kashin_maxim_lab_4 #123

Merged
Alexey merged 1 commits from kashin_maxim_lab_4 into main 2024-11-20 22:45:31 +04:00
23 changed files with 406 additions and 0 deletions

View File

@ -0,0 +1,12 @@
# Используем Python 3.9 как базовый образ
FROM python:3.9-slim
# Устанавливаем зависимости
RUN pip install pika
# Копируем текущую директорию в контейнер
WORKDIR /app
COPY . /app
# Указываем команду для запуска (переопределим её в docker-compose.yml)
CMD ["python", "publisher.py"]

View File

@ -0,0 +1,20 @@
import pika
import time
def callback(ch, method, properties, body):
print(f" [Consumer 1] {body.decode('utf-8')}")
time.sleep(3)
ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='rabbitmq'))
channel = connection.channel()
channel.exchange_declare(exchange='lunch_logs', exchange_type='fanout')
queue_name = "lunch_queue_slow"
channel.queue_declare(queue=queue_name)
channel.queue_bind(exchange='lunch_logs', queue=queue_name)
print(' [*] Consumer 1 waiting for logs. To exit press CTRL+C')
channel.basic_consume(queue=queue_name, on_message_callback=callback, auto_ack=False)
channel.start_consuming()

View File

@ -0,0 +1,19 @@
import pika
def callback(ch, method, properties, body):
print(f" [Consumer 2] {body.decode('utf-8')}")
ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='rabbitmq'))
channel = connection.channel()
channel.exchange_declare(exchange='lunch_logs', exchange_type='fanout')
queue_name = "lunch_queue_fast"
channel.queue_declare(queue=queue_name)
channel.queue_bind(exchange='lunch_logs', queue=queue_name)
print(' [*] Consumer 2 waiting for logs. To exit press CTRL+C')
channel.basic_consume(queue=queue_name, on_message_callback=callback, auto_ack=False)
channel.start_consuming()

View File

@ -0,0 +1,50 @@
version: '3'
services:
rabbitmq:
image: rabbitmq:3-management
container_name: rabbitmq
ports:
- "5672:5672"
- "15672:15672"
environment:
RABBITMQ_DEFAULT_USER: guest
RABBITMQ_DEFAULT_PASS: guest
healthcheck:
test: ["CMD", "rabbitmqctl", "status"]
interval: 10s
timeout: 5s
retries: 5
publisher:
build:
context: .
container_name: publisher
environment:
- PYTHONUNBUFFERED=1
command: python publisher.py
depends_on:
rabbitmq:
condition: service_healthy
consumer_1:
build:
context: .
container_name: consumer_1
environment:
- PYTHONUNBUFFERED=1
command: python consumer_1.py
depends_on:
rabbitmq:
condition: service_healthy
consumer_2:
build:
context: .
container_name: consumer_2
environment:
- PYTHONUNBUFFERED=1
command: python consumer_2.py
depends_on:
rabbitmq:
condition: service_healthy

View File

@ -0,0 +1,20 @@
import pika
import time
import random
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='rabbitmq'))
channel = connection.channel()
channel.exchange_declare(exchange='lunch_logs', exchange_type='fanout')
events = [
"Новый заказ на завтрак",
"Новый заказ на обед",
"Новый заказ на ужин",
"Пользователь запросил меню"
]
while True:
message = random.choice(events)
channel.basic_publish(exchange='lunch_logs', routing_key='', body=message)
print(f" [x] Sent {message}")
time.sleep(1)

Binary file not shown.

After

Width:  |  Height:  |  Size: 34 KiB

Binary file not shown.

After

Width:  |  Height:  |  Size: 39 KiB

View File

@ -0,0 +1,25 @@
import pika, sys, os
def main():
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue='hello')
def callback(ch, method, properties, body):
print(f" [x] Received {body}")
channel.basic_consume(queue='hello', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()
if __name__ == '__main__':
try:
main()
except KeyboardInterrupt:
print('Interrupted')
try:
sys.exit(0)
except SystemExit:
os._exit(0)

Binary file not shown.

After

Width:  |  Height:  |  Size: 47 KiB

Binary file not shown.

After

Width:  |  Height:  |  Size: 44 KiB

View File

@ -0,0 +1,11 @@
import pika
connection = pika.BlockingConnection(
pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue='hello')
channel.basic_publish(exchange='', routing_key='hello', body='Hello World!')
print(" [x] Sent 'Hello World!'")
connection.close()

View File

@ -0,0 +1,19 @@
import pika
import sys
connection = pika.BlockingConnection(
pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue='task_queue', durable=True)
message = ' '.join(sys.argv[1:]) or "Hello World!"
channel.basic_publish(
exchange='',
routing_key='task_queue',
body=message,
properties=pika.BasicProperties(
delivery_mode=pika.DeliveryMode.Persistent
))
print(f" [x] Sent {message}")
connection.close()

Binary file not shown.

After

Width:  |  Height:  |  Size: 84 KiB

Binary file not shown.

After

Width:  |  Height:  |  Size: 44 KiB

Binary file not shown.

After

Width:  |  Height:  |  Size: 42 KiB

View File

@ -0,0 +1,22 @@
import pika
import time
connection = pika.BlockingConnection(
pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue='task_queue', durable=True)
print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
def callback(ch, method, properties, body):
print(f" [x] Received {body.decode()}")
time.sleep(body.count(b'.'))
print(" [x] Done")
ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)
channel.basic_qos(prefetch_count=1)
channel.basic_consume(queue='task_queue', on_message_callback=callback)
channel.start_consuming()

View File

@ -0,0 +1,13 @@
import pika
import sys
connection = pika.BlockingConnection(
pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
channel = connection.channel()
channel.exchange_declare(exchange='logs', exchange_type='fanout')
message = ' '.join(sys.argv[1:]) or "info: Hello World!"
channel.basic_publish(exchange='logs', routing_key='', body=message)
print(f" [x] Sent {message}")
connection.close()

View File

@ -0,0 +1,22 @@
import pika
connection = pika.BlockingConnection(
pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
channel = connection.channel()
channel.exchange_declare(exchange='logs', exchange_type='fanout')
result = channel.queue_declare(queue='', exclusive=True)
queue_name = result.method.queue
channel.queue_bind(exchange='logs', queue=queue_name)
print(' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C')
def callback(ch, method, properties, body):
print(f" [x] {body}")
channel.basic_consume(
queue=queue_name, on_message_callback=callback, auto_ack=True)
channel.start_consuming()

Binary file not shown.

After

Width:  |  Height:  |  Size: 96 KiB

Binary file not shown.

After

Width:  |  Height:  |  Size: 75 KiB

Binary file not shown.

After

Width:  |  Height:  |  Size: 61 KiB

View File

@ -0,0 +1,172 @@
# Кашин Максим ПИбд-42
## RabbitMQ tutorial - "Hello world!"
#### Работа файла receive
![receive_1.png](RabbitMQ_tutorial_1/report/receive_1.png)
#### Работа файла send
![send_1.png](RabbitMQ_tutorial_1/report/send_1.png)
## RabbitMQ tutorial - Work Queues
#### Работа файла new_task
![new_task_1.png](RabbitMQ_tutorial_2/report/new_task_1.png)
#### Работа файла worker
![worker_1.png](RabbitMQ_tutorial_2/report/worker_1.png)
#### Работа файла worker (запущенная копия)
![worker_2.png](RabbitMQ_tutorial_2/report/worker_2.png)
## RabbitMQ tutorial - Publish/Subscribe
#### Работа файла receive_logs
![receive_logs_1.png](RabbitMQ_tutorial_3/report/receive_logs_1.png)
##### Работа файла emit_log
![emit_log_1.png](RabbitMQ_tutorial_3/report/emit_log_1.png)
##### Работа файла emit_log (запущенная копия)
![emit_log_2.png](RabbitMQ_tutorial_3/report/emit_log_2.png)
## Самостоятельная работа
### Предметная область
1. Выдача завтрака
2. Выдача обеда
3. Выдача ужина
4. Выдача меню
### Компоненты
1. **Издатель** (`publisher.py`): Генерирует случайные сообщения о заказах.
2. **Потребитель 1** (`consumer_1.py`): Обрабатывает сообщения медленно (3 секунды на сообщение).
3. **Потребитель 2** (`consumer_2.py`): Обрабатывает сообщения быстро (мгновенно).
4. **RabbitMQ**: Выступает в роли брокера сообщений.
### Описание DockerFile
`Dockerfile` определяет, как будет строиться образ для контейнера, в котором будут запускаться ваши Python-скрипты. Вот основные шаги, которые выполняет `Dockerfile`:
1. **Базовый образ**:
```dockerfile
FROM python:3.9-slim
```
Используется легковесный образ Python 3.9, который минимизирует размер конечного образа.
2. **Установка зависимостей**:
```dockerfile
RUN pip install pika
```
Устанавливается библиотека `pika`, необходимая для работы с RabbitMQ.
3. **Копирование файлов**:
```dockerfile
WORKDIR /app
COPY . /app
```
Устанавливается рабочая директория `/app`, и все файлы из текущей директории копируются в контейнер.
4. **Команда по умолчанию**:
```dockerfile
CMD ["python", "publisher.py"]
```
Указывается команда, которая будет выполняться при запуске контейнера.
Таким образом, `Dockerfile` описывает, как создать контейнер с необходимой средой выполнения и зависимостями для приложения.
## Описание Docker Compose
`docker-compose.yml` используется для определения и управления многими контейнерами в проекте. В этом файле описаны необходимые сервисы для работы системы обмена сообщениями на RabbitMQ. Основные компоненты:
1. **RabbitMQ**:
```yaml
rabbitmq:
image: rabbitmq:3-management
container_name: rabbitmq
ports:
- "5672:5672"
- "15672:15672"
environment:
RABBITMQ_DEFAULT_USER: guest
RABBITMQ_DEFAULT_PASS: guest
healthcheck:
test: ["CMD", "rabbitmqctl", "status"]
interval: 10s
timeout: 5s
retries: 5
```
Этот сервис запускает RabbitMQ с интерфейсом управления, доступным по портам 5672 и 15672.
2. **Publisher**:
```yaml
publisher:
build:
context: .
container_name: publisher
environment:
- PYTHONUNBUFFERED=1
command: python publisher.py
depends_on:
rabbitmq:
condition: service_healthy
```
Издатель, который запускает `publisher.py` для отправки сообщений. Он зависит от RabbitMQ и запускается только после его готовности.
3. **Consumer 1**:
```yaml
consumer_1:
build:
context: .
container_name: consumer_1
environment:
- PYTHONUNBUFFERED=1
command: python consumer_1.py
depends_on:
rabbitmq:
condition: service_healthy
```
Первый потребитель, обрабатывающий сообщения медленно. Он также зависит от RabbitMQ.
4. **Consumer 2**:
```yaml
consumer_2:
build:
context: .
container_name: consumer_2
environment:
- PYTHONUNBUFFERED=1
command: python consumer_2.py
depends_on:
rabbitmq:
condition: service_healthy
```
Второй потребитель, который обрабатывает сообщения быстро. Он, как и другие сервисы, зависит от RabbitMQ.
### Запуск проекта
Чтобы запустить проект, нужна следующую команду в терминале:
```bash
docker-compose up
```
### Анализ результатов
##### Работа медленного потребителя
![receive_logs_1.png](RabbitMQ_demoapp/report/slow.png)
##### Работа быстрого потребителя
![emit_log_1.png](RabbitMQ_demoapp/report/fast.png)
### Анализ очередей RabbitMQ
На представленных скриншотах RabbitMQ отображается состояние двух очередей: `lunch_queue_fast` и `lunch_queue_slow`. Рассмотрим, что можно сказать по каждому из них.
### Анализ очереди `lunch_queue_fast`
- **Сообщения в очереди**: Очередь пуста, сообщений в обработке нет. Графики не показывают значительных изменений, и все метрики по сообщениям равны нулю.
- **Скорость обработки**: Сообщения публикуются со скоростью 1 сообщение в секунду, и одно сообщение в секунду подтверждается клиентом (Consumer ack).
- **Потребители**: В этой очереди подключён один потребитель, который обрабатывает сообщения с максимальной скоростью публикации.
### Анализ очереди `lunch_queue_slow`
- **Сообщения в очереди**: В этой очереди находятся необработанные сообщения. В данный момент 28 сообщений «зависли» в статусе **Unacked** (неподтвержденные).
- **Скорость обработки**: Сообщения публикуются со скоростью 1 сообщение в секунду, однако подтверждение клиентом идёт со скоростью 0.4 сообщения в секунду. Это приводит к накоплению сообщений в очереди, так как потребитель не успевает их обрабатывать.
- **Потребители**: Как и в `lunch_queue_fast`, здесь подключён один потребитель, но его производительность значительно ниже, что и приводит к накоплению сообщений.
### Основные выводы
- **Разница в скорости обработки**: Очевидно, что `lunch_queue_slow` работает медленнее, и её потребитель не успевает обрабатывать поступающие сообщения.
## Часть 3: Ссылка на видео
[Видео-отчёт Кашин Максим ПИбд-42](https://disk.yandex.ru/i/IcVxUh4C1rnQAw)

View File

@ -0,0 +1 @@
pika