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使用python通過pika操作rabbitmq的核心步驟為：1. 建立連接（blockingconnection）；2. 創(chuàng)建通道（channel）；3. 聲明持久化隊列（queue_declare，durable=true）；4. 發(fā)布消息時設(shè)置消息持久化（delivery_mode=2）；5. 消費者手動確認(rèn)消息（auto_ack=false，basic_ack）。選擇rabbitmq因其基于amqp協(xié)議，具備高可靠性、豐富的交換機類型和成熟生態(tài)，適合需要復(fù)雜路由與消息不丟失的場景。pika的同步模式（blockingconnection）適用于簡單腳本，邏輯直觀但阻塞線程；異步模式（如selectconnection）適用于高并發(fā)服務(wù)，通過事件循環(huán)提升吞吐量，但編程復(fù)雜度更高。消息持久化需同時設(shè)置隊列和消息的durable與delivery_mode=2，確保服務(wù)重啟后消息可恢復(fù)；確認(rèn)機制通過關(guān)閉auto_ack并手動調(diào)用basic_ack實現(xiàn)，保證消息被成功處理前不會丟失，支持“至少一次”投遞，要求消費者具備冪等性。完整實現(xiàn)包括生產(chǎn)者發(fā)送5條消息并休眠，消費者接收后模擬處理耗時并發(fā)送確認(rèn)，確保消息可靠傳遞與處理。

Python怎樣操作消息隊列？pika連接RabbitMQ

Python操作消息隊列，Pika連接RabbitMQ，這組合在很多后端系統(tǒng)里簡直是標(biāo)配。它提供了一種可靠的異步通信機制，讓不同服務(wù)間解耦，處理高并發(fā)任務(wù)變得游刃有余。通過Pika庫，Python應(yīng)用可以輕松地發(fā)布消息到隊列，也能消費隊列中的消息，實現(xiàn)服務(wù)間的有效協(xié)作。

解決方案

要用Python通過Pika操作RabbitMQ，核心步驟圍繞著連接（Connection）、通道（Channel）、聲明隊列/交換機、發(fā)布消息和消費消息。最直接的方式是使用Pika的

BlockingConnection

登錄后復(fù)制

，它簡單易用，適合快速開發(fā)和非高并發(fā)場景。

生產(chǎn)者（發(fā)布消息）示例：

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import pika
import time

# 連接RabbitMQ服務(wù)器
# 這里假設(shè)RabbitMQ運行在本地，沒有用戶名密碼
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()

# 聲明一個隊列，如果隊列不存在則創(chuàng)建。durable=True表示隊列持久化
# 即使RabbitMQ重啟，隊列也不會丟失
channel.queue_declare(queue='my_queue', durable=True)

message_count = 0
while message_count < 5:
    message = f"Hello World! Message number {message_count}"
    # 發(fā)布消息到默認(rèn)交換機，路由鍵為隊列名
    # delivery_mode=2表示消息持久化，即使RabbitMQ重啟，消息也不會丟失
    channel.basic_publish(
        exchange='',
        routing_key='my_queue',
        body=message,
        properties=pika.BasicProperties(
            delivery_mode=2,  # 使消息持久化
        )
    )
    print(f" [x] Sent '{message}'")
    message_count += 1
    time.sleep(1) # 模擬發(fā)送間隔

connection.close()

登錄后復(fù)制

消費者（消費消息）示例：

import pika
import time

# 連接RabbitMQ服務(wù)器
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()

# 聲明相同的隊列，確保消費者知道要從哪個隊列取消息
channel.queue_declare(queue='my_queue', durable=True)

print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')

def callback(ch, method, properties, body):
    """
    消息處理回調(diào)函數(shù)
    ch: channel對象
    method: 包含消息的 delivery tag 等信息
    properties: 消息屬性
    body: 消息體
    """
    print(f" [x] Received '{body.decode()}'")
    time.sleep(body.count(b'.')) # 模擬處理消息的耗時
    # 消息處理完成后，發(fā)送確認(rèn)回執(zhí)
    ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)
    print(" [x] Done")

# 設(shè)置QoS (Quality of Service)，每次只分發(fā)一條消息給消費者
# 這樣可以防止一個消費者處理速度慢，導(dǎo)致所有消息堆積在它那里
channel.basic_qos(prefetch_count=1)

# 開始消費消息，no_ack=False表示需要手動發(fā)送確認(rèn)回執(zhí)
channel.basic_consume(queue='my_queue', on_message_callback=callback, auto_ack=False)

# 啟動消費循環(huán)，會一直阻塞直到連接關(guān)閉
channel.start_consuming()

登錄后復(fù)制

為什么選擇RabbitMQ作為消息隊列？

我個人覺得，RabbitMQ就像是消息隊列界的“老黃?！?，它穩(wěn)定、可靠、功能全面，是很多企業(yè)級應(yīng)用的首選。你可能聽說過Kafka在高吞吐量大數(shù)據(jù)場景的優(yōu)勢，但對于需要復(fù)雜路由、高可靠性、并且消息處理量并非天文數(shù)字的業(yè)務(wù)，RabbitMQ的優(yōu)勢就凸顯出來了。

它基于AMQP（Advanced Message Queuing Protocol）協(xié)議，這個協(xié)議本身就為消息的可靠傳輸、事務(wù)性、路由等提供了強大的保障。這意味著，當(dāng)你的系統(tǒng)對消息丟失零容忍時，RabbitMQ能給你足夠的信心。它的交換機（Exchange）類型非常豐富，比如直連（Direct）、扇出（Fanout）、主題（Topic）、頭部（Headers），可以滿足各種復(fù)雜的路由需求。想象一下，你有一個訂單系統(tǒng)，新訂單消息可能需要同時通知庫存、物流和客戶服務(wù)部門，通過RabbitMQ的Topic交換機，一條消息就能精準(zhǔn)地分發(fā)給所有相關(guān)方，這可比你手動維護(hù)多個HTTP請求或者數(shù)據(jù)庫觸發(fā)器要優(yōu)雅和高效得多。

而且，RabbitMQ的社區(qū)非常活躍，文檔也相當(dāng)完善，遇到問題很容易找到解決方案。對于Python開發(fā)者來說，Pika庫的支持也很好，雖然Pika的API有時候看起來有點“原生”，需要對AMQP概念有一定理解，但這正是它強大和靈活的體現(xiàn)。它的成熟度，讓它在很多關(guān)鍵業(yè)務(wù)場景下，成為一個讓人放心的選擇。

Pika庫的異步與同步模式有何不同？

Pika庫提供了兩種主要的工作模式：同步模式（

BlockingConnection

登錄后復(fù)制

）和異步模式（如

SelectConnection

登錄后復(fù)制

、

TornadoConnection

登錄后復(fù)制

等）。這兩種模式的選擇，很大程度上取決于你的應(yīng)用場景和對性能、并發(fā)處理的需求。

想象一下，你是個餐廳服務(wù)員。

同步模式 (

BlockingConnection

登錄后復(fù)制

) 就像你一次只服務(wù)一位客人。你接到一個點餐請求，就一直等到菜做好、客人吃完、結(jié)賬，你才去接下一個客人的請求。這種模式簡單直接，邏輯清晰，不容易出錯。對于那些一次只處理少量消息、或者在腳本中一次性發(fā)送一批消息然后退出的場景，

BlockingConnection

登錄后復(fù)制

是完美的。它會阻塞當(dāng)前線程，直到操作完成。比如，一個簡單的日志收集腳本，把日志發(fā)到RabbitMQ，用

BlockingConnection

登錄后復(fù)制

就足夠了，寫起來也很順手。

異步模式 (

SelectConnection

登錄后復(fù)制

,
TornadoConnection
登錄后復(fù)制
等) 則像你同時服務(wù)多位客人。你接到點餐請求后，不是傻等，而是把點餐單交給廚房，然后立刻去接其他客人的請求，或者去處理其他事務(wù)（比如倒水、收拾桌子）。當(dāng)廚房通知你菜好了，你再回來處理之前的點餐。這種模式復(fù)雜一些，因為你需要管理多個并發(fā)的事件，但它的效率非常高，不會因為一個耗時操作而阻塞整個應(yīng)用。對于Web服務(wù)（如Django、Flask應(yīng)用）、長連接服務(wù)、或者需要處理大量并發(fā)消息的消費者來說，異步模式是必不可少的。它能讓你的應(yīng)用在等待I/O（比如網(wǎng)絡(luò)傳輸）的時候，去處理其他事情，大大提升了吞吐量和響應(yīng)速度。當(dāng)然，這也意味著你需要更深入地理解Python的異步編程模型，比如回調(diào)函數(shù)、事件循環(huán)等。雖然學(xué)習(xí)曲線可能陡峭一點，但一旦掌握，它能讓你的Python應(yīng)用在處理消息隊列時如虎添翼。

消息的持久化與確認(rèn)機制在Pika中如何實現(xiàn)？

在生產(chǎn)環(huán)境中，消息的持久化和確認(rèn)機制是確保消息不丟失的關(guān)鍵。這兩點在Pika中都有明確的實現(xiàn)方式，它們共同構(gòu)筑了RabbitMQ“至少一次”消息投遞的可靠性保障。

消息持久化：

消息持久化分為兩個層面：隊列持久化和消息持久化。

Pika

Pika.art是一個AI驅(qū)動的多樣化風(fēng)格視頻創(chuàng)作平臺

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隊列持久化： 當(dāng)你聲明隊列時，將
```
durable
```
登錄后復(fù)制
參數(shù)設(shè)為
```
True
```
登錄后復(fù)制
。
```
channel.queue_declare(queue='my_queue', durable=True)
```
登錄后復(fù)制
這樣做是為了防止RabbitMQ服務(wù)器重啟后，你創(chuàng)建的隊列消失。如果隊列是非持久化的，服務(wù)器一重啟，隊列就不在了，即使里面有持久化的消息，也無處可尋了。
消息持久化： 當(dāng)你發(fā)布消息時，通過
```
pika.BasicProperties
```
登錄后復(fù)制
設(shè)置
```
delivery_mode=2
```
登錄后復(fù)制
。
```
channel.basic_publish(
    exchange='',
    routing_key='my_queue',
    body=message,
    properties=pika.BasicProperties(
        delivery_mode=2,  # 2表示消息持久化
    )
)
```
登錄后復(fù)制
這告訴RabbitMQ，這條消息需要寫入磁盤。這樣，即使在消息到達(dá)消費者并被確認(rèn)之前，RabbitMQ服務(wù)器突然崩潰，重啟后這條消息也能從磁盤中恢復(fù)，并重新投遞。

需要注意的是，即使消息和隊列都持久化了，也不能保證100%不丟消息。比如，在消息到達(dá)RabbitMQ并寫入磁盤的極短時間內(nèi)，如果服務(wù)器崩潰，消息可能還是會丟失。對于極端高可靠性的場景，你可能還需要結(jié)合發(fā)布者確認(rèn)（Publisher Confirms）機制。

消息確認(rèn)機制（Acknowledgements）：

這是消費者端確保消息被成功處理的關(guān)鍵。當(dāng)消費者從隊列中獲取一條消息后，它需要向RabbitMQ發(fā)送一個“確認(rèn)回執(zhí)”（Acknowledgement）。

關(guān)閉自動確認(rèn)： 在
```
basic_consume
```
登錄后復(fù)制
時，將
```
auto_ack
```
登錄后復(fù)制
參數(shù)設(shè)為
```
False
```
登錄后復(fù)制
。
```
channel.basic_consume(queue='my_queue', on_message_callback=callback, auto_ack=False)
```
登錄后復(fù)制
默認(rèn)情況下，
```
auto_ack
```
登錄后復(fù)制
是
```
True
```
登錄后復(fù)制
，這意味著RabbitMQ一旦把消息發(fā)給消費者，就認(rèn)為消息已經(jīng)被成功處理并從隊列中刪除。這顯然是不安全的。
手動發(fā)送確認(rèn)回執(zhí)： 在你的消息回調(diào)函數(shù)中，當(dāng)消息被成功處理后，調(diào)用
```
channel.basic_ack()
```
登錄后復(fù)制
。
```
def callback(ch, method, properties, body):
    # ... 處理消息的邏輯 ...
    ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag) # 確認(rèn)消息
```
登錄后復(fù)制
```
delivery_tag
```
登錄后復(fù)制
是RabbitMQ分配給每條消息的唯一標(biāo)識。通過發(fā)送確認(rèn)回執(zhí)，RabbitMQ就知道這條消息已經(jīng)被消費者成功處理，可以安全地從隊列中刪除了。

如果消費者在處理消息過程中崩潰，或者沒有發(fā)送確認(rèn)回執(zhí)，RabbitMQ會認(rèn)為這條消息沒有被成功處理，并在消費者重新連接或有其他消費者可用時，將這條消息重新投遞給其他消費者。這保證了消息的“至少一次”投遞：消息可能被投遞多次，但絕不會丟失。當(dāng)然，這也意味著你的消費者需要具備冪等性，即多次處理同一條消息不會產(chǎn)生副作用。

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