DAS_2023_1/antonov_dmitry_lab4/README.md
DmitriyAntonov ca5364cb65 good start
2023-12-04 22:18:07 +04:00

3.9 KiB
Raw Blame History

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. 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

  1. Consumer 1 - врач 1:
  2. Consumer 2 - врач 2:

Оба врача принимают пациентов.

Flask-приложение с RabbitMQ, использующего библиотеку pika для publisher и Celery для consumers. Приложение Flask (app.py), издателя (publisher.py) и двух потребителей (consumer.py). Потребители реализованы как задачи Celery. Можно запускать приложение Flask и обоих потребителей отдельно в разных терминалах. Consumer ы будут прослушивать сообщения, опубликованные publisher ом.

App

Consumer

Publisher

RabbitMQ

Ссылка на видео

https://disk.yandex.ru/i/3o4aLuqp1EpbJg