RabbitMQ提供跨语言接口,我们可以使用主流编程语言Java,C,C++,Python,PHP等和RabbitMQ做对接。RabbitMQ有消息确认机制、灵活的路由控制、以及消息集群高可用,使得很多大型系统使用RabbitMQ做消息处理系统。
消息队列(Message Queue)是一种应用间的通信方式,消息发送后可以立即返回,由消息系统来确保消息的可靠传递。消息发布者只管把消息发布到 MQ 中而不用管谁来取,消息使用者只管从 MQ 中取消息而不管是谁发布的。这样发布者和使用者都不用知道对方的存在。
简单的消息队列,我们完全可以使用Redis实现,而相对复杂的需求,比如消息确认、消息持久化、高可用等需要用RabbitMQ这样的大器来做比较合适。
本文我们结合实例给大家讲解使用PHP处理RabbitMQ消息队列的应用。
安装php-amqplib
php-amqplib是一个纯PHP库,使用它,基于PHP的脚本客户端就可以轻松的连接和操作RabbitMQ。我们使用composer
来安装。
composer require php-amqplib/php-amqplib
知识兔示例说明
生产者(Producer)和消费者(Consumer)是消息队列的基本概念,生产者是指生产消息的一方,也是消息发送方,消费者就是消费消息的一方,也是消息接收方,队列就是存储消息的一个缓存区。本文实例将由生产者发送很多消息给消息队列,由多个消费者来消费队列中的消息。我们可以想象这样的场景:皮鞋生产打包打包车间,不断有成品鞋进入传送带(消息队列)等待操作工人(消费者)将皮鞋打包。因为等待打包的鞋子特别多,我们需要安排多个打包工人在传送带两边,及时从传送带取出成品鞋,然后装箱打包。我们要求是要确保工人最后打包好的皮鞋数量一双不少,不能因为打包工人操作慢或者个人原因暂时离开生产线,导致最终打包数不一致。
消息发送
生产者将消息发送给队列,至于谁来消费(处理)这些消息,生产者不管。
消息队列(MQ),用来保存消息直到发送给消费者。它是消息的容器,也是消息的终点。一个消息可投入一个或多个队列。消息一直在队列里面,等待消费者连接到这个队列将其取走。
消息到达队列中后,如果没有一个消费者来处理消息的话,我们希望队列中的消息不要丢弃,也就是消息持久化。在生产者和消费者中都要将queue_declare
第3个参数设置为true,表示让消息队列持久化。
$channel->queue_declare($queue, false, true, false, false);
知识兔此外,我们可以确保即使RabbitMQ重启了,消息队列不会丢失,在生产者端设置:'delivery_mode' => AMQPMessage::DELIVERY_MODE_PERSISTENT
。
现在我们建立生产者文件sender.php,我们假设服务端已经安装好RabbitMQ,并且开放好对应端口。如何安装?请看:在CentOS7系统安装与配置RabbitMQ。
<?php
/**
* @Author: Helloweba
* @sender.php
* @消息生产者-分发任务
*/
require_once __DIR__ . '/vendor/autoload.php';
use PhpAmqpLib\Connection\AMQPStreamConnection;
use PhpAmqpLib\Message\AMQPMessage;
$queue = 'worker';
//$connection = new AMQPStreamConnection('localhost', 5672, 'guest', 'guest');
$connection = new AMQPStreamConnection(
'192.168.0.100',
56720,
'zhishitu', //user
'zhishitu', //password
'test' //vhost
);
$channel = $connection->channel();
$channel->queue_declare($queue, false, true, false, false); //第3个参数设置为true,表示让消息队列持久化
for ($i = 0; $i < 100; $i++) {
$arr = [
'id' => 'message_' . $i,
'order_id' => str_replace('.', '' , microtime(true)) . mt_rand(10, 99) . $i,
'content' => 'zhishitu-' . time()
];
$data = json_encode($arr);
$msg = new AMQPMessage($data, ['delivery_mode' => AMQPMessage::DELIVERY_MODE_PERSISTENT]); ////设置rabbitmq重启后也不会丢失队列,或者设置为'delivery_mode' => 2
$channel->basic_publish($msg, '', $queue);
echo 'Send message: ' . $data . PHP_EOL;
}
$channel->close();
$connection->close();
知识兔上述代码中,我们模拟了生产者向队列中发送了100条订单消息。
消息接收
消费者是指完成消息的接收和处理的客户端程序,消费者就如同生产线上的操作工人,他们按照操作规程从传送带上取出产品后有序的完成后续工作任务。
实际项目中,如果消费者处理消息能力不够时,就要开启多个消费者来消费队列中的消息。默认情况下,RabbitMQ将会把队列中的消息平均分配给每个消费者。如果消费者要对分配到的消息任务处理时间很长(耗时任务),那么处理消息任务的时候就有可能会遇到意外。比如某个消费者断电了,或者出故障了,那它正在处理的消息会怎么办?这里就是RabbitMQ的消息确认机制,为了保证数据不丢失,RabbitMQ会将未处理完的消息分配给下一个消费者处理。
此外RabbitMQ还可以设置公平分配消息任务,不会给某个消费者同时分配多个消息处理任务,因为消费者无法同时处理多个消息任务。换句话说,RabbitMQ在处理和确认消息之前,不会向消费者发送新的消息,而是将消息分发给下一个不忙的消费者。
$channel->basic_qos(null, 1, null); //处理和确认完消息后再消费新的消息
知识兔我们现在建立消费者文件receiver.php,代码如下:
<?php
/**
* @Author: Helloweba
* @receiver.php
* @消息消费者-接收端
*/
require_once __DIR__ . '/vendor/autoload.php';
use PhpAmqpLib\Connection\AMQPStreamConnection;
$queue = 'worker';
//$connection = new AMQPStreamConnection('localhost', 5672, 'guest', 'guest');
$connection = new AMQPStreamConnection('192.168.0.100', 56720, 'zhishitu', 'zhishitu', 'test');
$channel = $connection->channel();
$channel->queue_declare($queue, false, true, false, false);
echo ' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C' . PHP_EOL;
$callback = function($msg){
echo " Received message:", $msg->body, PHP_EOL;
sleep(1); //模拟耗时执行
$msg->delivery_info['channel']->basic_ack($msg->delivery_info['delivery_tag']);
};
$channel->basic_qos(null, 1, null); //处理和确认完消息后再消费新的消息
$channel->basic_consume($queue, '', false, false, false, false, $callback); //第4个参数值为false表示启用消息确认
while(count($channel->callbacks)) {
$channel->wait();
}
$channel->close();
$connection->close();
知识兔模拟测试
现在我们运行多个消费者终端,可以打开多个ssh客户端,client1和client2运行:
php receive.php
知识兔然后再开个终端,运行生产者:
php sender.php
知识兔由于消费者是阻塞运行的,他们会一直等待队列中的消息,当有消息就会去取出来处理。我们可以模拟将其中某个客户端中断,即断开某个消费者。然后再看消息是不是被其他消费者接收处理了。同样我们可以模拟将客户端全部重启,看看队列中的消息是否没有丢失。
当client1中断连接RabbitMQ后,再次运行连接RabbitMQ,在client2中看到的消息处理情况,注意看图中的消息id。
client1:
client2:
接下来我们来了解下RabbitMQ消息发布与订阅相关知识,敬请关注。