [x] Awaiting RPC requests")
channel.start_consuming()
客户端
# !/usr/bin/env python
import pika
import uuidclass FibonacciRpcClient(object):
def __init__(self):
"""
客户端启动时，创建回调队列，会开启会话用于发送RPC请求以及接受响应"""
# 建立连接，指定服务器的ip地址,连接到rabbitmq服务器
self.connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='localhost'))
# 建立一个会话，每个channel代表一个会话任务
self.channel = self.connection.channel()
# 声明回调队列，再次声明的原因是，服务器和客户端可能先后开启，该声明是幂等的，多次声明，但只生效一次result = self.channel.queue_declare(exclusive=True)
# 将次队列指定为当前客户端的回调队列
self.callback_queue = result.method.queue# 注意理解=后面代码的意思,随机创建名字# 客户端订阅回调队列，当回调队列中有响应时，调用`on_response`方法对响应进行处理;
# 这个地方只是定义或者传参,代码不会停滞在这个地方
self.channel.basic_consume(self.on_response, no_ack=True,
queue=self.callback_queue)# 定义客户端消费回调队列时的方法# 对回调队列中的响应进行处理的函数
def on_response(self, ch, method, props, body):
if self.corr_id == props.correlation_id:
self.response = body# 发出RPC请求
def call(self, n):
# 初始化 response
self.response = None
# 生成correlation_id
self.corr_id = str(uuid.uuid4())# 给发送的数据进行标记,当不同的数据发送时,返回的值必须知晓是哪个数据的结果
# 发送RPC请求内容到RPC请求队列`rpc_queue`，同时发送的还有`reply_to`和`correlation_id`
self.channel.basic_publish(exchange='',
routing_key='rpc_queue',
properties=pika.BasicProperties(
reply_to=self.callback_queue,# 声明对方发送的数据是发送到哪个队列中
correlation_id=self.corr_id,# 数据标记字符串
),
body=str(n))# 将数据发送到rpc_queue中while self.response is None:# 判定response是否有值,没有值的话一直在这while循环
self.connection.process_data_events()# basic_consume和他有关
return int(self.response)# 建立客户端
fibonacci_rpc = FibonacciRpcClient()# 第一步创建对象执行init方法# 发送RPC请求
print(" [x] Requesting fib(30)")
response = fibonacci_rpc.call(30)# 第二步执行call方法
print(" [.] Got %r" % response)
注意: 关于客户端其为初始的生产者,先将生产的数据放到rpc_queue中,并告知服务端,服务端生产的数据放在什么地方,当该地方有数据时在进行消费.
关于服务端,其先启动,声明客户端发送数据存放的queue.
然后开始等待生命的rpc_queue中有数据,当其有数据后,从里面拿出数据
进行加工,将加工的数据放到客户端要求的queue中.然后继续等待rpc_queue中的数据传过来.
