exchange

import pika import sys credentials = pika.PlainCredentials('alex', 'alex123') connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters( '192.168.14.52',credentials=credentials)) channel = connection.channel() channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',type='direct') severity = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else 'info' #严重程度,级别 message = ' '.join(sys.argv[2:]) or 'Hello World!' channel.basic_publish(exchange='direct_logs', routing_key=severity, body=message) print(" [x] Sent %r:%r" % (severity, message)) connection.close() direct_send.py import pika import sys credentials = pika

fanout: 广播　， exclusire=True　随机唯一的 广播模式：实时的 import pika import sys credentials = pika.PlainCredentials('alex', 'alex123') connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters( '192.168.14.52',credentials=credentials)) channel = connection.channel() channel.exchange_declare(exchange='logs',type='fanout') message = ' '.join(sys.argv[1:]) or "info: Hello World!" channel.basic_publish(exchange='logs', routing_key='', body=message) print(" [x] Sent %r" % message) connection.close() fanout_send.py import pika credentials = pika.PlainCredentials('alex', 'alex123') connection = pika

学了下BIT，炸了。。。 #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <algorithm> #include <cmath> #define R(a,b,c) for(register int a = (b); a <= (c); ++ a) #define nR(a,b,c) for(register int a = (b); a >= (c); -- a) #define Max(a,b) ((a) > (b) ? (a) : (b)) #define Min(a,b) ((a) < (b) ? (a) : (b)) #define Fill(a,b) memset(a, b, sizeof(a)) #define Abs(a) ((a) < 0 ? -(a) : (a)) #define Swap(a,b) a^=b^=a^=b #define ll long long #define ON_DEBUG #ifdef ON_DEBUG #define D_e_Line printf("\n\n----------\n\n") #define D_e(x) cout << #x << " = " << x << endl #define Pause() system("pause")

一、RabbitMQ 消息队列介绍 二、RabbitMQ基本示例. 　　1、Rabbitmq 安装 　　2、基本示例 　　3、RabbitMQ 消息分发轮询 三、RabbitMQ 消息持久化（durable、properties） 　　1、RabbitMQ 相关命令 　　2、消息持久化 四、RabbitMQ 广播模式（exchange） 　　1、fanout 纯广播、all 　　2、direct 有选择的接收消息 　　3、topic 更细致的过滤 　　4、RabbitMQ RPC 实现（Remote procedure call） 上节回顾 主要讲了协程、进程、异步IO多路复用。 协程和IO多路复用都是单线程的。 epoll 在linux下通过这个模块libevent .so 实现 gevent 在底层也是用了libevent .so 1 2 gevent可以理解为一个更上层的封装。 使用select或者selectors，每接收或发送数据一次都要select一次 twisted异步网络框架，强大又庞大，不支持python3 (代码量python中排top3)。几乎把所有的网络服务都重写了一遍。 一、RabbitMQ 消息队列介绍 RabbitMQ也是消息队列，那RabbitMQ和之前python的Queue有什么区别么？ py 消息队列: 线程 queue

云计算openstack共享组件——消息队列rabbitmq（3） 一、MQ 全称为 Message Queue, 消息队列（ MQ ） 是一种应用程序对应用程序的通信方法。应用程序通过读写出入队列的消息（针对应用程序的数据）来通信，而无需专用连接来链接它们。 消息传递指的是程序之间通过在消息中发送数据进行通信，而不是通过直接调用彼此来通信，直接调用通常是用于诸如远程过程调用的技术。排队指的是应用程序通过队列来通信。队列的使用除去了接收和发送应用程序同时执行的要求。 排队指的是应用程序通过 队列来通信。队列的使用除去了接收和发送应用程序同时执行的要求。 二、AMQP 即 Advanced Message Queuing Protocol 高级消息队列协议，是应用层协议的一个开放标准，为面向消息的中间件设计。消息中间件主要用于组件之间的解耦，消息的发送者无需知道消息使用者的存在，反之亦然。 AMQP 的主要特征是面向消息、队列、路由（包括点对点和发布 / 订阅）、可靠性、安全。 三、 Rabbitmq概念： 属于一个流行的开源消息队列系统。属于AMQP( 高级消息队列协议 ) 标准的一个 实现。是应用层协议的一个开放标准，为面向消息的中间件设计。用于在分布式系统中存储转发消息，在 易用性、扩展性、高可用性等方面表现不俗。 消息中间件主要用于组件之间的解耦

1、需要用到的参数： 　　主机名：hostname、端口号：port、交换器：exchange、路由key：routingkey 、绑定路由：bindingkey、用户名：user、密码：psw，默认用户名和密码为guest。 2、步骤： 1）、建立TCP连接： 　　conn = amqp_new_connection(); 　　socket = amqp_tcp_socket_new(conn); 2）、打开建立的TCP连接，使用socket，主机名和端口号： 　　status = amqp_socket_open(socket, hostname, port); 3）、登录 　　amqp_login(conn,"/",0,131072,0,AMQP_SASL_METHOD_PLAIN,"guest","guest"); 4）、打开信道： 　　amqp_channel_open(conn, 1); 　　amqp_get_rpc_reply(conn); 5）、开始发送或者监听消息 6）、关闭信道、关闭连接、销毁连接： 　　amqp_channel_close(conn, 1, AMQP_REPLY_SUCCESS); 　　amqp_connection_close(conn, AMQP_REPLY_SUCCESS); 　　amqp_destroy_connection(conn)

转载： http://www.ityouknow.com/springboot/2016/11/30/spring-boot-rabbitMQ.html RabbitMQ 即一个消息队列，主要是用来实现应用程序的异步和解耦，同时也能起到消息缓冲，消息分发的作用。 消息中间件最主要的作用是解耦，中间件最标准的用法是生产者生产消息传送到队列，消费者从队列中拿取消息并处理，生产者不用关心是谁来消费，消费者不用关心谁在生产消息，从而达到解耦的目的。在分布式的系统中，消息队列也会被用在很多其它的方面，比如：分布式事务的支持，RPC 的调用等等。 RabbitMQ 介绍 RabbitMQ 是实现 AMQP（高级消息队列协议）的消息中间件的一种，最初起源于金融系统，用于在分布式系统中存储转发消息，在易用性、扩展性、高可用性等方面表现不俗。 RabbitMQ 主要是为了实现系统之间的双向解耦而实现的。当生产者大量产生数据时，消费者无法快速消费，那么需要一个中间层。保存这个数据。 AMQP，即 Advanced Message Queuing Protocol，高级消息队列协议，是应用层协议的一个开放标准，为面向消息的中间件设计。消息中间件主要用于组件之间的解耦，消息的发送者无需知道消息使用者的存在，反之亦然。AMQP 的主要特征是面向消息、队列、路由（包括点对点和发布/订阅）、可靠性、安全。

RabbitMQ：四种ExChange用法 tonytonyyang 2017-08-21 17:50:49 浏览5971 RabbitMQ发送消息时，都是先把消息发送给ExChange（交换机），然后再分发给有相应RoutingKey（路由）关系的Queue（队列）。 ExChange和Queue之前是多对多的关系。 RabbitMQ 3.0之后创建ExChange时，有四种类型可选“fanout、direct、topic、headers”。 一、fanout 当向一个fanout发送一个消息时，RoutingKey的设置不起作用。 消息会被发送给同一个交换机下的所有队列，每个队列接收到的消息是一样的； 一个队列内有所有消费者（包含那些并没有相应RoutingKey的 消费者 ），将平分队列接收到的消息 。 ----------------消息生产者---------------- ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory(); factory.setHost(S_RabbitMQ.QUEUE_IP);// MQ主机 factory.setPort(S_RabbitMQ.QUEUE_PORT);// MQ端口 factory.setUsername(S_RabbitMQ.QUEUE_USER);// MQ用户名

转自 ： https://www.xncoding.com/2017/05/13/mq/rabbitmq-tutorial04.html Direct exchange也支持同一条消息发送到多个队列中： 同时还能支持交换机使用同一个 binding key 来和多个队列绑定， 这时候如果某个消息的 routing key 一致，那么这个消息会同时发送给这几个队列。 来源： https://www.cnblogs.com/zhonghuahero/p/11345139.html

为什么用消息队列 举例 比如在一个企业里，技术老大接到boss的任务，技术老大把这个任务拆分成多个小任务，完成所有的小任务就算搞定整个任务了。 那么在执行这些小任务的时候，可能有一个环节很费时间，并且优先级很低，推迟完成也不影响整个任务运转，那么技术老大就会将这个很费时间，且不重要的任务，丢给他的小弟去解决，自己继续完成其他任务。 转化为计算机思想 那个技术老大就是一个 程序系统，那个小弟就是消息队列。 当程序系统发现某些任务耗费时间且优先级较低，迟点完成也不影响整个任务，就把这个任务丢给消息队列。 场景 在程序系统中，例如外卖系统，订单系统，库存系统，优先级较高 发红包，发邮件，发短信，app消息推送等任务优先级很低，很适合交给消息队列去处理，以便于程序系统更快的处理其他请求。 消息队列工作流程 消息队列一般有三个角色： 队列服务端 队列生产者 队列消费者 消息队列工作流程就如同一个流水线，有产品加工，一个输送带，一个打包产品 输送带就是 不停运转的消息队列服务端 加工产品的就是 队列生产者 在传输带结尾打包产品的 就是队列消费者 队列产品 RabbitMQ Erlang编写的消息队列产品，企业级消息队列软件，支持消息负载均衡，数据持久化等。 ZeroMQ saltstack软件使用此消息，速度最快。 Redis key-value的系统，也支持队列数据结构，轻量级消息队列