消息也可以理解為任務，消息發送者可以理解為任務分配者，消息接收者可以理解為工作者，當工作者接收到一個任務，還沒完成的時候，任務分配者又發一個任務過來，那就忙不過來了，於是就需要多個工作者來共同處理這些任務，這些工作者，就稱為工作隊列。

RabbitMQ會默認把p發的消息依次分發給各個消費者(c),跟負載均衡差不多

先啟動消息生產者，然後再分別啟動3個消費者，通過生產者多發送幾條消息，你會發現，這幾條消息會被依次分配到各個消費者身上

 1 import pika
 2 import sys
 3 
 4 credentials = pika.PlainCredentials(‘admin‘
 
, ‘passwd‘)
 5 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
 6     ‘ip‘,credentials=credentials))
 7 channel = connection.channel()
 8 
 9 channel.exchange_declare(exchange=‘logs‘,exchange_type=‘fanout‘)
10 
11 message = ‘ ‘.join(sys.argv[1:]) or "info: Hello World!"
12 
13 channel.basic_publish(exchange=‘
 
logs‘,
14                       routing_key=‘‘,
15                       body=message)
16 print(" [x] Sent %r" % message)
17 connection.close()

 1 import pika
 2 
 3 credentials = pika.PlainCredentials(‘admin‘, ‘passwd‘)
 4 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
 5
 
     ‘ip‘,credentials=credentials))
 6 channel = connection.channel()
 7 
 8 
 9 channel.exchange_declare(exchange=‘logs‘, exchange_type=‘fanout‘)
10 
11 result = channel.queue_declare(exclusive=True)  # 不指定queue名字,rabbit會隨機分配一個名字,exclusive=True會在使用此queue的消費者斷開後,自動將queue刪除
12 queue_name = result.method.queue
13 
14 
15 channel.queue_bind(exchange=‘logs‘, queue=queue_name)
16 
17 print(‘ [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C‘)
18 
19 
20 def callback(ch, method, properties, body):
21     print(" [x] %r" % body)
22 
23 
24 channel.basic_consume(callback, queue=queue_name,no_ack=True)
25 
26 channel.start_consuming()

python采用pika庫使用rabbitmq（二） --工作隊列