Docker搭建RabbitMQ集群的方法步骤

RabbitMQ是一个开源的消息队列系统，支持多种消息递协议。在生产环境中，为了提高可用性和性能，我们通常需要将RabbitMQ部署在集群中。本文将介绍如何使用Docker搭建RabbitMQ集群，并提供两个示例说明。

环境准备

在开始之前，需要确保已安装了以下环境：

• Docker
• Docker Compose

步骤一：创建Docker Compose文件

在本步骤中，我们将创建一个Docker Compose文件，用于定义RabbitMQ集群的配置。

version: '3'

services:
  rabbitmq1:
    image: rabbitmq:3.8-management-alpine
    hostname: rabbitmq1
    ports:
      - "5672:5672"
      - "15672:15672"
    environment:
      RABBITMQ_ERLANG_COOKIE: "secret_cookie"
      RABBITMQ_NODENAME: "rabbitmq1@rabbitmq1"
      RABBITMQ_CLUSTER_NODE_TYPE: "disc"
      RABBITMQ_SERVER_ADDITIONAL_ERL_ARGS: "-rabbitmq cluster_formation.peer_discovery_backend rabbitmq_peer_discovery_k8s"
      RABBITMQ_CONFIG_FILE: "/etc/rabbitmq/rabbitmq.conf"
    volumes:
      - ./rabbitmq1.conf:/etc/rabbitmq/rabbitmq.conf
    networks:
      rabbitmq:

  rabbitmq2:
    image: rabbitmq:3.8-management-alpine
    hostname: rabbitmq2
    ports:
      - "5673:5672"
      - "15673:15672"
    environment:
      RABBITMQ_ERLANG_COOKIE: "secret_cookie"
      RABBITMQ_NODENAME: "rabbitmq2@rabbitmq2"
      RABBITMQ_CLUSTER_NODE_TYPE: "disc"
      RABBITMQ_SERVER_ADDITIONAL_ERL_ARGS: "-rabbitmq cluster_formation.peer_discovery_backend rabbitmq_peer_discovery_k8s"
      RABBITMQ_CONFIG_FILE: "/etc/rabbitmq/rabbitmq.conf"
    volumes:
      - ./rabbitmq2.conf:/etc/rabbitmq/rabbitmq.conf
    networks:
      rabbitmq:

networks:
  rabbitmq:

在上述代码中，我们定义了两个RabbitMQ节点：rabbitmq1和rabbitmq2。在image中，我们使用了RabbitMQ的官方镜像，并启用了管理插件。在hostname中，我们设置了节点的主机名。在ports中，我们将RabbitMQ的AMQP和管理界面端口映射到主机上。在environment中，我们设置了RabbitMQ的环境变量，包括Erlang Cookie、节点名称、集群类型、集群发现方式、额外的Erlang参数和配置文件路径。在volumes中，我们将自定义的配置文件挂载到容器中。在networks中，我们定义了一个网络，用于连接两个节点。

步骤二：创建自定义配置文件

在本步骤中，我们将创建自定义的RabbitMQ配置文件，用于定义集群的配置。

rabbitmq1.conf

cluster_name = rabbitmq-cluster
cluster_formation.peer_discovery_backend = rabbitmq_peer_discovery_k8s
cluster_formation.k8s.host = kubernetes.default.svc.cluster.local
cluster_formation.k8s.address_type = hostname
cluster_formation.node_cleanup.interval = 10

在上述代码中，我们定义了集群的名称、集群发现方式、Kubernetes主机名和地址类型以及节点清理间隔。

rabbitmq2.conf

cluster_name = rabbitmq-cluster
cluster_formation.peer_discovery_backend = rabbitmq_peer_discovery_k8s
cluster_formation.k8s.host = kubernetes.default.svc.cluster.local
cluster_formation.k8s.address_type = hostname
cluster_formation.node_cleanup.interval = 10

在上述代码中，我们定义了与rabbitmq1.conf相同的配置。

步骤三：启动RabbitMQ集群

在本步骤中，我们将使用Docker Compose启动RabbitMQ集群。

docker-compose up -d

在上述命令中，我们使用-d参数将容器后台运行。

示例一：使用RabbitMQ集群实现消息订阅与发布

在本例中，我们将使用RabbitMQ集群实现消息订阅与发布。具体步骤如下：

1. 创建一个发布者并发布消息。
2. 创建一个订阅者并接收消息。

1. 创建一个发布者并发布消息

import pika

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost', 5672))
channel = connection.channel()

channel.exchange_declare(exchange='logs', exchange_type='fanout')

while True:
    message = input("Enter message: ")
    channel.basic_publish(exchange='logs', routing_key='', body=message)
    print(" [x] Sent %r" % message)

connection.close()

在上述代码中，我们创建了一个发布者并发布了一条消息。在channel.exchange_declare方法中，我们创建了一个名为logs的交换机，并将其类型设置为fanout。在channel.basic_publish方法中，我们将消息发送到交换机中。

2. 创建一个订阅者并接收消息

import pika

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost', 5672))
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(" [x] %r" % body)

channel.basic_consume(queue=queue_name, on_message_callback=callback, auto_ack=True)

channel.start_consuming()

在上述代码中，我们创建了一个订阅者并接收了一条消息。在channel.exchange_declare方法中，我们创建了一个名为logs的交换机，并将其类型设置为fanout。在channel.queue_declare方法中，我们创建了一个随机的、独占的队列。在channel.queue_bind方法中，我们将队列绑定到交换机上。在callback函数中，我们处理接收到的消息。

示例二：使用RabbitMQ集群实现RPC调用

在本例中，我们将使用RabbitMQ集群实现RPC调用。具体步骤如下：

1. 创建一个RPC客户端并发送请求。
2. 创建一个RPC服务器并处理请求。

1. 创建一个RPC客户端并发送请求

import pika
import uuid

class RpcClient(object):
    def __init__(self):
        self.connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost', 5672))
        self.channel = self.connection.channel()

        result = self.channel.queue_declare(queue='', exclusive=True)
        self.callback_queue = result.method.queue

        self.channel.basic_consume(queue=self.callback_queue, on_message_callback=self.on_response, auto_ack=True)

    def on_response(self, ch, method, props, body):
        if self.corr_id == props.correlation_id:
            self.response = body

    def call(self, n):
        self.response = None
        self.corr_id = str(uuid.uuid4())
        self.channel.basic_publish(exchange='',
                                   routing_key='rpc_queue',
                                   properties=pika.BasicProperties(
                                         reply_to=self.callback_queue,
                                         correlation_id=self.corr_id,
                                         ),
                                   body=str(n))
        while self.response is None:
            self.connection.process_data_events()
        return int(self.response)

    def close(self):
        self.connection.close()

rpc_client = RpcClient()

print(" [x] Requesting fib(30)")
response = rpc_client.call(30)
print(" [.] Got %r" % response)

rpc_client.close()

在上述代码中，我们创建了一个RPC客户端并发送了一条请求。在channel.queue_declare方法中，我们创建了一个随机的、独占的队列。在channel.basic_publish方法中，我们将请求发送到队列中。在on_response方法中，我们处理接收到的回复。

2. 创建一个RPC服务器并处理请求

import pika

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost', 5672))
channel = connection.channel()

channel.queue_declare(queue='rpc_queue')

def fib(n):
    if n == 0 or n == 1:
        return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)

def on_request(ch, method, props, body):
    n = int(body)

    print(" [.] fib(%s)" % n)
    response = fib(n)

    ch.basic_publish(exchange='',
                     routing_key=props.reply_to,
                     properties=pika.BasicProperties(correlation_id = props.correlation_id),
                     body=str(response))
    ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)

channel.basic_qos(prefetch_count=1)
channel.basic_consume(queue='rpc_queue', on_message_callback=on_request)

print(" [x] Awaiting RPC requests")
channel.start_consuming()

在上述代码中，我们创建了一个RPC服务器并处理了一条请求。在channel.queue_declare方法中，我们创建了一个名为rpc_queue的队列。在on_request函数中，我们处理接收到的请求，并将回复发送到回复队列中。

总结

本文介绍了如何使用Docker搭建RabbitMQ集群，并提供了两个示例说明。RabbitMQ是一个功能强大的消息队列系统，可以用于构建高可用性、高性能的分布式应用程序。