使用 Tornado 和 Pika 进行异步队列监控

Question

我有一个 AMQP 服务器 (RabbitMQ)，我想在 Tornado 网络服务器。为此，我想我会使用异步 amqp python 库；特别是 Pika （它的一个变体，据说支持 Tornado）。

我编写的代码似乎成功从队列中读取，除了在请求结束时，我得到一个异常（浏览器返回正常）：

[E 101219 01:07:35 web:868] Uncaught exception GET / (127.0.0.1)
    HTTPRequest(protocol='http', host='localhost:5000', method='GET', uri='/', version='HTTP/1.1', remote_ip='127.0.0.1', remote_ip='127.0.0.1', body='', headers={'Host': 'localhost:5000', 'Accept-Language': 'en-us,en;q=0.5', 'Accept-Encoding': 'gzip,deflate', 'Keep-Alive': '115', 'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8', 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; U; Linux x86_64; en-US; rv:1.9.2.13) Gecko/20101206 Ubuntu/10.10 (maverick) Firefox/3.6.13', 'Accept-Charset': 'ISO-8859-1,utf-8;q=0.7,*;q=0.7', 'Connection': 'keep-alive', 'Cache-Control': 'max-age=0', 'If-None-Match': '"58f554b64ed24495235171596351069588d0260e"'})
    Traceback (most recent call last):
      File "/home/dave/devel/lib/python2.6/site-packages/tornado/web.py", line 810, in _stack_context
        yield
      File "/home/dave/devel/lib/python2.6/site-packages/tornado/stack_context.py", line 77, in StackContext
        yield
      File "/usr/lib/python2.6/contextlib.py", line 113, in nested
        yield vars
      File "/home/dave/lib/python2.6/site-packages/tornado/stack_context.py", line 126, in wrapped
        callback(*args, **kwargs)
      File "/home/dave/devel/src/pika/pika/tornado_adapter.py", line 42, in _handle_events
        self._handle_read()
      File "/home/dave/devel/src/pika/pika/tornado_adapter.py", line 66, in _handle_read
        self.on_data_available(chunk)
      File "/home/dave/devel/src/pika/pika/connection.py", line 521, in on_data_available
        self.channels[frame.channel_number].frame_handler(frame)
    KeyError: 1

我不完全确定我是否正确使用了这个库，所以我可能会做一些明显错误的事情。我的代码的基本流程是：

1. 请求进来
2. 使用TornadoConnection创建与RabbitMQ的连接；指定一个回调
3. 在连接回调中，创建一个通道，声明/绑定我的队列，然后调用 basic_consume；指定一个回调
4. 在consume回调中，关闭通道并调用Tornado的finish函数。
5. 参见异常。

我的问题有几个：

1. 这个流程正确吗？我不确定连接回调的目的是什么，只是如果我不使用它，它就不起作用。
2. 我应该为每个 Web 请求创建一个 AMQP 连接吗？ RabbitMQ 的文档表明，不，我不应该，但我应该坚持只创建通道。但是，我将在哪里创建连接，如果连接短暂中断，我该如何尝试重新连接？
3. 如果我为每个 Web 请求创建一个 AMQP 连接，我应该在哪里关闭它？在我的回调中调用 amqp.close() 似乎会让事情变得更加糟糕。

稍后我将尝试提供一些示例代码，但是我上面描述的步骤相当完整地展示了事物的消费方面。我在发布方面也遇到了问题，但队列的消耗更为紧迫。

Answer 1

查看一些源代码会有所帮助，但我在多个生产项目中使用了同一个支持龙卷风的鼠兔模块，没有出现任何问题。

您不想为每个请求创建一个连接。创建一个包装所有 AMQP 操作的类，并将其实例化为龙卷风应用程序级别的单例，可以跨请求（以及跨请求处理程序）使用。我在“runapp()”函数中执行此操作，该函数执行类似的操作，然后启动主龙卷风 ioloop。

这是一个名为“Events”的类。这是一个部分实现（具体来说，我在这里没有定义“self.handle_event”。这取决于您。

class Event(object):
  def __init__(self, config):
    self.host = 'localhost'
    self.port = '5672'
    self.vhost = '/'
    self.user = 'foo'
    self.exchange = 'myx'
    self.queue = 'myq'
    self.recv_routing_key = 'msgs4me'
    self.passwd = 'bar'

    self.connected = False 
    self.connect()


  def connect(self):

    credentials = pika.PlainCredentials(self.user, self.passwd)

    parameters = pika.ConnectionParameters(host = self.host,
                                         port = self.port,
                                         virtual_host = self.vhost,
                                         credentials = credentials)

    srs = pika.connection.SimpleReconnectionStrategy()

    logging.debug('Events: Connecting to AMQP Broker: %s:%i' % (self.host,
                                                              self.port))
    self.connection = tornado_adapter.TornadoConnection(parameters,
                                                      wait_for_open = False,
                                                      reconnection_strategy = srs,
                                                      callback = self.on_connected)

  def on_connected(self):

    # Open the channel
    logging.debug("Events: Opening a channel")
    self.channel = self.connection.channel()

    # Declare our exchange
    logging.debug("Events: Declaring the %s exchange" %  self.exchange)
    self.channel.exchange_declare(exchange = self.exchange,
                                type = "fanout",
                                auto_delete = False,
                                durable = True)

    # Declare our queue for this process
    logging.debug("Events: Declaring the %s queue" %  self.queue)
    self.channel.queue_declare(queue = self.queue,
                             auto_delete = False,
                             exclusive = False,
                             durable = True)


    # Bind to the exchange
    self.channel.queue_bind(exchange = self.exchange,
                          queue = self.queue,
                          routing_key = self.recv_routing_key)

    self.channel.basic_consume(consumer = self.handle_event, queue = self.queue, no_ack = True)

    # We should be connected if we made it this far
    self.connected = True

然后我将其放入名为“events.py”的文件中。我的 RequestHandler 和任何后端代码都使用“ common.py' 模块包装了对两者都有用的代码（我的 RequestHandler 不直接调用任何 amqp 模块方法——对于数据库、缓存等也是如此），所以我在模块级别定义了 'events=None' common.py，我实例化事件对象有点​​像这样：

import events

def runapp(config):
    if myapp.common.events is None: 
       myapp.common.events = myapp.events.Event(config)
    logging.debug("MYAPP.COMMON.EVENTS: %s", myapp.common.events)
    http_server = tornado.httpserver.HTTPServer(app,
                                            xheaders=config['HTTPServer']['xheaders'],
                                            no_keep_alive=config['HTTPServer']['no_keep_alive'])
    http_server.listen(port) 
    main_loop = tornado.ioloop.IOLoop.instance()
    logging.debug("MAIN IOLOOP: %s", main_loop)
    main_loop.start()

新年快乐:-D

Answer 2

有人在此处报告了成功合并 Tornado 和 Pika 的情况。据我所知，这并不像从 Tornado 中调用 Pika 那么简单，因为两个库都希望拥有自己的事件循环。