使用Tornado和Pika进行异步队列监控

Question

我有一个AMQP服务器（RabbitMQ），我想在一个Tornado网页服务器中同时进行发布和读取。为此，我打算使用一个异步的amqp Python库，特别是Pika（这个版本据说支持Tornado）。

我写的代码看起来可以成功从队列中读取数据，但在请求结束时，我遇到了一个异常（浏览器返回的结果是正常的）：

[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

我不太确定自己是否正确使用了这个库，可能我做错了什么。我的代码基本流程是：

1. 请求到达
2. 使用TornadoConnection创建与RabbitMQ的连接，并指定一个回调函数
3. 在连接的回调中，创建一个通道，声明/绑定我的队列，并调用basic_consume；同时指定一个回调函数
4. 在消费的回调中，关闭通道并调用Tornado的finish函数。
5. 看到异常。

我有几个问题：

1. 这个流程正确吗？我不太明白连接回调的作用，除了不使用它就无法工作。
2. 我应该为每个网页请求创建一个AMQP连接吗？RabbitMQ的文档建议不应该，而是应该只创建通道。但我应该在哪里创建连接，如果连接短暂中断，我该如何尝试重新连接？
3. 如果我为每个网页请求创建一个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糟。

我稍后会尝试提供一些示例代码，但我上面描述的步骤已经相当完整地展示了消费的部分。我在发布的部分也遇到了一些问题，但消费队列的事情更紧急。

Answer 1

有人在这里报告说成功地把Tornado和Pika合并在一起了。根据我的理解，这并不是简单地在Tornado中调用Pika就能解决的，因为这两个库都想要各自控制自己的事件循环。

Answer 2

看到一些源代码会更有帮助，但我在多个生产项目中使用这个支持tornado的pika模块，没有遇到任何问题。

你不想为每个请求都创建一个连接。应该创建一个类，把所有的AMQP操作封装起来，并在tornado应用程序层面将其作为单例实例化，这样可以在多个请求（和请求处理器）之间使用。我在一个叫'runapp()'的函数中这样做，函数里做了一些事情，然后启动主tornado的事件循环。

这里有一个叫'Events'的类。这是一个部分实现（具体来说，我没有在这里定义'self.handle_event'，这个你可以自己决定）。

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

然后我把它放在一个叫'events.py'的文件里。我的请求处理器和任何后端代码都使用一个叫'common.py'的模块，这个模块封装了一些对两者都有用的代码（我的请求处理器不会直接调用任何amqp模块的方法，数据库、缓存等也是如此），所以我在common.py的模块级别定义了'events=None'，然后我像这样实例化Event对象：

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