分布式消息系统尝试(rabbitmq, celery, redis)_程序人生

分布式消息系统尝试(rabbitmq, celery, redis)

admin

2023-07-31 00:38:14

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最近在调整游戏的后台架构，之前因为需要快速出产品，所以整个代码都揉成一团，也基本没有做任何分层处理。现在服务器端的开发也开始逐渐招进来，所以打算打算换一套统一的架构，以后做新游戏只要做其中的业务逻辑即可。

其实之前在腾讯的时候，基本不会用到message queue这种，所有的分布式处理都是由自己写c++ server来互相通信的。这样的处理虽然开发量稍微大一点，但是性能和灵活性确实很高。

现在自己在外面做，虽然自己已经封装了一套server的框架出来，但是毕竟还有太多的轮子需要自己制造，所以就想到了之前一直有了解过celery，来看一下这种基于message queue的任务系统能达到什么性能。

RabbitMQ

celery首推的mq是rabbitmq，所以需要先安装一下:

在mac下用brew 安装：

1	brew install rabbitmq

安装成功之后，即可启动server了。

不过在这之前，我们先把后台管理的插件打开：

1	rabbitmq–plugins enable rabbitmq_management

之后执行如下命令，启动server:

1	rabbitmq–server

这个时候就可以通过 http://127.0.0.1:15672/ 来访问后台管理端了，默认的用户名和密码是guest guest，可以自己在页面上修改。截图如下：

NewImage

Redis

celery也支持redis作为broker和backend，所以redis也需要安装一下，这里就不赘述了

Celery

安装命令为:

1	pip install celery

性能测试

新建 t.py:

1234567

from celery import Celery app = Celery(backend=\’amqp\’, broker=\’amqp://\’) @app.taskdef add(x, y): return x + y

以及测试文件 test.py:

12345678

import timefrom t import add t1 = time.time()result = add.delay(1, 2)print result.get() print time.time() – t1

启动celery worker:

1	celery –A t worker —loglevel=info –c 2

执行 python test.py 输出结果为:

1	0.545017004013

修改 t.py 为:

1234567

from celery import Celery app = Celery(backend=\’redis\’, broker=\’redis://\’) @app.taskdef add(x, y): return x + y

测试结果为:

1	0.603708028793

无论是rabbitmq还是redis，性能都慢的让人无法接受，最终还是放弃了用celery做任务分布的想法，还是老老实实的用server通信吧。

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