Лабораторная работа №4 - Работа с брокером сообщений
Изучение проектирования приложений при помощи брокера сообщений.
Задачи
Необходимо выбрать предметную область и разработать следующие приложения:
- Publisher. Программа, которая создаёт один exchange с типом fanout. Программа должна раз в секунду генерировать сообщения в журнал событий согласно вашей предметной области. Например, событие "пришёл заказ" или "сообщение от пользователя" или "необходимо создать отчёт".
- Consumer 1. Программа, которая создаёт под себя отдельную не анонимную (!) очередь (queue) (то есть имя queue НЕ пустая строка), создаёт binding на exchange и начинает принимать сообщения (consume). Программа должна обрабатывать сообщения 2-3 секунды. Можно реализовать через обычный Thread.Sleep (для C#).
- Consumer 2. Аналогично Consumer 1, только сообщения необходимо обрабатывать моментально. Только имя очереди должно отличаться от Consumer 1. Далее необходимо собрать и запустить приложения одновременно по одному экземпляру.
Сделать в отчёте вывод о скорости обработки consumer-ами событий от publisher-а. Для этого можно посмотреть заполненность созданных очередей. А для этого можно использовать скриншот из RabbitMQ Management UI.
Запустить несколько копий Consumer 1. Проверить заново заполненность очередей через UI.
Запуск
Проект запускается в ide просто по нажатию у питон файла на функцию мейн. Нужно последовательно запустить функцию мейн у файлов app.py, consumer1.py, consumer2.py. Очередь сообщений запускается такой командой docker run -it --rm --name rabbitmq -p 5672:5672 -p 15672:15672 rabbitmq:3-management
Описание работы:
Развернули два приложения Сервисы используем из предыдущей работы Предметная область - врачи и пациенты
- Consumer 1 - врач 1:
- Consumer 2 - врач 2:
Оба врача принимают пациентов.
Flask-приложение с RabbitMQ, использующего библиотеку pika для publisher и для consumers. Надо обязательно вызвать метод publish, иначе никакого приема пациентов не начнется. Приложение Flask (app.py), для источника пациентов (publisher) и двух врачей-потребителей (consumer1.py и consumer2.py). Запускаем приложение Flask и обоих потребителей запускаем отдельно в разных терминалах. Consumer ы будут прослушивать сообщения, опубликованные publisher ом.
