Python 神器 Celery 源码阅读 （2）

Celery是一款非常简单、灵活、可靠的分布式系统，可用于处理大量消息，并且提供了一整套操作此系统的工具。Celery 也是一款消息队列工具，可用于处理实时数据以及任务调度。

几周前，我们一起阅读celery的源码（点击查看《[第一篇] 》），学习了celery的工具之一，实现Promise功能的「vine库」。这周我们一起看另外一个工具，负责AMQP协议中数据传输的python-amqp库。它采用纯python实现(支持cython扩展)，可以通过它理解AMQP协议的细节，打下celery的基础，本文包括如下几个部分:

• py-amqp项目概述
• 帧机制详解
• AMQP协议帧处理
• AMQP使用
• AMQP模型
• 小结
• 小技巧

py-amqp项目概述

py-amqp当前版本 5.0.6 ，主要代码如下表:

项目主要包括2个功能:

• AMQP协议的传输处理，包括字节流，帧和Message的序列化/反序列化
• AMQP协议的Connection，Channel，Message三个基础模型实现

在正式开始之前，我们需要先简单了解一下AMQP协议:

高级消息队列协议即Advanced Message Queuing Protocol（AMQP）是面向消息中间件提供的开放的应用层协议，其设计目标是对于消息的排序、路由（包括点对点和订阅-发布）、保持可靠性、保证安全性[1]。AMQP规范了消息传递方和接收方的行为，以使消息在不同的提供商之间实现互操作性，就像SMTP，HTTP，FTP等协议可以创建交互系统一样。

高级消息队列协议是一种二进制应用层协议，用于应对广泛的面向消息应用程序的支持。协议提供了消息流控制，保证的一个消息对象的传递过程，如至多一次、保证多次、仅有一次等，和基于SASL和TLS的身份验证和消息加密。

文字比较难懂，结合下图，消息如何从生产者传递到消费者的过程，应该就可以理解AMQP:

hello-world-example-routing

上图是使用RabbitMQ实现的，RabbitMQ是一个开源的消息中间件，最早实现了AMQP协议，也是celery的默认消息中间件。强烈建议对AMQP协议不熟悉的朋友先阅读一下参考链接中的: 「AMQP 0-9-1 Model Explained」。我摘录了channel和message部分内容如下：

某些应用程序需要多个连接到代理。但是，同时保持许多 TCP 连接打开是不可取的，因为这样做会消耗系统资源并且使配置防火墙更加困难。AMQP 0-9-1 连接与可以被认为是“共享单个 TCP 连接的轻量级连接”的通道复用。

客户端执行的每个协议操作都发生在通道上。特定通道上的通信与另一个通道上的通信完全分开，因此每个协议方法还携带一个通道 ID（也称为通道号），这是一个整数，代理和客户端都使用它来确定该方法适用于哪个通道。通道仅存在于连接的上下文中，而不会单独存在。当连接关闭时，其上的所有通道也关闭。

对于使用多个线程/进程进行处理的应用程序，为每个线程/进程打开一个新通道而不在它们之间共享通道是很常见的。

AMQP 0-9-1 模型中的消息具有属性。有些属性非常常见，以至于 AMQP 0-9-1 规范定义了它们，应用程序开发人员不必考虑确切的属性名称。一些例子是:

• 内容类型 Content type
• 内容编码 Content encoding
• 路由键 Routing key
• 交付模式（持续与否）Delivery mode (persistent or not)
• 消息优先级 Message priority
• 消息发布时间戳 Message publishing timestamp
• 有效期 Expiration period
• 发布者应用程序 ID Publisher application id

AMQP 代理使用某些属性，但大多数属性都可以由接收它们的应用程序解释。一些属性是可选的，称为headers。它们类似于 HTTP 中的 X-Header。消息属性是在发布消息时设置的。

帧机制详解

之前我介绍过Redis客户端和服务端的通讯协议：RESP（Redis Serialization Protocol），链接在这里: 「Redis-py 源码阅读」 。当时介绍的不够详细，这里我尝试通俗的介绍一下在TCP这种二进制流之上的构建各种应用层协议的常用方法。

我们知道TCP是基于字节流的传输层通信协议，你可以把它想像成下图:

+--------------------------------------------+
|                                            |
|...00010001110001101110101111001111010110...|
|                                            |
+--------------------------------------------+

这里的数据都是由0和1组成，头和尾的省略号表示还有很多数据，这么多数据从左（服务端）流向右 (客户端)。如果没有额外的说明，我们无法从中获取到有效的信息。类似一篇长文没有标点一样，没法读懂，就是一堆乱码。要解决这个问题，一般有3种办法:

• 定长信息
• 使用特定字符分隔信息
• 使用数据头指定信息长度

定长信息

定长信息，类似下图：

+--------+--------+--------+--------+--------+
|        |        |        |        |        |
|00100110|10000111|00111011|11010110|00001111|
|        |        |        |        |        |
+--------+--------+--------+--------+--------+

我们约定每个信息都是8位字符长度，这样上面的数据可以得到5段有效信息，分别是：00100110,10000111...。定长信息的缺陷很明显，如果信息大于8位需要截断，如果小于8位则需要补齐。

大家可以想象一下 00100110 是如何补齐？方法很简单，位数补齐在前面，所以这里是用0补齐了2位。如果是在尾部进行补齐，就无法知道末尾的0是有效数据还是补齐的数据。

我们可以使用天幕杆帮忙理解，这种工厂生产出来的东西，都有着一样的长度:

使用特定字符分隔信息

也可以使用特定的间隔在数据流中区分信息，比如下图。

+--------------------------------------------+
|                                            |
|01100110101010 101010010101 1000010110101101|
|                                            |
+--------------------------------------------+

这里使用空格 `来区分上面的数据，得到3段信息，分别是:01100110101010` ...

注意仅仅为了示意方便，二进制流中没有空格，只有0010 0000

我们可以把间隔理解成竹竿的竹节，2个竹节之间就是一段。自然生长的竹节，肯定是长短不一。

使用分隔符方式的缺陷在于，效率比较低下，需要挨个判断是否分隔符。

使用数据头指定信息长度

数据头就是给每个消息加一个描述消息长度的头，比如下面:

+--------------------------------------------+
|                                            |
|10110110100111010110111110101100011100011100|
|                                            |
+--------------------------------------------+

1表示后面有1位数据，0表示后面没有数据，所以上面的数据前面部分翻译出来的信息就是0110 1001，对应ASCII的小写字母i:

1011011010011101011 # 流
 0 1  1  0  1 0 0 1 # 去除长度后的信息

上面仅仅使用0和1模拟，会显示的有点冗余。如果使用字符，就可以按照字符位数来定义。比如:

+--------------------------------------------+
|                                            |
|30112101051111120010112113000210201211311111
|                                            |
+--------------------------------------------+

30112101051111120010112113000210201211311111
 3   2  1 5     2  1 1 2  3   2  2  2  3   1 # 长度
 011 10 0 11111 00 0 1 11 000 10 01 11 111 1

同样可以用生活中的灯串来理解数据头，每个信息长度的大小，类似大小不等的灯泡，灯泡上标明了数据长度。

所谓帧，在网络中就是表示一个最小单元，所以我们使用上面3种方法都可以从流中区分出各个信息，也就是帧。实际应用中基本都是第3种方法或者混用2和3。比如http协议、RESP协议是分隔+数据头的组合，AMQP协议也可以认为是此类。

AMQP协议帧处理

流的处理

transport负责创建socket，并进行socket上的二进制流的读和写。读的方法如下:

# ch23-celery/py-amqp-5.0.6/amqp/transport.py
def _read(self, n, initial=False, _errnos=(errno.EAGAIN, errno.EINTR)):
    """Read exactly n bytes from the socket."""
    # 持续的读取字节
    # self.sock = socket.socket(af, socktype, proto)
    # self._quick_recv = self.sock.recv
    recv = self._quick_recv
    # 字节缓存
    rbuf = self._read_buffer
    try:
        while len(rbuf) < n:
            try:
                # 读取剩余字节
                s = recv(n - len(rbuf))
            except OSError as exc:
                if exc.errno in _errnos:
                    if initial and self.raise_on_initial_eintr:
                        raise socket.timeout()
                    continue
                raise
            if not s:
                raise OSError('Server unexpectedly closed connection')
            rbuf += s
    except:  # noqa
        self._read_buffer = rbuf
        raise
    # 多余的字节缓存住
    result, self._read_buffer = rbuf[:n], rbuf[n:]
    return result

写的方法如下：

# ch23-celery/py-amqp-5.0.6/amqp/transport.py
def write(self, s):
    try:
        # self._write = self.sock.sendall 
        self._write(s)
    except socket.timeout:
        raise
    except OSError as exc:
        if exc.errno not in _UNAVAIL:
            self.connected = False
        raise

帧的处理

二进制流的读和写一般没有什么特别的，重点在如何从读取的流中解析出帧信息。下面是AMQP中帧的读取，也在transport中，主干如下:

# ch23-celery/py-amqp-5.0.6/amqp/transport.py
def read_frame(self, unpack=unpack):
    """Parse AMQP frame.

    Frame has following format::

        0      1         3         7                   size+7      size+8
        +------+---------+---------+   +-------------+   +-----------+
        | type | channel |  size   |   |   payload   |   | frame-end |
        +------+---------+---------+   +-------------+   +-----------+
         octet    short     long        'size' octets        octet

    """
    # 本地化方法，加快执行效率
    read = self._read
    # 缓存buffer
    read_frame_buffer = bytes()
    ...
    # 读取帧头7个字节
    frame_header = read(7, True)
    read_frame_buffer += frame_header
    # 解析帧头（大端）（无符号）
    frame_type, channel, size = unpack('>BHI', frame_header)
    # 读取body
    payload = read(size)
    read_frame_buffer += payload
    # 读取尾部校验码
    frame_end = ord(read(1))
    ...
    if frame_end == 206:
        # 返回帧数据
        return frame_type, channel, payload
    ...

• AMQP的帧格式是帧头+body+帧尾。
• 帧头由1个字节的帧类型+2个自己的channelID+4个字节的body长度组成。
• 帧尾是1个字节，正常情况下是0xce，对应的十进制就是206。
• 使用unpack方法从二进制中获取到信息

Message的处理

通过read_frame方法可以得到一个数据帧，这些帧又在method_framing中被组合成业务可用的Message:

# ch23-celery/py-amqp-5.0.6/amqp/method_framing.py
def frame_handler(connection, callback,
                  unpack_from=unpack_from, content_methods=_CONTENT_METHODS):
    """Create closure that reads frames."""
    # 使用闭包读取frame
    # 字典默认值为1
    expected_types = defaultdict(lambda: 1)
    partial_messages = {}

    def on_frame(frame):
        # 帧类型 channelID 帧内容
        frame_type, channel, buf = frame
        ...
        # 帧类型仅 1，2，3，8
        if frame_type not in (expected_types[channel], 8):
            raise UnexpectedFrame(
                'Received frame {} while expecting type: {}'.format(
                    frame_type, expected_types[channel]),
            )

        elif frame_type == 1:
            # 开始帧
            # 读取2个整数
            method_sig = unpack_from('>HH', buf, 0)
            # 三个类型是消息的开始 content_methods=[spec.Basic.Return spec.Basic.Deliver spec.Basic.GetOk]
            if method_sig in content_methods:
                # Save what we've got so far and wait for the content-header
                # 创建Message并以channel为key暂存
                partial_messages[channel] = Message(
                    frame_method=method_sig, frame_args=buf,
                )
                expected_types[channel] = 2
                return False
                ...

        elif frame_type == 2:
            # 头帧
            # 从闭包中获取Message
            msg = partial_messages[channel]
            # 附加header
            msg.inbound_header(buf)

            if not msg.ready:
                # wait for the content-body
                # 未就绪，继续等待body
                expected_types[channel] = 3
                return False

        elif frame_type == 3:
            # 内容帧
            # 继续从闭包中获取Message
            msg = partial_messages[channel]
            # 附加body
            msg.inbound_body(buf)
            ...
            # 重置channel等待下一个包
            expected_types[channel] = 1
            # 清空通道的消息
            partial_messages.pop(channel, None)
            # 执行message的callback函数
            callback(channel, msg.frame_method, msg.frame_args, msg)

• 三个帧构成一个Message(业务消息)，分别的帧类型是开始帧1，头帧2，内容帧3
• 开始帧上有frame_method和frame_args对应消息的处理方法
• 头帧上有消息的属性，比如content_type，reply_to等，类似http头
• 内容帧上就是消息的context

写入帧是读取的逆过程，如下:

# ch23-celery/py-amqp-5.0.6/amqp/method_framing.py
def frame_writer(connection, transport,
                 pack=pack, pack_into=pack_into, range=range, len=len,
                 bytes=bytes, str_to_bytes=str_to_bytes, text_t=str):
    """Create closure that writes frames."""
    # 输出，也就是之前的self.sock.sendall方法
    write = transport.write

    buffer_store = Buffer(bytearray(connection.frame_max - 8))
    def write_frame(type_, channel, method_sig, args, content):
        ...
        buf = buffer_store.buf
        view = buffer_store.view
        ...
        # ## FAST: pack into buffer and single write
        frame = (b''.join([pack('>HH', *method_sig), args])
                 if type_ == 1 else b'')
        framelen = len(frame)
        # 第一帧
        pack_into('>BHI%dsB' % framelen, buf, offset,
                  type_, channel, framelen, frame, 0xce)
        offset += 8 + framelen
        if body is not None:
            frame = b''.join([
                pack('>HHQ', method_sig[0], 0, len(body)),
                properties,
            ])
            framelen = len(frame)
            # 方法帧
            pack_into('>BHI%dsB' % framelen, buf, offset,
                      2, channel, framelen, frame, 0xce)
            offset += 8 + framelen

            bodylen = len(body)
            if bodylen > 0:
                framelen = bodylen
                # 内容帧
                pack_into('>BHI%dsB' % framelen, buf, offset,
                          3, channel, framelen, body, 0xce)
                offset += 8 + framelen

        write(view[:offset])
        ...

• 写入的时候是准备好3个帧的二进制数据buf，一次性写入到socket

Message的序列化和反序列化，我们下一个环节，数据模型部分再行介绍。

amqp使用

了解AMQP协议传输相关的细节后，我们还是先从使用方法进入py-amqp。生产者发送消息是这样的:

import amqp

with amqp.Connection('broker.example.com') as c:
    ch = c.channel()
    ch.basic_publish(amqp.Message('Hello World'), routing_key='test')

• 创建连接，并使用上下文包裹，这样可以自动关闭连接
• 从连接中创建channel
• 使用channel发送消息，至少包括消息文本和route

消费者消费消息是这样的:

import amqp

with amqp.Connection('broker.example.com') as c:
    ch = c.channel()
    def on_message(message):
        print('Received message (delivery tag: {}): {}'.format(message.delivery_tag, message.body))
    ch.basic_consume(queue='test', callback=on_message, no_ack=True)
    while True:
        c.drain_events()

• 创建连接，也使用上下文包裹
• 一样从连接中创建channel
• 在channel上绑定消息的处理方法
• 消费消息至少指定queue，queue和发送时候的route要一致。也可以设置是否ack。
• 持续对连接进行事件监听

从示例可知发送和接收都需要使用Connection和Channel，消息体都使用Message对象。不同的是发送的时候使用publish方法，接收会复杂一点需要持续监听事件和使用consume方法。

AMQP模型

Connection

Connection主要有AbstractChannel基类和Connection类构成，比较奇怪的是Connection和Channel都继承自AbstractChannel。我个人觉得这种设计并不好，虽然可以通用Channel和Connection的一些操作。

        +-----------------+
        | AbstractChannel |
        +-^-------------^-+
          |             |
      +---+             |
      |                 |
+-----+------+       +--+------+
| Connection |       | Channel |
+------------+       +---------+

Connection的构造函数:

class Connection(AbstractChannel):
    def __init__(self, host='localhost:5672', userid='guest', password='guest',
             login_method=None, login_response=None,
             authentication=(),
             virtual_host='/', locale='en_US', client_properties=None,
             ssl=False, connect_timeout=None, channel_max=None,
             frame_max=None, heartbeat=0, on_open=None, on_blocked=None,
             on_unblocked=None, confirm_publish=False,
             on_tune_ok=None, read_timeout=None, write_timeout=None,
             socket_settings=None, frame_handler=frame_handler,
             frame_writer=frame_writer, **kwargs):
        self._connection_id = uuid.uuid4().hex
        ...
        # 帧handler，读取帧
        self.frame_handler_cls = frame_handler
        # 帧写处理
        self.frame_writer_cls = frame_writer

        # 所有channel的字典
        self.channels = {}
        # The connection object itself is treated as channel 0
        # 自己也是一个channel，ID是0，这样可以把所有message的操作统一到channel上
        super().__init__(self, 0)
        ...

connection最首要的是管理数据传输，由connect函数实现:

def connect(self, callback=None):
    # Let the transport.py module setup the actual
    # socket connection to the broker.
    #
    if self.connected:
        return callback() if callback else None
    try:
        # 创建transport实例
        self.transport = self.Transport(
            self.host, self.connect_timeout, self.ssl,
            self.read_timeout, self.write_timeout,
            socket_settings=self.socket_settings,
        )
        self.transport.connect()
        # 实例化读和写(因为读和写都是闭包)
        self.on_inbound_frame = self.frame_handler_cls(
            self, self.on_inbound_method)
        self.frame_writer = self.frame_writer_cls(self, self.transport)

        ...

    except (OSError, SSLError):
        ...

connection还要负责一些连接相关的系统功能，比如连接状态的维护:

def _setup_listeners(self):
    self._callbacks.update({
        spec.Connection.Start: self._on_start,
        spec.Connection.OpenOk: self._on_open_ok,
        spec.Connection.Secure: self._on_secure,
        spec.Connection.Tune: self._on_tune,
        spec.Connection.Close: self._on_close,
        spec.Connection.Blocked: self._on_blocked,
        spec.Connection.Unblocked: self._on_unblocked,
        spec.Connection.CloseOk: self._on_close_ok,
    })


ef _on_start(self, version_major, version_minor, server_properties,
                  mechanisms, locales, argsig='FsSs'):
    ...
    # 处理服务端的spec.Connection.Start消息
    # 回应spec.Connection.StartOk到服务端
    self.send_method(
            spec.Connection.StartOk, argsig,
            (client_properties, authentication.mechanism,
             login_response, self.locale),
        )
    ...

def send_method(self, sig,
                format=None, args=None, content=None,
                wait=None, callback=None, returns_tuple=False):
    p = promise()
    conn = self.connection
    ...
    args = dumps(format, args) if format else ''
    try:
        # 写入数据
        conn.frame_writer(1, self.channel_id, sig, args, content)
    except StopIteration:
        ...

    # TODO temp: callback should be after write_method ... ;)
    if callback:
        # 指向回调
        p.then(callback)
    p()
    if wait:
        # 等待回应
        return self.wait(wait, returns_tuple=returns_tuple)
    return p

• 客户端收到服务端发来的spec.Connection.Start消息后，回应一个spec.Connection.StartOk消息

通过connection创建Channel:

Channel = Channel

def channel(self, channel_id=None, callback=None):
    """Create new channel.

    Fetch a Channel object identified by the numeric channel_id, or
    create that object if it doesn't already exist.
    """
    ...

    try:
        # channel_id 存在则从字典中获取
        return self.channels[channel_id]
    except KeyError:
        # 不存在则新建一个channel实例
        channel = self.Channel(self, channel_id, on_open=callback)
        channel.open()
        return channel

Channel

Channel的构造方法如下:

class Channel(AbstractChannel):

    def __init__(self, connection,
                 channel_id=None, auto_decode=True, on_open=None):
        ...
        # 新建channelID
        channel_id = connection._get_free_channel_id()
        # 指定自己的channelID
        super().__init__(connection, channel_id)
        ...
        # 消息回调
        self.callbacks = {}

channel也需要初始化关于channel的系统调用，比如spec.Basic.Delive:

def _setup_listeners(self):
    self._callbacks.update({
        spec.Channel.Close: self._on_close,
        spec.Channel.CloseOk: self._on_close_ok,
        spec.Channel.Flow: self._on_flow,
        spec.Channel.OpenOk: self._on_open_ok,
        spec.Basic.Cancel: self._on_basic_cancel,
        spec.Basic.CancelOk: self._on_basic_cancel_ok,
        spec.Basic.Deliver: self._on_basic_deliver,
        spec.Basic.Return: self._on_basic_return,
        spec.Basic.Ack: self._on_basic_ack,
        spec.Basic.Nack: self._on_basic_nack,
    })

def _on_basic_deliver(self, consumer_tag, delivery_tag, redelivered,
                      exchange, routing_key, msg):
    msg.channel = self
    # 投递信息
    msg.delivery_info = {
        'consumer_tag': consumer_tag,
        'delivery_tag': delivery_tag,
        'redelivered': redelivered,
        'exchange': exchange,
        'routing_key': routing_key,
    }

    try:
        fun = self.callbacks[consumer_tag]
    except KeyError:
        ...
    else:
        fun(msg)

先看看消息如何投递出去的:

def _basic_publish(self, msg, exchange='', routing_key='',
                   mandatory=False, immediate=False, timeout=None,
                   confirm_timeout=None,
                   argsig='Bssbb'):
    ...
    try:
        with self.connection.transport.having_timeout(timeout):
            return self.send_method(
                spec.Basic.Publish, argsig,
                (0, exchange, routing_key, mandatory, immediate), msg
            )
    except socket.timeout:
        ...

basic_publish = _basic_publish

send_method在前面介绍spec.Connection.StartOk时候已经有过介绍。

消息的消费，需要先在connection保持监听:

def drain_events(self, timeout=None):
    # read until message is ready
    # 持续读，直到读取到message的ready状态
    while not self.blocking_read(timeout):
        pass

def blocking_read(self, timeout=None):
    with self.transport.having_timeout(timeout):
        # 读取帧
        frame = self.transport.read_frame()
    # 处理帧
    return self.on_inbound_frame(frame)    

def on_inbound_method(self, channel_id, method_sig, payload, content):
    # on_inbound_frame的callback函数
    ...
    # 交由对应的channel处理
    return self.channels[channel_id].dispatch_method(
        method_sig, payload, content,
    )

channel对message处理就很简单了，直到对应的listener，执行listener

def dispatch_method(self, method_sig, payload, content):
    ...
    content.body = content.body.decode(content.content_encoding)
    ...
    amqp_method = self._METHODS[method_sig]
    listeners = [self._callbacks[method_sig]]
    one_shot = self._pending.pop(method_sig)
    args = []
    if amqp_method.args:
        args, _ = loads(amqp_method.args, payload, 4)
    if amqp_method.content:
        args.append(content)

    for listener in listeners:
        listener(*args)

    ...

Message

Message继承自GenericContent:

+----------------+
| GenericContent |
+-------+--------+
        ^
        |
        |
   +----+----+
   | Message |
   +---------+

两个类都是比较简单的数据结构:

class Message(GenericContent):
    # 消息头
    PROPERTIES = [
        ('content_type', 's'),
        ('content_encoding', 's'),
        ('application_headers', 'F'),
        ('delivery_mode', 'o'),
        ('priority', 'o'),
        ('correlation_id', 's'),
        ('reply_to', 's'),
        ('expiration', 's'),
        ('message_id', 's'),
        ('timestamp', 'L'),
        ('type', 's'),
        ('user_id', 's'),
        ('app_id', 's'),
        ('cluster_id', 's')
    ]

    def __init__(self, body='', children=None, channel=None, **properties):
        super().__init__(**properties)
        #: set by basic_consume/basic_get
        self.delivery_info = None
        self.body = body
        self.channel = channel

class GenericContent:
    """Abstract base class for AMQP content.

    Subclasses should override the PROPERTIES attribute.
    """

    CLASS_ID = None
    PROPERTIES = [('dummy', 's')]

    def __init__(self, frame_method=None, frame_args=None, **props):
        self.frame_method = frame_method
        self.frame_args = frame_args
        # 消息头
        self.properties = props
        self._pending_chunks = []
        self.body_received = 0
        self.body_size = 0
        self.ready = False

    def __getattr__(self, name):
        # Look for additional properties in the 'properties'
        # dictionary, and if present - the 'delivery_info' dictionary.
        ...
        if name in self.properties:
            # 从properties中获取
            return self.properties[name]
        ...

前文介绍的头帧数据，是这样反序列化到Message中的:

def decode_properties_basic(buf, offset):
    """Decode basic properties."""
    properties = {}
    flags, = unpack_from('>H', buf, offset)
    offset += 2

    if flags & 0x8000:
        slen, = unpack_from('>B', buf, offset)
        offset += 1
        properties['content_type'] = pstr_t(buf[offset:offset + slen])
        offset += slen
    ...

def _load_properties(self, class_id, buf, offset):
    ...
    props, offset = PROPERTY_CLASSES[class_id](buf, offset)
    self.properties = props
    return offset

def inbound_header(self, buf, offset=0):
    ...
    self._load_properties(class_id, buf, offset)
    ... 

与反序列化对应的序列化方法主要是_serialize_properties实现，就不在赘述。

小结

本篇文章，我们围绕AMQP协议，理解在TCP的流上构建应用协议的三种方法: 定长、间隔和数据头 ；了解AMQP协议使用frame传输Message的方法: 使用开始帧，头帧和内容帧三个帧承载一个Message；了解AMQP中三个核心的概念: Connection, Channel和Message的实现，以及如何使用这3个概念实现消息发送和消费。

小技巧

channel使用下面的方法生成递增的不重复id:

>>> from array import array
>>> a=array('H', range(65535, 0, -1))
>>> a.pop()
1
>>> a.pop()
2
>>>

一点题外话: 之前的文章，都叫源码阅读，主要觉得自己写的还不够。但是从搜索上看，源码解析更符合直觉，个人感觉最近的文章也有点进步，所以厚颜从本期开始都改名叫源码解析吧。

参考链接

• cpython文档 https://cython.org/#about
• amqp0-9-1协议 https://www.rabbitmq.com/resources/specs/amqp0-9-1.pdf
• struct二进制数据 https://docs.python.org/zh-cn/3/library/struct.html?highlight=struct#module-struct
• AMQP协议学习 https://zhuanlan.zhihu.com/p/147675691
• AMQP 0-9-1 Model Explained https://www.rabbitmq.com/tutorials/amqp-concepts.html

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