openstack nova基础知识——RabbitMQ

面试大杀器:消息中间件如何实现消费吞吐量的百倍优化? 目录 (1)前请提示 (2)unack消息的积压问题 (3)如何解决unack消息的积压问题 (4)高并发场景下的内存溢出问题 (5)低吞吐量问题 (6)合理设置prefetch count (7)阶段性总结 1、前情提示 这篇文章,我们将会对ack底层的delivery tag机制进行更加深入的分析,让大家理解的更加透彻一些。 面试时,如果被问到消息中间件数据不丢失问题的时候... 阅读详情

nova中各个组件之间的交互是通过“消息队列”来实现的,其中一种实现方法就是使用RabbitMQ,对RabbitMQ的使用,官方文档上有一个非常好的Get Started,由浅及深,结合例子,很容易理解。现在对RabbitMQ的理解,就是利用它可以非常灵活的定制自己想要实现的消息收发机制。

其中,有这样几个角色:producer, consumer, exchange, queue

producer是消息发送者,consumer是消息接受者,中间要通过exchange和queue。producer将消息发送给exchange,exchange决定消息的路由,即决定要将消息发送给哪个queue,然后consumer从queue中取出消息,进行处理,大致流程如下图:

这几个角色当中,我觉得最关键的是这个exchange,它有3种类型:direct, topic, fanout。其中,功能最强大的就是topic,用它完全可以实现direct和fanout的功能。

direct是单条件的路由,即在exchange判断要将消息发送给哪个queue时,判断的依据只能是一个条件;

fanout是广播式的路由,即将消息发送给所有的queue;

topic是多条件的路由,转发消息时,依据的条件是多个,所以只使用topic就可以实现direct和fanout的功能。


上面所说的“条件”,反映到程序中,就是routing_key,这个routing_key出现在两个地方:

    1. 每一个发送的消息都有一个routing_key,表示发送的是一个什么样的消息;

    2. 每一个queue要和exchange绑定,绑定的时候要提供一个routing_key,表示这个queue想要接收什么样的消息。

这样,exchange就可以根据routing_key,来将消息发送到合适的queue中。


基本的思路就这些吧,下面来看一下官方文档上的那由浅及深的六个例子:

(我很喜欢这种风格的文档,整体由浅及深,适合初学者,其次文章没有大量的生僻词汇,而且例子+图片,比较容易懂,更好的是文章还带点小小的幽默,不由得让人汇心一笑,感觉老外做事就是认真细腻,希望自己也能养成这样的风格)


1. Hello World

最简单的情况,发一个消息,接收,打印出来这个消息。

send.py:

#!/usr/bin/env python
import pika

# 1. Establish a connection with RabbitMQ server.
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
               'localhost'))
channel = connection.channel()

# 2. Create a queue to which the message will be delivered, let's name it 'hello'
channel.queue_declare(queue='hello')

# 3. Use a default exchange identified by an empty string, which allows us to specify
#    exactly to which queue the message should go. The queue name needs to be specified
#    in the routing_key parameter:
channel.basic_publish(exchange='',
                      routing_key='hello',
                      body='Hello World!')
print " [x] Sent 'Hello World!'"

# 4. Close the connection
connection.close()

recv.py:

#!/usr/bin/env python
import pika

# 1. Establish a connection with RabbitMQ server
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
        host='localhost'))
channel = connection.channel()

# 2. Make sure that the queue exists,run the command as many times as we like, and only one will be created.
channel.queue_declare(queue='hello')

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

# 3. Define a callback function.Whenever we receive a message, 
#    this callback function is called by the Pika library.
def callback(ch, method, properties, body):
    print " [x] Received %r" % (body,)

# 4. Subscribe the callback function to a queue.
#    Tell RabbitMQ that this particular callback function should receive messages from our hello queue.
channel.basic_consume(callback,
                      queue='hello',
                      no_ack=True)

# 5. Enter a never-ending loop that waits for data and runs callbacks whenever necessary.
channel.start_consuming()

2. 多个consumer

这个例子跟第一个例子基本上一样,只是启动了多个consumer,并且模拟真实情况,即发送的消息使得consumer在短时间内不能完成工作。在这种情况下,多个consumer是如何协调工作的呢?其实,这些都是可以在程序中进行控制的。

send.py

#!/usr/bin/env python
import pika
import sys

# 1. Establish a connection with RabbitMQ server.
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
               'localhost'))
channel = connection.channel()

# 2. Create a queue to which the message will be delivered, let's name it 'hello'
#    'durable=True' makes the queue persistent
channel.queue_declare(queue='task_queue',durable=True)

message=' '.join(sys.argv[1:]) or "Hello World!"

# 3. Use a default exchange identified by an empty string, which allows us to specify
#    exactly to which queue the message should go. The queue name needs to be specified
#    in the routing_key parameter:
channel.basic_publish(exchange='',
                      routing_key='task_queue',
                      body=message,
                      properties=pika.BasicProperties(
                         delivery_mode = 2, # make message persistent
                      ))
print " [x] Sent %r" % (message,)

# 4. Close the connection
connection.close()

recv.py:

#!/usr/bin/env python
import pika
import time

# 1. Establish a connection with RabbitMQ server
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
        host='localhost'))
channel = connection.channel()

# 2. Make sure that the queue exists,run the command as many times as we like, and only one will be created.
#    'durable=True' makes the queue persistent
channel.queue_declare(queue='task_queue',durable=True)

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

# 3. Define a callback function.Whenever we receive a message, 
#    this callback function is called by the Pika library.
#
#    Send a ack to tell rabbitmq a task is done, then it can release the message.
#    If a worker dies, rabbitmq fail to receive the ack, it will redeliver the message to another worker.
#    Remember to write the last line code, or rabbitmq will eat more and more memory.
def callback(ch, method, properties, body):
    print " [x] Received %r" % (body,)
    time.sleep(body.count('.'))
    print "[x] Done"
    ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag) 

# Fair dispatch: Tell rabbitmq not give a worker more than one messages at a time
channel.basic_qos(prefetch_count=1)

# 4. Subscribe the callback function to a queue.
#    Tell RabbitMQ that this particular callback function should receive messages from our hello queue.
channel.basic_consume(callback,
                      queue='task_queue',
                      no_ack=False)# turn on the (ack)onwledgment, default is False

# 5. Enter a never-ending loop that waits for data and runs callbacks whenever necessary.
channel.start_consuming()

3. fanout exchange的例子:

send.py:

#!/usr/bin/env python
import pika
import sys

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
        host='localhost'))
channel = connection.channel()

# declare a exchange, type is fanout(means broadcast),named 'logs'.
# exchange is used to receive messages form producer, and send messages to queue.
# there are four exchange types: direct, topic, headers and fanout
channel.exchange_declare(exchange='logs',
                         type='fanout')

message = ' '.join(sys.argv[1:]) or "info: Hello World!"
channel.basic_publish(exchange='logs',
                      routing_key='', #routing_key is '', because 'fanout' exchange will ignore its value.
                      body=message)
print " [x] Sent %r" % (message,)
connection.close()

recv.py:

#!/usr/bin/env python
import pika

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
        host='localhost'))
channel = connection.channel()

# if a exchange named 'logs' have not declared yet, then declare one, 
# or just use the existed exchange.
channel.exchange_declare(exchange='logs',
                         type='fanout')

# declare a temporary queue with a random name
# 'exclusive=True' flag will delete the queue when the consumer dies.
result = channel.queue_declare(exclusive=True)
queue_name = result.method.queue

# bind the queue to the exchange, to tell the exchange to send messages to our queue.
channel.queue_bind(exchange='logs',
                   queue=queue_name)

print ' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C'

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

channel.basic_consume(callback,
                      queue=queue_name,
                      no_ack=True)

channel.start_consuming()

4. direct exchange的例子:

需要注意,一个queue是可以和同一个exchange多次绑定的,每次绑定要用不同的routing_key

send.py:

#!/usr/bin/env python
import pika
import sys

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
        host='localhost'))
channel = connection.channel()

# declare a exchange, type is direct, named 'logs'.
channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',
                         type='direct')

severity = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else 'info'
message = ' '.join(sys.argv[2:]) or 'Hello World!'

# a message is sent to the direct exchange with a routing_key.
# a message is identified by the routing_key.
channel.basic_publish(exchange='direct_logs',
                      routing_key=severity,
                      body=message)
print " [x] Sent %r:%r" % (severity, message)
connection.close()

recv.py:

#!/usr/bin/env python
import pika
import sys

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
        host='localhost'))
channel = connection.channel()

# declare a direct exchange named 'direct_logs'
channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',
                         type='direct')

result = channel.queue_declare(exclusive=True)
queue_name = result.method.queue

severities = sys.argv[1:]
if not severities:
    print >> sys.stderr, "Usage: %s [info] [warning] [error]" % \
                         (sys.argv[0],)
    sys.exit(1)

# Bind the queue to the direct exchange,
# 'routing_key' flag tells the direct exchange which kind of message it wants to receive.
# A queue can bind multiple times to the same direct exchange with different routing_keys,
# which means it wants to receive several kinds of messages.
for severity in severities:
    channel.queue_bind(exchange='direct_logs',
                       queue=queue_name,
                       routing_key=severity)

print ' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C'

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

channel.basic_consume(callback,
                      queue=queue_name,
                      no_ack=True)

channel.start_consuming()

5. topic exchange的例子

这里的routing_key可以使用一种类似正则表达式的形式,但是特殊字符只能是“*”和“#”,“*”代表一个单词,“#”代表0个或是多个单词。这样发送过来的消息如果符合某个queue的routing_key定义的规则,那么就会转发给这个queue。如下图示例:

send.py:

#!/usr/bin/env python
import pika
import sys

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
        host='localhost'))
channel = connection.channel()

# declare a exchange, type is topic, named 'topic_logs'.
# topic exchange allows to do routing based on multiple criteria.
channel.exchange_declare(exchange='topic_logs',
                         type='topic')

severity = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else 'anonymous.info'
message = ' '.join(sys.argv[2:]) or 'Hello World!'

# a message is sent to the topic exchange with a routing_key.
# a message is identified by the routing_key.
# the topic routing_key can be like 'topic.host','topic.topic1.topic3', etc
# also can use '*'(one word) and '#'(zero or more words) to substitute word(s).
channel.basic_publish(exchange='topic_logs',
                      routing_key=severity,
                      body=message)
print " [x] Sent %r:%r" % (severity, message)
connection.close()

recv.py:

#!/usr/bin/env python
import pika
import sys

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
        host='localhost'))
channel = connection.channel()

# declare a topic exchange named 'topic_logs'
channel.exchange_declare(exchange='topic_logs',
                         type='topic')

result = channel.queue_declare(exclusive=True)
queue_name = result.method.queue

binding_keys = sys.argv[1:]

if not binding_keys:
    print >> sys.stderr, "Usage: %s [binding_key]..." % (sys.argv[0],)
    sys.exit(1)

# Bind the queue to the topic exchange,
# 'routing_key' flag tells the topic exchange which kind of message it wants to receive.
# A queue can bind multiple times to the same direct exchange with different routing_keys,
# which means it wants to receive several kinds of messages.
for binding_key in binding_keys:
    channel.queue_bind(exchange='topic_logs',
                       queue=queue_name,
                       routing_key=binding_key)

print ' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C'

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

channel.basic_consume(callback,
                      queue=queue_name,
                      no_ack=True)

channel.start_consuming()

6. PRC(Remote Procedure Call,远程过程调用)

目前对这个的理解就是发送一个消息,然后还要得到一个结果,即消息要走一个来回。如下图所示:


client.py:

#!/usr/bin/env python
import pika
import uuid

class FibonacciRpcClient(object):
    def __init__(self):
        self.connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
                host='localhost'))

        self.channel = self.connection.channel()

        result = self.channel.queue_declare(exclusive=True)
        self.callback_queue = result.method.queue

        self.channel.basic_consume(self.on_response, no_ack=True,
                                   queue=self.callback_queue)

    def on_response(self, ch, method, props, body):
        if self.corr_id == props.correlation_id:
            self.response = body

    def call(self, n):
        self.response = None
        self.corr_id = str(uuid.uuid4())
        self.channel.basic_publish(exchange='',
                                   routing_key='rpc_queue',
                                   properties=pika.BasicProperties(
                                         reply_to = self.callback_queue,
                                         correlation_id = self.corr_id,
                                         ),
                                   body=str(n))
        while self.response is None:
            self.connection.process_data_events()
        return int(self.response)

fibonacci_rpc = FibonacciRpcClient()

print " [x] Requesting fib(30)"
response = fibonacci_rpc.call(30)
print " [.] Got %r" % (response,)

server.py:

#!/usr/bin/env python
import pika

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
        host='localhost'))

channel = connection.channel()

channel.queue_declare(queue='rpc_queue')

def fib(n):
    if n == 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    else:
        return fib(n-1) + fib(n-2)

def on_request(ch, method, props, body):
    n = int(body)

    print " [.] fib(%s)"  % (n,)
    response = fib(n)

    ch.basic_publish(exchange='',
                     routing_key=props.reply_to,
                     properties=pika.BasicProperties(correlation_id = \
                                                     props.correlation_id),
                     body=str(response))
    ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag)

channel.basic_qos(prefetch_count=1)
channel.basic_consume(on_request, queue='rpc_queue')

print " [x] Awaiting RPC requests"
channel.start_consuming()


几个RabbitMQ相关的命令:

1. 查看RabbitMQ中有多少个queue,以及每个queue中有多少个消息:
$ sudo rabbitmqctl list_queues

2. 查看RabbitMQ中exchange的情况:
$ sudo rabbitmqctl list_exchanges

3. 查看RabbitMQ中exchange和queue绑定情况:
$  sudo   rabbitmqctl list_bindings

4. 启动/停止RabbitMQ:
$  sudo   invoke-rc.d rabbitmq-server stop/start/etc.



Openstack基础知识点 Openstack: 一.云计算+openstack概念: 1.云计算是一种按使用量付费的模式,这种模式提供可用的,便捷的,按需的访问,通过互联网进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络,计算,存储,应用软件,服务); 2.OpenStack:是一个开源的云计算管理平台项目,由几个主要的组件组合起来完成具体工作,项目目标是提供实施简单、可大规模扩展、丰富、标准统一的云计算管理平台。 二.Opens... 阅读详情

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本文介绍了OpenClaw AI系统的配置与优化指南,主要内容包括:1)基础配置,涵盖初始化流程、安全设置和配置文件位置;2)模型分层策略,推荐主力模型与降级方案;3)性能优化,包括推理加速和内存管理;4)智能提升方法,如人格定义和技能安装;5)高级功能如多Agent协同和Token优化。文章提供了详细的配置命令和参数说明,帮助用户根据需求平衡性能与成本,实现高效AI助手部署。

qq_43344878的博客 710

Altium Designer操作技巧(4)——如何利用嘉立创EDA来输出3D封装到AD封装库?

本文介绍了利用嘉立创EDA和FreeCAD软件为PCB元件添加3D模型的方法。首先在嘉立创EDA中搜索元件编号并导出3D模型,然后使用FreeCAD删除3D模型中的PCB基板部分,最后将处理后的3D模型导入PCB封装库并更新到PCB设计中。文章详细讲解了每个步骤的操作流程,包括模型导出、基板删除、位置调整等关键环节,并提供了解决常见问题的方法。通过这种方法,电子工程师可以快速获得元器件的3D模型,提高PCB设计的准确性。

u012526819的博客 2588

openstack-nova

nova

songtaiwu的博客 2416

metahuman 下载材质 脸部灰白 脸部过亮

metahuman 下载材质 脸部灰白 脸部过亮

jacke121的专栏 244

openstack -- nova的组件消息队列

Nova组件 Nova是OpenStack云中的计算组织控制器组件,支持OpenStack云中实例(instances)生命周期的所有活动都由Nova处理。这样使得Nova成为一个负责管理计算资源、网络、认证、所需可扩展性的平台。但是,Nova自身并没有提供任何虚拟化能力,相反它使用libvirt API来与被支持的Hypervisors交互。Nova 通过一个与Amazon Web Servi...

unirrrrr的博客 2990

jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.

该资源为搭建Linux系统Java环境用,资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

Statistics and Machine Learning Toolbox

Statistics and Machine Learning Toolbox(带书签),MATLAB统计学习工具

OpenStack之核心Nova

一 简介: Nova是OpenStack云中的计算组织控制器。支持OpenStack云中实例(instances)生命周期的所有活动都由Nova处理。这样使得Nova成为一个负责管理计算资源、网络、认证、所需可扩展性的平台。但是,Nova自身并没有提供任何虚拟化能力,相反它使用libvirt API来与被支持的Hypervisors交互。Nova 通过一个与Amazon Web Services(AWS)EC2 API兼容的web services API来对外提供服务。 总的来说: nova服务是open

wang961226的博客 1650

Probability and Statistics - 4th edition

Probability and Statistics - 4th edition

openstack详解(十七)——openstack Nova其他配置

今天继续给大家介绍Linux运维相关知识,本文主要内容是openstack Nova其他配置。 一、Nova Keystone配置 二、Nova Rabbitmq配置 三、Nova自身配置 四、Nova配置概览

永远是少年 1898

OpenStack Nova核心组件和RabbitMQ通信流程分析

前言 云计算从资源提供类型可以分为 IaaS(基础设施即服务) PaaS(平台即服务)和 SaaS(软件即服务)三层。 IaaS和PaaS相辅相成,目前云计算商业领域的各大公有云厂商一般都会提供IaaS和PaaS层的资源和服务,比如AWS、Azure、GCP(GoogleCloud Platform)、IBM Cloud、阿里云、腾讯云、百度云、金山云、华为云等。 IaaS厂商一般提供计算、存储和网络等基础资源, PaaS厂商一般面向开发者提供中间件、容器编排、应用部署等资源服务。 在开源领域,

己亥谷雨 1124

openstack nova目录解析

git clone https://github.com/openstack/nova.git 真正的Nova服务的代码在 ./nova 下,相应的单元测试在 ./nova/tests 下。这是一个简化的Nova源码目录结构: ├── etc│ └── nova├── nova│ ├── api - the Nova HTTP service│ │ ├── ec2 - the A

职场里拉开差距的不是知识,而是认知! 3405

OpenStack五大核心服务协同部署实战:Nova、Keystone、RabbitMQ、Glance与VNC集成

OpenStack并非单体系统,而是基于服务解耦与API契约的云基础设施框架。其核心原理在于组件间通过标准化接口(如Keystone v3认证、RabbitMQ异步消息、Glance镜像API、Nova计算调度、VNC远程交互协议)形成强依赖调用链。这种设计赋予平台高可扩展性与故障隔离能力,技术价值体现在资源统一纳管、多租户权限控制及图形化运维闭环。典型应用场景包括企业私有云建设、高校云计算实训、COA认证备考环境搭建及毕业设计云平台部署。本文聚焦生产级最小可行闭环,深入解析Nova与Keystone身份联

weixin_30480075的博客 436
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hackerain
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