使用RabbitMQ实例

本文深入探讨了AMQP协议下不同类型的RabbitMQ交换器模式,包括DirectExchange、TopicExchange、FanoutExchange和HeaderExchange。同时,解析了消息确认机制,如自动ACK、手动ACK和NACK,以及PushAPI和PullAPI的使用场景。

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### Celery 使用 RabbitMQ 时的正确配置以避免 'Unknown result backend: amqp' 错误 #### 配置 Celery 和 RabbitMQ 的关键点 在使用 Celery 和 RabbitMQ 时,`Unknown result backend: amqp` 错误通常是因为结果后端配置不正确。Celery 支持多种结果后端,如 RPC、Redis、数据库等,但 `amqp` 并不是推荐的结果后端选择。以下是正确的配置方法[^1]。 #### 配置示例 以下是一个完整的 Celery 配置示例,用于避免上述错误: ```python from celery import Celery # 创建 Celery 实例 app = Celery( 'my_project', # 应用名称 broker='amqp://guest:guest@localhost:5672//', # RabbitMQ 的连接地址 backend='rpc://' # 使用 RPC 作为结果后端 ) # 配置其他选项 app.conf.update( task_serializer='json', # 任务序列化格式 result_serializer='json', # 结果序列化格式 accept_content=['json'], # 允许的内容类型 timezone='UTC', # 设置时区 enable_utc=True # 启用 UTC 时间 ) ``` 在此配置中,`backend='rpc://'` 表示使用 RPC 作为结果后端,这是一种轻量级的结果传递方式,适合简单场景[^1]。 #### RabbitMQ 的安装与配置 确保 RabbitMQ 已正确安装并运行。可以通过以下命令检查其状态: ```bash sudo rabbitmqctl status ``` 如果需要安装 RabbitMQ,可以参考以下命令完成前置条件配置[^2]: ```bash curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/rabbitmq/rabbitmq-server/script.rpm.sh | sudo bash ``` #### 定义任务 在 `tasks.py` 文件中定义一个简单的任务示例: ```python from my_project.celery import app @app.task def add(x, y): """两数相加的异步任务""" return x + y ``` 此代码片段展示了如何定义一个简单的任务,并将其注册到 Celery 中[^3]。 #### 测试任务 启动 Celery 工作线程以测试任务是否正常工作: ```bash celery -A my_project worker -l info ``` 调用任务并验证结果: ```python from tasks import add result = add.delay(4, 6) print(result.get()) # 输出 10 ``` #### 注意事项 - 如果需要持久化任务结果,建议使用 Redis 或数据库(如 SQLAlchemy、Django ORM)作为结果后端。 - `amqp` 结果后端的一个限制是结果只能被检索一次。如果有多个进程尝试检索相同的结果,可能会导致数据丢失[^4]。 --- ###
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