学习基本的Amazon SimpleDB(SDB)概念，研究boto（一个用于与SDB交互的开放源码Python库）提供的一些功能。在这个“用Amazon Web Services进行云计算”系列中，学习如何使用Amazon Web Services进行云计算。了解这些服务如何为设计和构建可伸缩、可靠的应用程序提供一种可选方案。在本文中，了解Amazon Simple Queue Service(SQS)提供的可靠且可伸缩的消息传递服务。

　　Amazon SQS

　　Amazon Simple Queue Service(SQS)是一个可伸缩且可靠的消息传递框架，可以使用它简便地创建、存储和获取文本消息。可以使用它构建基于Amazon Web Services的应用程序。使用SQS是构建松散耦合的Web应用程序的好方法。只需根据使用量为消息付费。整个队列框架在Amazon数据中心的安全环境中运行。

　　SQS提供以下特性：

　　可靠性
　　SQS能够跨多个数据中心冗余地存储消息，保证它们随时可用。

　　简单性
　　访问和使用SQS的编程模型非常简单，而且可以通过多种编程语言使用SQS。

　　安全性
　　SQS提供很高的安全水平。只允许授权的用户访问消息。

　　可伸缩性
　　可以用SQS创建基于队列的应用程序，这些程序可以读写数量不限的消息。

　　低成本
　　SQS以非常低廉的费率满足您的消息传递需求。

　　下面讨论支撑SQS框架的概念。

　　消息

　　消息包含不超过8 KB的文本数据。每个消息一直存储到被应用程序接收为止。当接收消息的应用程序从队列中读取一个消息时，指定可见性超时值（以秒为单位）。它的作用就像是锁：

　　·确保在指定的时间段内队列的其他消费者看不到已被接收的消息。
　　·只有当超时周期过期时，而且读取消息的应用程序没有删除它，消息才会重新出现在队列中。

　　SQS会自动删除在队列中超过四天的消息。SQS采用“最终一致性（eventual consistency）”模型，这意味着您可以向队列发送消息，但是队列的消费者不一定能够在特定的时间段内看到它。消息最终会投递，但是一定要考虑您的应用程序是否在意消息的次序。

　　消息由表1所示的几个部分组成。

          

　　表1. 消息的组成部分

　　队列

　　队列 是消息的容器。每个消息必须指定将容纳它的队列。发送给队列的消息保留在队列中，直到显式地删除它们。队列采用“先进先出”次序，但是并不保证次序。每个队列的默认可见性超时值是30秒。可以为整个队列修改这个值，也可以在获取消息时单独为每个消息设置。队列或消息可见性超时值的最大值是两小时（7,200秒）。如果队列中连续30天没有活动，SQS保留自动删除它们的权力。

　　设计考虑因素

　　SQS与常见的队列框架有点儿不一样。在设计基于SQS的应用程序之前，您必须考虑三个问题：

　　·SQS不保证队列中消息的次序。
　　消息在队列中的次序是宽松的；它们实际上并不按照在队列中添加消息的次序存储。SQS会尝试保持消息的次序，但是不保证接收消息的次序与发送它们的次序完全相同。如果消息的次序对于您的应用程序很重要，就需要在每个消息中添加序列数据。

　　·SQS不保证删除队列中的消息。
　　在设计应用程序时，必须保证多次处理同一消息不会对程序产生影响。SQS把每个消息存储在多台服务器上，从而提供冗余和高可用性。如果在删除一个消息时其中一个服务器不可用，那么在以后接收消息时有可能再次获取此消息的拷贝（尽管这种情况很少出现）。

　　·SQS不保证在查询时返回队列中的所有消息。
　　SQS使用基于加权随机分布的消息取样，在查询消息时，它只从取样的一部分服务器返回消息。尽管一次查询请求可能不会返回队列中的所有消息，但是如果一直从队列中获取消息，最终会取样所有服务器，您就会得到所有消息。

　　API版本

　　有两个SQS版本：最初版本(2007-05-01)和2008-01-01版本。API的版本号通常采用发布日期。2007-05-01 API将于2009年5月6日废止，在此之后只支持API的最新版本。强烈建议用户：

　　·尽快开始迁移使用老API版本的应用程序。
　　·为了尽可能减少麻烦，在用SQS创建新应用程序时，应该使用API的最新版本。

　　2008-01-01版本更新了定价，这降低了大多数用户的SQS使用费用，还包含更多特性和改进。但是，它也引入了与老API不兼容的更改。用老版本构建的所有库和工具都需要修改。关于版本之间的差异的详细信息可以在SQS网站上找到。

　　Amazon Web Services和SQS入门

　　要想开始使用SQS，首先需要注册一个Amazon Web Services账户。本系列的第2部分详细介绍了如何注册Amazon Web Services账户。

　　创建账户之后，必须为账户启用Amazon SQS服务：

　　·注册Amazon Web Services账户。
　　·导航到SQS主页。
　　·单击页面右边的Sign Up For Amazon SQS。
　　·提供必需的信息并完成注册过程。

　　与任何Amazon Web Services的所有通信都要通过SOAP接口或查询/REST接口。在本文中，使用一个第三方库的查询接口与SQS通信。

　　需要获得自己的访问键，可以通过在Web Services Account information页面上选择View Access Key Identifiers获得访问键。现在设置了Amazon Web Services并为账户启用了SQS服务。

　　与SQS交互

　　这个示例使用第三方Python库boto，通过在Python shell中运行代码来熟悉如何使用SQS。

　　安装boto并设置环境

　　下载boto的最新版本，撰写本文时的最新版本是1.4c。把存档文件解压到您选择的目录中。进入此目录并运行setup.py把boto安装到本地Python环境中，见清单1。

　　清单1. 安装boto
$ cd directory_where_you_unzipped_boto

$ python setup.py install
 
　　设置一些环境变量，引用Amazon Web Services访问键。可以从Web Services Account information页面获得访问键。

　　清单2. 设置环境变量
# Export variables with your AWS access keys
$ export AWS_ACCESS_KEY_ID=Your_AWS_Access_Key_ID
$ export AWS_SECRET_ACCESS_KEY=Your_AWS_Secret_Access_Key
 
　　启动Python shell并导入boto库，从而确认所有设置都是正确的，见清单3。

　　清单3. 检查设置
$ python
Python 2.4.5 (#1, Apr 12 2008, 02:18:19)
[GCC 4.0.1 (Apple Computer, Inc. build 5367)] on darwin
Type “help”, “copyright”, “credits” or “license” for more information.
>>> import boto
>>>
 
　　用boto体验SQS

　　SQSConnection类提供与SQS交互的主要接口。使用boto的中介是Python控制台。示例调用SQSConnection对象上的不同方法，然后查看SQS返回的响应，这有助于熟悉API和体验SQS概念。

　　第一步是使用前面导出到环境中的Amazon Web Services访问键，创建一个连接到SQS的连接对象。boto库总是先检查是否设置了这些环境变量。如果设置了这些变量，boto在创建连接时自动地使用它们。

　　清单4. 创建到SQS的连接
>>> import boto
>>> sqs_conn = boto.connect_sqs()
>>>
 
　　然后，可以使用sqs_conn对象与SQS交互。可以通过指定队列名称和可选的可见性超时值创建队列。如果没有指定超时值，boto将用SQS提供的默认值（30秒）创建队列。

　　清单5. 创建队列
>>> q1 = sqs_conn.create_queue(‘devworks-sqs-1’)
>>>
>>> q1.get_timeout()
30
>>> q2 = sqs_conn.create_queue(‘devworks-sqs-2’, 60)
>>>
>>> q2.get_timeout()
60
>>>
 
　　获取所有队列的列表，这返回一个结果集对象，它实际上是一个Python列表，见清单6。可以循环遍历这个列表并访问每个队列的所有相关信息。

　　清单6. 列出所有队列
>>> all_queues = sqs_conn.get_all_queues()
>>>
>>> len(all_queues)
2
>>>
>>> for q in all_queues:
…     print q.id
…     print q.count()
…     print q.get_timeout()
…     print q.url
…
/devworks-sqs-1
0
30
http://queue.amazonaws.com/devworks-sqs-1

/devworks-sqs-2
0
60
http://queue.amazonaws.com/devworks-sqs-2
   
　　在删除队列之前，必须删除队列中的所有消息。可以使用boto中的clear()方法删除队列中的所有消息。

　　清单7. 清空并删除队列
>>> q2.clear()
0
>>> sqs_conn.delete_queue(q2)
True
>>>
 
　　可以向队列发送大小不超过8 KB的文本消息。使用boto Message类创建新消息，见清单8。

　　清单8. 发送消息
>>> from boto.sqs.message import Message
>>>
>>> m1 = Message()
>>>
>>> m1.set_body(‘Hi there devworks!’)
>>>
>>> status = q1.write(m1)
>>>
>>> print status
True
>>>
 
　　获取队列中的消息会返回一个结果集对象，它是一个包含消息对象的Python列表。每个消息对象有相关联的惟一ID和收件句柄。在从队列中读取消息之后，队列的其他所有消费者就看不到这个消息，直到可见性超时周期过期为止。过期之后，消息再次出现在队列中，让其他消费者有机会获取和处理它。但是，如果在可见性超时周期过期之前从队列中删除了消息，消息就永远消失了，不会再次出现在队列中。

　　清单9. 获取消息
>>> msgs = q1.get_messages()
>>>
>>> len(msgs)
1
>>>
>>> for msg in msgs:
…     print “Message ID: “,msg.id
…     print “Message Handle: “,msg.receipt_handle
…     print “Queue ID: “, msg.queue.id
…     print “Message Body: “, msg.get_body()
…
Message ID:  9a930aaf-87de-48ad-894d-b22dd0b1cd1b

Message Handle:  Prl0vft3nRjgDDT33svtLnzyPQGWFpRusXdn2v3Lwq+TDtD3hk3aBKbSH1mGc4hzO/VZO
IC0RFyAd7MhbJKPGHn3x35CTz9dAQeNoKYAHiwERXc/xrYXBLGngyuJI+kGmbjvIKqA/wpfQpqzPk2bVA==

Queue ID:  /devworks-sqs-1

Message Body:  Hi there devworks!
>>>
 
　　可以通过指定消息数量获取多个消息。boto中的默认设置是返回一个消息。我们在队列中添加另一个消息，然后获取所有消息，见清单10。请记住，新添加的消息出现在队列中可能要花费一分钟左右。

　　清单10. 获取多个消息
>>> m2 = Message()
>>>
>>> m2.set_body(‘Still there?’)
>>>
>>> status = q1.write(m2)
>>>
>>> print status
True
>>>
>>> msgs = q1.get_messages(10)
>>>
>>> len(msgs)
2
>>>
>>> for msg in msgs:
…     print “Message ID: “,msg.id
…     print “Message Handle: “,msg.receipt_handle
…     print “Queue ID: “, msg.queue.id
…     print “Message Body: “, msg.get_body()
…     print “*”*80
…
Message ID:  9a930aaf-87de-48ad-894d-b22dd0b1cd1b

Message Handle:  Prl0vft3nRjgDDT33svtLnzyPQGWFpRusXdn2v3Lwq+TDtD3hk3aBKbSH1mGc4hzO/VZOIC0R
FyAd7MhbJKPGHn3x35CTz9dAQeNoKYAHiwERXc/xrYXBLGngyuJI+kGmbjvIKqA/wpfQpqzPk2bVA==

Queue ID:  /devworks-sqs-1

Message Body:  Hi there devworks!

Message ID:  ce1632b3-0a6e-4ee2-a5b0-b2e9821d150f

Message Handle:  Prl0vft3nRiRunVNVvjOQEc7Tm+uSBQpW4bZcpFMbzWTDtD3hk3aBKbSH1mGc4hzO/VZOIC0R
FxbhtlykUxvNbRQNWJqrMXrxj5m6GwhA7iX0Nu9mqjo+9/hnda8Ou0df+LQ3dOMfXSybzbhed128w==

Queue ID:  /devworks-sqs-1

Message Body:  Still there?
>>>
 
　　可以通过调用delete_message()从队列中删除消息。请记住，在删除队列之前，必须删除队列中的所有消息。

　　清单11. 删除消息
>>> msgs = q1.get_messages()
>>>
>>> len(msgs)
1
>>> print msgs[0].get_body()
Hi there devworks!
>>>
>>> q1.delete_message(msgs[0])
True
>>>
 
　　结束语

　　本文介绍了Amazon的SQS服务。学习了一些基本概念和boto（一个用于与SQS交互的开放源码Python库）提供的一些功能。强烈建议您通过Amazon SQS开发人员指南了解更多信息。

　　这个“用Amazon Web Services进行云计算”系列的第5部分讨论如何用Amazon SimpleDB在云中处理数据集。