背景

公司的一個項目使用rabbitmq作為broker進(jìn)行交互，并且數(shù)據(jù)的查詢方法使用RPC模式，RPC Client端使用java編寫并使用springAMQP包與rabbitmq交互，在RPC Server端使用python的 pika包與rabbitmq交互。兩端都使用標(biāo)準(zhǔn)官方例程，發(fā)現(xiàn)在Client端發(fā)送的消息可以被Server端接收并處理然后返回結(jié)果，但是Client端只會會收到一個null值。

問題排查

1 理解傳統(tǒng)的RPC模式運(yùn)行流程

傳統(tǒng)模式下 Client端向一個指定的隊列里推送消息，并聲明一個一次性排他隊列，然后將發(fā)送消息頭部的reply-to屬性的值設(shè)置為隊列的名字，correlation_id屬性設(shè)置為一個隨機(jī)生成的值用于消息鑒定然后發(fā)送消息。在發(fā)送后Client端監(jiān)聽聲明的排他隊列，當(dāng)收到消息后比對correaltiion_id,正確則處理消息斷開監(jiān)聽連接，然后此隊列被系統(tǒng)自動回收。 在Server端收到消息后處理消息然后將消息返回，返回的消息的routing-key設(shè)置為reply-to的值，properties中設(shè)置correlation_id為收到的correlation_id值。這樣就完成一次RPC交互模式。
要解決今天這個問題我們還要知道幾個知識點(diǎn)：

• 1當(dāng)消息發(fā)送到exchange后如果沒有隊列接收此消息，那么此消息就會丟失。
• 2 一次性的排他隊列在Client不在監(jiān)聽此隊列就會自動被rabbitmq刪除。

排查1 Client端收到的Null值從哪里來？

因為我是使用python寫RPC Server端并且我也不怎么會java代碼。……
所以這個null值從那里來我就無法從Client端下手。那我們只能從Server端進(jìn)行排查。（最后我認(rèn)為是在java代碼編寫錯誤（是自己的代碼）的情況下 springAMQP返回的一個默認(rèn)值）

排查2 Server端收到消息后是否正確的將消息返回

在Server端打印收到的message并打印此消息的header信息和body信息，看到在reply-to中就是Client端設(shè)置的隊列。并且通過rabbitmq也看到了這條消息的返回。

排查3 觀察消息有沒有被推送回reply-to隊列

然后我在Server端收到消息后的callback函數(shù)的頭部大了斷點(diǎn)，接收到消息后Server端程序掛起。此時我去查看reply-to中的隊列，發(fā)現(xiàn)其已經(jīng)不存在于rabbitmq中了。 由上面的傳統(tǒng)RPC模式我推斷出 可能是Client端發(fā)送代碼后沒有監(jiān)聽reply-to隊列造成隊列消失，然后Server端發(fā)送的消息因為沒有接收隊列而被丟棄。此時我們基本已經(jīng)將問題鎖定在Client端了。但是Client端的代碼是按照rabbitmq官方給的例程書寫，應(yīng)該是沒有問題的。此時似乎陷入了僵局。

定位問題：Google大發(fā)加官方文檔

這時候我Google一下SpringAMQP框架的是如何寫RPC代碼？在一些帖子中我發(fā)現(xiàn)有的代碼會添加一個Listener的類，但有的又不添加。我們假設(shè)他們都是可以運(yùn)行的。那么是什么原因會造成這種情況呢？我第一個就是想到了版本問題。隨著版本的改變可能代碼也會發(fā)生變化。之后我就在SpringAMQP的官方文檔里面進(jìn)行查找。果然被我找到了，官方文檔里面有這樣一段描述：

Starting with?version 3.4.0, the RabbitMQ server now supports?Direct reply-to; this eliminates the main reason for a fixed reply queue (to avoid the need to create a temporary queue for each request). Starting with?Spring AMQP version 1.4.1?Direct reply-to will be used by default (if supported by the server) instead of creating temporary reply queues. When no?replyQueue ?is provided (or it is set with the name?amq.rabbitmq.reply-to), the?RabbitTemplate?will automatically detect whether Direct reply-to is supported and either use it or fall back to using a temporary reply queue. When using Direct reply-to, a?reply-listener is not required and should not be configured.

springAMQP官方地址
翻譯一下大體意思就是在RabbitMQ3.4.0版本以后官方提供一種叫做Direct reply-to的方式來實(shí)現(xiàn)RPC（這種方式可以極大的提高RPC的性能，因為他不需要每次請求Client端都要新申請一個隊列，之后我會再寫一篇來詳細(xì)介紹（翻譯 o(∩_∩)o 哈哈 ）這個特性。并且在SpringAMQP version 1.4.1版本之后默認(rèn)使用特性，看了一下服務(wù)器上的rabbitmq版本3.3.0 這個真的老果然不支持，SpringAMQP的版本果然也是高于這個版本，問題找到。開心 ， 但是怎么解決呢？
Direct reply-to 官方介紹

解決方案

一： 提升rabbitmq版本，并使兩端代碼適配direct reply-to 方式

• 難點(diǎn)1 python的官網(wǎng)沒有給例程 ，不過給了介紹也告訴了如何來實(shí)現(xiàn)
• 難點(diǎn)2 服務(wù)器提升版本，已經(jīng)有業(yè)務(wù)跑在上面了，我這種對rabbitmq的萌新對rabbitmq各版本升級后的改變并不是很了解，估計是難說動領(lǐng)導(dǎo)換了。

針對難點(diǎn)2 我就不想了 不過難點(diǎn)1的我已經(jīng)寫出來python如何適配direct reply-to的代碼。
更改都是在Client端，Server端還是可以保持不變。主要主機(jī)這幾個方面

• 1 reply-to的名字更改為‘a(chǎn)mq.rabbitmq.reply-to’這條虛擬隊列，你在rabbitmq的控制臺上是看不到這條隊列的。
• 2 然后Client監(jiān)聽這條隊列的時候要設(shè)為為no-ack模式。

下面是根據(jù)官方python RPC代碼更改的 適配 Direct reply-to的python代碼
Client端 python代碼

# -*- coding:utf-8 -*- #!/usr/bin/env python import pika import uuidclass 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)# 監(jiān)聽隊列為 amp.rabbitmq.reply-to 啟動no_ack 模式self.channel.basic_consume(self.on_response,queue='amq.rabbitmq.reply-to',no_ack=True)def on_response(self, ch, method, props, body):if self.corr_id == props.correlation_id:self.response = bodydef call(self, n):self.response = Noneself.corr_id = str(uuid.uuid4())self.channel.basic_publish(exchange='',routing_key='rpc_queue',properties=pika.BasicProperties(# reply_to = self.callback_queue,# 更改了隊列名字reply_to='amq.rabbitmq.reply-to',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端代碼 沒有改動

#!/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 0elif n == 1:return 1else: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()

解決辦法2 java代碼不使用默認(rèn)的direct reply-to模式

這個辦法因為我不是寫java的所以我只能寫一些我在官方文檔里面理解的東西了。就是當(dāng)你不使用SpringAMQP的默認(rèn)RPC模式的化需要增加Listener對象來監(jiān)聽自己的隊列。

RabbitTemplate rabbitTempete=new RabbitTemplate(connectionFactory); rabbitTempete.setExchange(exchangeName); rabbitTempete.setRoutingKey(topic); //比官方文檔多的Queue replyqQueue=replyQueue(); admin.declareQueue(replyqQueue); rabbitTempete.setReplyQueue(replyqQueue); SimpleMessageListenerContainer container = new SimpleMessageListenerContainer(); container.setConnectionFactory(connectionFactory); container.setQueues(replyqQueue); container.setMessageListener(rabbitTempete); container.start(); //比官方文檔多的停止Object response=rabbitTempete.convertSendAndReceive(t);

SpringAMQP書寫官方文檔
相比較要自己申請隊列自己監(jiān)聽。不過我也沒試過這段代碼就不知道能不能用了。

總結(jié)

這個問題基本得到很好的解決了。解決一個問題首先你要明白一個東西正常情況下是一種什么狀況，然后出了問題就從前往后，從后往前，從中往兩邊等等等。然后Google，或者官方文檔，官方論壇。我個人認(rèn)為官方文檔真的是好東西。無數(shù)的淺坑的解決辦法都在官方文檔。當(dāng)然深坑就不說了那就是論壇加能力加運(yùn)氣才能排查出來的了。不過官方大多都是英文。真是愁人，我 加強(qiáng)英語能力吧。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的rabbitmq direct reply-to 在springAMQP和python之间的使用的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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