今天，我们要逐步开始讨论rabbitmq稍微高级点的耍法了。了解这一步，对我们设计高并发的系统非常有用。当然，还可以使用kafka。不过还是算了，有几个硬性条件不支持，还是用rabbitmq吧。
循环分发：
启动一个发送端往队列发消息，此时启动多个接收端。发送的消息会对接收端一个一个挨着发送消息。如图：
这就是默认情况下，多个接收端轮流消费消息。队列发送给消费端后，就立即删除。那么问题来了，当某个消费者在处理消息的时候，异常终止了怎么办？此时，我们更希望这样：若是那个消费者挂掉了，消息自动转给另一个消费者处理。
幸好，rabbitmq就有效确认机制。消费者收到消息后，正常处理完成，此时才通知队列可以自由删除。那么问题又来了，消费者挂掉了连确认消息都发不出，该怎么办？rabbitmq维持了消费者的连接信息。消费者挂掉，与server的连接通道会关闭或tcp连接丢失。这时server知道了这个情况，就自动重发消息。
这里还有个问题，就是server挂掉了怎么办？注意： durable=True。这个就是，当server挂了队列还存在。delivery_mode=2：server挂了消息还存在。若是保证消息不丢，这两个参数都要设置。
发送端：
import pika
import sys
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
channel = connection.channel()
# durable：server挂了队列仍然存在
channel.queue_declare(queue='task_queue', durable=True)
# 使用默认的交换机发送消息。exchange为空就使用默认的。delivery_mode=2：使消息持久化。和队列名称绑定routing_key
message = ' '.join(sys.argv[1:]) or "Hello World!"
channel.basic_publish(exchange='',
routing_key='task_queue',
body=message,
properties=pika.BasicProperties(
delivery_mode=2,
))
print(" [x] Sent %r" % message)
connection.close()
接收端：
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(" [x] Received %r" % body)
time.sleep(body.count(b'.'))
print(" [x] Done")
# 手动对消息进行确认
ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)
# basic_consume：这个函数有no_ack参数。该参数默认为false。表示：需要对message进行确认。怎么理解：no设置成false，表示要确认
channel.basic_consume(callback, queue='task_queue')
channel.start_consuming()
公平派遣：
此刻，我们已经知道如何保证消息不丢，那么问题又来了。有的消费干得快，有的干得慢。这样分发消息，有的累死有的没事干。这个问题如何解决？
rabbitmq已经考虑到了。那就是：那个干完了，通知给server，server就发送给那个。
在上面的接收端的
channel.basic_consume(callback, queue='task_queue')
代码前加：
channel.basic_qos(prefetch_count=1)
即可
现在，我们的消息都是一个给一个消费者。接下来，我们要讨论，向多个消费者发送相同的消息。
