更详细的rabbitmq实例文章在我的独立博客里面，有兴趣的朋友可以去看看。
http://xiaorui.cc/2014/11/17/%E4%BD%BF%E7%94%A8rabbitmq%E5%B7%A5%E4%BD%9C%E9%98%9F%E5%88%97%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E4%BB%BB%E5%8A%A1%E7%9A%84%E8%B4%9F%E8%BD%BD%E5%88%86%E5%8F%91/
烦人的官方化介绍：
RabbitMQ是实现AMQP（高级消息队列协议）的消息中间件的一种，最初起源于金融系统，用于在分布式系统中存储转发消息，在易用性、扩展性、高可用性等方面表现不俗。消息中间件主要用于组件之间的解耦，消息的发送者无需知道消息使用者的存在，反之亦然
先来理解他的一些个专有的名词 ~
概念：
channel:通道，amqp支持一个tcp连接上启用多个mq通信通道，每个通道都可以被作为通信流。
producer：生产者，是消息产生的源头。
exchange：交换机，可以理解为具有路由表的路由规则。
queues：队列，装载消息的缓存容器。
consumer：消费者，连接到队列并取走消息的客户端。
核心思想：在RabbitMQ中，生产者从不直接将消息发送给队列。
事实上，有些生产者甚至不知道消息是否被送到某个队列中去了。生产者只负责将消息送给交换机，而交换机确切地知道什么消息应该送到哪。
bind：绑定，实际上可以理解为交换机的路由规则。每个消息都有一个称为路由键的属性(routing key)，就是一个简单的字符串。一个绑定将【交换机，路由键，消息送达队列】三者绑定在一起，形成一条路由规则。
exchange type：交换机类型：
fanout：不处理路由键，转发到所有绑定的队列上
direct：处理路由键，必须完全匹配，即路由键字符串相同才会转发
topic：路由键模式匹配，此时队列需要绑定要一个模式上。符号“#”匹配一个或多个词，符号“*”匹配不多不少一个词。因此“audit.#”能够匹配到“audit.irs.corporate”，但是“audit.*” 只会匹配到“audit.irs”
关于传说中的性能~
下图是一些个大牛做的综合的测试。
081656454.jpg
对于rabbitmq zeromq，我自己虽然没有专门的测试，但是实际应用中都有应用的。 zeromq的速度不用质疑，确实很快很快，但是他不做数据的存储持久化和可用性，要是client没有开启的话，他照样会把信息pub出去，不管你存不存在。但是rabbitmq就考虑了很多，看下图大家就知道了。
对头，rabbitmq虽然性能不能和zeromq相比，但是在项目中应用还算不错的。
081610883.png
要是不会安装，请看下图
082222887.jpg
下面是他所依赖的包~ 看到这个，大家应该知道他是erlang写的吧 ！
082240413.jpg
写的一个小demo 发送端【生产者】，可以想成一个老板，把这次要做的事情到分给大家。
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import pika
import sys
import random
def makepassword(rang = "23456789qwertyupasdfghjkzxcvbnm", size = 8):
return string.join(random.sample(rang, size)).replace(" ","")
parameters = pika.ConnectionParameters(host = 'localhost' )
connection = pika.BlockingConnection(parameters)
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue = 'task_queue' , durable = True )
message=makepassword()
channel.basic_publish(exchange = '',
routing_key = 'task_queue' ,
body = message,
properties = pika.BasicProperties(
delivery_mode = 2 , # make message persistent
))
接收端【消费者】，可以想成是工人的角色。有几个工人，就几个工人，就几个工人一块干活。
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import pika
import time
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host = 'localhost' ))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue = 'task_queue' , durable = True )
print ' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C'
def callback(ch, method, properties, body):
print " [x] Received %r" % (body,)
print " [x] Done"
ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag)
channel.basic_qos(prefetch_count = 1 )
channel.basic_consume(callback,
queue = 'task_queue' )
channel.start_consuming()
默认来说，RabbitMQ会按顺序得把消息发送给每个消费者（consumer）。平均每个消费者都会收到同等数量得消息。这种发送消息得方式叫做——轮询（round-robin）。试着添加三个或更多得工作者（workers）。
从上面来看，每个工作者，都会依次分配到任务。那么如果一个工作者，在处理任务的时候挂掉，这个任务就没有完成，应当交由其他工作者处理。所以应当有一种机制，当一个工作者完成任务时，会反馈消息。
def callback(ch, method, properties, body):
print " [x] Received %r" % (body,)
print “正在搞呀”
print " [x] Done"
ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag)
channel.basic_consume(callback,
queue='hello')
运行上面的代码，我们发现即使使用CTRL+C杀掉了一个工作者（worker）进程，消息也不会丢失。当工作者（worker）挂掉这后，所有没有响应的消息都会重新发送。
如果你没有特意告诉RabbitMQ，那么在它退出或者崩溃的时候，它将会流失所有的队列和消息。为了确保信息不会丢失，有两个事情是需要注意的：我们必须把“队列”和“消息”设为持久化。
channel.queue_declare(queue='task_queue', durable=True)
这两条就是为啥rabbitmq比zeromq更可靠的原因 ！
还有一个就是针对消费者的分发的策略。
实现负载均衡，可以在消费者端通知RabbitMQ，一个消息处理完之后才会接受下一个消息。
162748309.png
channel.basic_qos(prefetch_count=1)
注意：要防止如果所有的消费者都在处理中，则队列中的消息会累积的情况。
对于这样的情况，要不就先用redis中转下，要不就多加work工作者来更多的处理任务。
总结：
rabbitmq的这种任务派发用法还是不错的，值得使用~
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