java rabbitmq提高消费速度线程

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落花有意飞花 2024-12-22 19:55:46

文章标签 rabbitmq json python 单线程 文章分类 Java 后端开发

问题

python 脚本进行 MQ 消费过慢， rabbitmq 服务端开始累积队列的时候, 会发现 python 脚本跑满 CPU
假如消费队列中，消息具有前后依赖关系，那么多线程并发 python 脚本可以保持这个依赖关系吗
例如
消息 ID 1 openstack NOVA 发送消息我要创建云主机
消息 ID 2 openstack CINDER 发送信息，我要创建一个 10GB 的云盘
消息 ID 3 把创建的云盘挂载到云主机中
上述问题纯属假设，我们不考虑程序的重试机制，超时机制，回源机制
那么就是说，假如如果不顺序执行 MQ 任务，可能会导致错误发生

说明

本文只针对 customer 部分进行单进程，多进程测试

pika 说明

当使用 centos7 进行程序开发时，可以通过两种方法安装 pika 模块

yum install -y python2-pika-0.10.0-9.el7.noarch (安装 pika-0.9 版本)
pip install pika (安装了 pika 1.1.0 版本)

区别

pika 0.9.0

进行 rabbitmq 消费时，经常会遇到服务器中有消费堆积现象发生
当服务器端有消费堆积时候，运行 customer python 进程 CPU 消耗会达到 100%

注意使用时参数却别

result = channel.queue_declare(exclusive=True)   可以不指定 QUEUE 参数
channel.basic_consume(callback,
                      queue_name='fanout_cmdb3_mq_exchange'，
                      no_ack=False)

pika 1.1.0

解决了对服务端消费堆积问题
没有再发现 python 脚本 CPU 消耗 100% 问题

注意使用时参数却别

result = channel.queue_declare(exclusive=True, queue='fanout_cmdb3_mq_exchange')  新版需要指定 queue  
 
 channel.basic_consume(queue_name,           参考源码后发现新版参数位置改变， 另外直接放置 queue_name, 不需要参数， no_ack 参数要替换为 auto_ack
                       callback,
                       auto_ack=False)

python 脚本

rabbitmq 入队 python 脚本

目的

队列需要消费者返回消费确认信息
每次执行脚本都会随机生成 600 条以内的信息，并向 RABBITMQ 入队
队列信息内容 {“id”: 0, “time”: “2020-07-02_13:35:44”}

参考脚本

#!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pika
import json
import time
import random

parameters = pika.ConnectionParameters(host='rabbitmqserver',
                                           credentials=pika.PlainCredentials('mquser', 'mqpassword'))
connection = pika.BlockingConnection(parameters=parameters)
channel = connection.channel()
#  'win-test'  为消息队列
#  durable = true 用于持久性保留消息， 只要消费确认后才会删除消息
channel.queue_declare(queue='win-test' , durable=True)  
now = time.strftime("%Y-%m-%d_%H:%M:%S",time.localtime(time.time()))
randomNum = random.randint(1,600)

for i in range(10):
    data = {}
    data["id"] = i
    data["time"] = now
    message=json.dumps(data)
    channel.basic_publish(exchange = '',routing_key = 'win-test',body = message,
                          properties=pika.BasicProperties(delivery_mode = 2))   #  必须确认消费
    print(message)

connection.close()

rabbitmq python 消费脚本（单线程）

目的

从 rabbitmq server 中获取消费队列
消费并完成脚本操作后进行消息确认
吧消费信息依次写入到本地文本中，用于队列消费顺序确认

参考脚本

#!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pika
import sys
import json
def callback(ch, method, properties, body):
    try:
        jsonObject = json.loads(body)
    except :
        print("not json info")
    if len(jsonObject) > 0:
        writeFile(jsonObject)
    ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag)  <- 确认消费完成

def writeFile(data):
    with open("/tmp/test.txt", 'a') as fileObj:
        json.dump(data ,fileObj)
        fileObj.write("\n")

if __name__ == '__main__':
    parameters = pika.ConnectionParameters(host='rabbitmq-server',
         credentials=pika.PlainCredentials('admin', 'admin'))
    connection = pika.BlockingConnection(parameters=parameters)
    channel = connection.channel()
    #  fanout 使用的是广播模式
    channel.exchange_declare(exchange='win-test',exchange_type='fanout')
    result = channel.queue_declare(exclusive=True)
    queue_name = result.method.queue
    channel.queue_bind(exchange='',
                    queue='win-test')
    channel.basic_consume(callback,
                       queue='win-test',
                       no_ack=False)           # no_ack=False  确保需要 ACK 回应再确认消费
    print(' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C')
    channel.start_consuming()

rabbitmq python 消费脚本（多线程）

说明

脚本工作原理跟单线程一样
但使用了 5 个进程进行并发消费用于验证消费过程中无法按照 queue 中队列顺序进行处理
单线程使用了 pika 0.9 模板，多线程使用了 pika 1.1.0 模块，因此登录方式，callback 方法不一样

参考脚本

#!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-

import multiprocessing
import time
import pika
import json


def callback(ch, method, properties, body):
    print " [x] %r received %r" % (multiprocessing.current_process(), body,)

    try:
        jsonObject = json.loads(body)
    except :
        print("not json info")

    if len(jsonObject) > 0:
        writeFile(jsonObject)

    ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag)


def writeFile(data):

    with open("/tmp/test.txt", 'a') as fileObj:
        json.dump(data ,fileObj)
        fileObj.write("\n")



def consume():
    credentials = pika.PlainCredentials('admin', 'admin')
    parameters = pika.ConnectionParameters('mqserver', credentials=credentials, heartbeat=5)

    connection = pika.BlockingConnection(parameters)
	
    channel = connection.channel()
    channel.exchange_declare(exchange='win-test',exchange_type='fanout')
    channel.queue_declare(queue='win-test', durable=True)

    channel.basic_consume("win-test",
                          callback,
                          auto_ack=False)

    print ' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C'
    try:
        channel.start_consuming()
    except KeyboardInterrupt:
        pass

workers = 5
pool = multiprocessing.Pool(processes=workers)
for i in xrange(0, workers):
    pool.apply_async(consume)

try:
    while True:
        continue
except KeyboardInterrupt:
    print ' [*] Exiting...'
    pool.terminate()
    pool.join()

结论

参考输出文件可以知道，当使用多进行连接 MQ ，无法保证队列获取先后顺序

{"id": 292, "time": "2020-07-01_17:47:57"}
{"id": 297, "time": "2020-07-01_17:48:33"}
{"id": 298, "time": "2020-07-01_17:48:33"}
{"id": 293, "time": "2020-07-01_17:47:57"}
{"id": 299, "time": "2020-07-01_17:48:33"}
{"id": 294, "time": "2020-07-01_17:47:57"}
{"id": 300, "time": "2020-07-01_17:48:33"}
{"id": 278, "time": "2020-07-01_17:47:59"}
{"id": 279, "time": "2020-07-01_17:47:59"}
{"id": 301, "time": "2020-07-01_17:48:33"}
{"id": 280, "time": "2020-07-01_17:47:59"}
{"id": 302, "time": "2020-07-01_17:48:33"}
{"id": 281, "time": "2020-07-01_17:47:59"}
{"id": 303, "time": "2020-07-01_17:48:33"}
{"id": 283, "time": "2020-07-01_17:50:01"}
{"id": 304, "time": "2020-07-01_17:48:33"}
{"id": 284, "time": "2020-07-01_17:50:01"}
{"id": 305, "time": "2020-07-01_17:48:33"}
{"id": 285, "time": "2020-07-01_17:50:01"}

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