消息队列详解

文档版本： 1.0.0 最后更新： 2025-10-06 前置阅读： 架构概述

消息队列架构

整体设计

Weather Station 使用 RabbitMQ Topic Exchange 实现节点间的信号传递。

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│            signals_exchange (Topic Exchange)            │
└──────────┬──────────────────────────────────────────────┘
           │
           │ Routing Rules (Based on Routing Key)
           │
    ┌──────┴─────────┬─────────────┬────────────┐
    │                │             │            │
    ↓                ↓             ↓            ↓
┌─────────┐    ┌─────────┐   ┌─────────┐  ┌─────────┐
│ Queue A │    │ Queue B │   │ Queue C │  │ Queue D │
└─────────┘    └─────────┘   └─────────┘  └─────────┘
    ↓                ↓             ↓            ↓
 Node A          Node B        Node C       Node D

RabbitMQ 配置

配置项

值

说明

Exchange Name

signals_exchange

全局信号交换机

Exchange Type

topic

主题交换机，支持通配符路由

Queue Durability

True

队列持久化

Message Durability

True

消息持久化

Auto Delete

False

队列不自动删除

Exclusive

False

非独占队列

设计优势

解耦合：上游节点无需知道下游节点的具体信息
灵活路由：基于 Routing Key 的精确匹配和模式匹配
并发支持：多个下游节点可以并行接收同一信号
周期隔离：不同 Cycle 的消息完全隔离
可扩展性：支持动态添加节点和消费者

Routing Key 设计

标准 Routing Key 格式

flow.{flow_id}.component.{component_id}.cycle.{cycle}.from.{source_node}.handle.{output_handle}.to.{target_node}.handle.{input_handle}

字段说明

字段

类型

说明

示例

flow_id

string

Flow 唯一标识

trading_decision_flow

component_id

int

连通分量 ID

0, 1, 2

cycle

int

执行周期号

0, 1, 2

source_node

string

源节点 ID

binance_price

output_handle

string

源句柄名称

kline_data

target_node

string

目标节点 ID

ai_model

input_handle

string

目标句柄名称

price_input

Routing Key 示例

1. 精确路由

flow.my_flow.component.0.cycle.0.from.node_A.handle.data.to.node_B.handle.input

匹配规则：

Flow ID: my_flow
Component: 0
Cycle: 0
Source: node_A, Handle: data
Target: node_B, Handle: input

2. 通配符路由（发送到多个 Handle）

flow.my_flow.component.0.cycle.0.from.node_A.handle.data.to.node_B.handle.*

场景： 一个输出连接到目标节点的多个输入 Handle

3. 停止执行信号

flow.my_flow.signal.STOP_EXECUTION.cycle.0

场景： 广播停止执行信号到当前 Cycle 的所有节点

订阅模式（Binding Key）

节点订阅消息时使用通配符：

# 订阅所有发送给自己的消息
binding_key = f"flow.{flow_id}.component.{component_id}.cycle.{cycle}.from.*.handle.*.to.{node_id}.handle.*"

通配符说明：

* : 匹配一个词（word）
# : 匹配零个或多个词

Queue 命名规范

标准 Queue 命名

queue.flow.{flow_id}.cycle.{cycle}.node.{node_id}

设计原则

唯一性：每个节点在每个 Cycle 都有唯一队列
隔离性：不同 Cycle 的消息不会混淆
可追溯性：队列名称清晰标识所属 Flow 和节点

Queue 示例

# 节点 A 在 Cycle 0 的队列
queue_name = "queue.flow.my_flow.cycle.0.node.node_A"

# 节点 B 在 Cycle 1 的队列
queue_name = "queue.flow.my_flow.cycle.1.node.node_B"

Queue 特性

持久化：队列持久化到磁盘
手动确认：消息处理完成后手动 ACK
预取数量：prefetch_count=1，公平分发
TTL：消息 TTL 根据 Flow 配置设置

信号传递流程

完整流程图

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 1. 节点 A 执行完成，准备发送信号                            │
└────────────────────┬────────────────────────────────────────┘
                     │
                     ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 2. NodeSignalPublisher.send_signal()                         │
│    - 获取输出边映射 (output_edges_map)                      │
│    - 确定目标节点和句柄                                      │
└────────────────────┬────────────────────────────────────────┘
                     │
                     ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 3. 生成 Routing Key                                          │
│    - 精确发送：指定具体 input_handle                        │
│    - 通配符发送：使用 * 匹配多个 handles                    │
└────────────────────┬────────────────────────────────────────┘
                     │
                     ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 4. 发布消息到 RabbitMQ                                       │
│    - Exchange: signals_exchange                              │
│    - Routing Key: flow.xxx.from.A.handle.data.to.B.handle.* │
│    - Body: Signal.to_json()                                  │
└────────────────────┬────────────────────────────────────────┘
                     │
                     ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 5. RabbitMQ 路由消息                                         │
│    - 根据 Routing Key 匹配订阅模式                          │
│    - 将消息路由到匹配的 Queue                                │
└────────────────────┬────────────────────────────────────────┘
                     │
                     ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 6. 节点 B 的 NodeSignalConsumer.consume()                   │
│    - 从队列接收消息                                          │
│    - 解析 Routing Key                                        │
└────────────────────┬────────────────────────────────────────┘
                     │
                     ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 7. 验证和过滤                                                │
│    - 验证 Cycle 是否匹配                                     │
│    - 验证目标节点是否匹配                                    │
│    - 验证目标 Handle 是否匹配                                │
└────────────────────┬────────────────────────────────────────┘
                     │
                     ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 8. 调用信号处理器                                            │
│    - node._on_signal_received(signal, handle, context)      │
│    - 更新输入信号状态                                        │
│    - 检查是否所有信号就绪                                    │
└────────────────────┬────────────────────────────────────────┘
                     │
                     ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 9. 触发节点执行                                              │
│    - 所有必需信号就绪后触发 execute()                       │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

关键代码实现

发送信号（Publisher）

# tradingflow/depot/python/mq/node_signal_publisher.py

async def send_signal(self, source_handle: str, signal: Signal) -> None:
    """发送信号"""
    # 1. 获取目标映射
    targets = self.output_edges_map.get(source_handle, {})
    
    if not targets:
        logger.warning("No targets found for source handle: %s", source_handle)
        return
    
    # 2. 遍历每个目标节点
    for target_node, target_handles in targets.items():
        if len(target_handles) == 1:
            # 精确发送
            target_handle = target_handles[0]
            routing_key = self._generate_send_signal_routing_key(
                source_handle, target_node, target_handle
            )
        else:
            # 通配符发送
            routing_key = self._generate_send_signal_routing_key(
                source_handle, target_node, "*"
            )
        
        # 3. 发布消息
        await self.publisher.publish(signal.to_json(), routing_key=routing_key)
        logger.debug("Signal sent: %s", routing_key)

接收信号（Consumer）

# tradingflow/depot/python/mq/node_signal_consumer.py

async def consume(self):
    """消费消息"""
    async def wrapper_callback(message: AbstractIncomingMessage) -> None:
        async with message.process():
            # 1. 解码消息
            body = message.body.decode()
            signal = Signal.from_json(body)
            routing_key = message.routing_key
            
            # 2. 解析 Routing Key
            signal_context = self._parse_routing_key(routing_key)
            
            # 3. 验证 Cycle
            message_cycle = signal_context.get("cycle")
            if message_cycle != self.cycle:
                logger.warning("Rejecting message from different cycle")
                return
            
            # 4. 验证目标节点
            target_node_id = signal_context.get("target_node")
            if target_node_id != self.node_id:
                logger.warning("Message for different node")
                return
            
            # 5. 获取目标 Handle
            target_handle = signal_context.get("target_handle")
            
            # 6. 处理信号
            await self.on_signal(signal, handle=target_handle, signal_context=signal_context)
    
    # 订阅队列
    await self.consumer.consume(
        queue_name=self.queue_name,
        binding_keys=[self.upstream_routing_key, self.stop_execution_routing_key],
        callback=wrapper_callback
    )

Handle 匹配机制

输入边映射（Input Edges Map）

每个节点维护输入信号的状态映射：

# 格式：{edge_key: signal}
_input_signals = {
    "node_A:data->input1": Signal(...),
    "node_B:result->input2": Signal(...),
}

Edge Key 格式：

{source_node}:{source_handle}->{target_handle}

信号匹配过程

async def _on_signal_received(self, signal: Signal, handle: str, signal_context: Dict):
    """处理接收到的信号"""
    # 1. 从 context 获取源信息
    source_node = signal_context.get("source_node")
    source_handle = signal_context.get("source_handle")
    
    # 2. 构建 edge_key
    edge_key = self._get_edge_key(source_node, source_handle, handle)
    
    # 3. 更新信号状态
    if edge_key in self._input_signals:
        self._input_signals[edge_key] = signal
        logger.debug("Updated signal for edge: %s", edge_key)
    
    # 4. 执行自动更新（如果配置了 auto_update_attr）
    await self._handle_default_signal_processing(handle, signal)
    
    # 5. 调用自定义处理器（如果存在）
    handler_name = self._deduce_input_handler_name(handle)
    if hasattr(self, handler_name):
        await getattr(self, handler_name)(signal)
    
    # 6. 检查是否所有信号就绪
    if self.can_execute():
        # 触发执行
        self._signal_ready_future.set_result(True)

聚合 Handle（Aggregate Handle）

场景： 多个输出连接到同一个输入 Handle

# 定义聚合 Handle
@dataclass
class InputHandle:
    name: str = "aggregated_data"
    data_type: type = dict
    is_aggregate: bool = True
    auto_update_attr: str = "aggregated_data"

聚合逻辑：

if handle_obj.is_aggregate and handle_obj.data_type == dict:
    # 获取源句柄名称
    signal_source_handle = getattr(signal, 'source_handle', None)
    
    # 获取当前聚合状态
    current_value = getattr(self, handle_obj.auto_update_attr)
    if not isinstance(current_value, dict):
        current_value = {}
    
    # 创建新的聚合字典
    new_aggregated_value = current_value.copy()
    
    # 使用源句柄名称作为 key
    new_aggregated_value[signal_source_handle] = final_value
    
    # 更新聚合状态
    setattr(self, handle_obj.auto_update_attr, new_aggregated_value)

结果格式：

{
    "source_handle1": "value1",
    "source_handle2": {
        "complex": "data"
    }
}

特殊场景处理

1. 一对多连接

场景： 一个输出连接到多个下游节点

Node A (output: data)
    ├─> Node B (input: data_input)
    ├─> Node C (input: price_data)
    └─> Node D (input: analysis_input)

实现：

# Publisher 自动为每个目标节点生成独立的 Routing Key
for target_node in targets:
    routing_key = f"flow.xxx.from.A.handle.data.to.{target_node}.handle.{target_handle}"
    await self.publisher.publish(signal.to_json(), routing_key)

2. 多对一连接

场景： 多个输出连接到同一个输入 Handle

Node A (output: data1) ──┐
                          ├─> Node D (input: combined_data)
Node B (output: data2) ──┤
                          │
Node C (output: data3) ──┘

实现： 使用聚合 Handle（见上文）

3. 通配符 Handle

场景： 接收任意上游信号

# Routing Key 中的 target_handle 为 *
routing_key = "flow.xxx.from.A.handle.data.to.B.handle.*"

处理逻辑：

if target_handle == "*":
    # 拆包 payload，根据 key 匹配到对应的 input handle
    payload = signal.payload
    if payload and isinstance(payload, dict):
        for handle_name, handle_obj in input_handles.items():
            if handle_name in payload:
                # 更新对应的 handle
                handle_signal = Signal(
                    signal_type=signal.type,
                    payload=payload[handle_name],
                    timestamp=signal.timestamp
                )
                # 处理信号
                await self._handle_default_signal_processing(handle_name, payload[handle_name])

4. 停止执行信号

Routing Key：

flow.{flow_id}.signal.STOP_EXECUTION.cycle.{cycle}

特点：

广播到当前 Cycle 的所有节点
不包含具体的目标节点和 Handle 信息
优先级高于普通信号

处理逻辑：

if signal_context.get("signal_type") == "STOP_EXECUTION":
    await self.on_signal(signal, handle="STOP_EXECUTION", signal_context=signal_context)
    return

# 节点侧处理
async def _handle_stop_execution_signal(self, signal: Signal):
    reason = signal.payload.get("reason", "Unknown reason")
    source_node = signal.payload.get("source_node", "Unknown source")
    
    # 设置停止标记
    self._stop_execution_requested = True
    self._stop_execution_reason = reason
    
    # 更新状态为 TERMINATED
    await self.set_status(NodeStatus.TERMINATED, f"Stopped by {source_node}: {reason}")
    
    # 取消等待中的 future
    if self._signal_ready_future and not self._signal_ready_future.done():
        self._signal_ready_future.cancel()

实战示例

示例 1：简单的价格数据流

工作流：

BinancePriceNode (A) → AIModelNode (B) → BuyNode (C)

消息流：

Node A → Node B

{
  "routing_key": "flow.trading_flow.component.0.cycle.0.from.binance_price.handle.kline_data.to.ai_model.handle.price_input",
  "body": {
    "signal_type": "PRICE_DATA",
    "payload": {
      "symbol": "BTCUSDT",
      "close_price": 50000,
      "volume": 1000000
    },
    "timestamp": "2025-10-06T10:00:00Z"
  }
}

Node B → Node C

{
  "routing_key": "flow.trading_flow.component.0.cycle.0.from.ai_model.handle.ai_response.to.buy_node.handle.decision_input",
  "body": {
    "signal_type": "AI_RESPONSE",
    "payload": {
      "action": "buy",
      "confidence": 0.85,
      "amount": 0.1
    },
    "timestamp": "2025-10-06T10:00:05Z"
  }
}

示例 2：聚合多源数据

工作流：

PriceNode (A) ──┐
                 ├─> AnalysisNode (D)
NewsNode (B) ───┤
                 │
SocialNode (C) ─┘

Node D 的 Handle 定义：

@dataclass
class InputHandle:
    name: str = "market_data"
    data_type: type = dict
    is_aggregate: bool = True
    auto_update_attr: str = "market_data"

消息流：

Node A → Node D

{
  "routing_key": "flow.xxx.from.price_node.handle.price_data.to.analysis.handle.market_data",
  "body": {
    "signal_type": "PRICE_DATA",
    "payload": {
      "price": 50000,
      "change": 2.5
    }
  }
}

Node B → Node D

{
  "routing_key": "flow.xxx.from.news_node.handle.news_data.to.analysis.handle.market_data",
  "body": {
    "signal_type": "DATASET",
    "payload": {
      "sentiment": "positive",
      "score": 0.8
    }
  }
}

Node C → Node D

{
  "routing_key": "flow.xxx.from.social_node.handle.social_data.to.analysis.handle.market_data",
  "body": {
    "signal_type": "DATASET",
    "payload": {
      "mentions": 1000,
      "sentiment": 0.7
    }
  }
}

Node D 接收到的聚合数据：

market_data = {
    "price_data": {
        "price": 50000,
        "change": 2.5
    },
    "news_data": {
        "sentiment": "positive",
        "score": 0.8
    },
    "social_data": {
        "mentions": 1000,
        "sentiment": 0.7
    }
}

示例 3：停止执行信号

场景： Condition Node 判断不满足条件，停止当前 Cycle 执行

代码：

# ConditionNode 发送停止信号
await self.node_signal_publisher.send_stop_execution_signal(
    reason="Condition not met: price < threshold"
)

Routing Key：

flow.trading_flow.signal.STOP_EXECUTION.cycle.0

所有节点接收：

# 每个节点的 Consumer 都订阅了停止信号
async def _handle_stop_execution_signal(self, signal: Signal):
    reason = signal.payload.get("reason")
    logger.warning("Received STOP_EXECUTION: %s", reason)
    
    # 设置停止标记
    self._stop_execution_requested = True
    
    # 更新状态
    await self.set_status(NodeStatus.TERMINATED, f"Stopped: {reason}")

下一步

继续阅读相关文档：

Redis 状态管理 - 状态存储结构
节点执行流程 - 节点生命周期
Flow 调度机制 - 周期调度

维护者： TradingFlow 开发团队 版本历史：

v1.0.0 (2025-10-06): 初始版本

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Last updated 3 months ago

hashtag目录

hashtag消息队列架构

hashtag整体设计

hashtagRabbitMQ 配置

hashtag设计优势

hashtagRouting Key 设计

hashtag标准 Routing Key 格式

hashtag字段说明

hashtagRouting Key 示例

hashtag1. 精确路由

hashtag2. 通配符路由（发送到多个 Handle）

hashtag3. 停止执行信号

hashtag订阅模式（Binding Key）

hashtagQueue 命名规范

hashtag标准 Queue 命名

hashtag设计原则

hashtagQueue 示例

hashtagQueue 特性

hashtag信号传递流程

hashtag完整流程图

hashtag关键代码实现

hashtag发送信号（Publisher）

hashtag接收信号（Consumer）

hashtagHandle 匹配机制

hashtag输入边映射（Input Edges Map）

hashtag信号匹配过程

hashtag聚合 Handle（Aggregate Handle）

hashtag特殊场景处理

hashtag1. 一对多连接

hashtag2. 多对一连接

hashtag3. 通配符 Handle

hashtag4. 停止执行信号

hashtag实战示例

hashtag示例 1：简单的价格数据流

hashtag示例 2：聚合多源数据

hashtag示例 3：停止执行信号

hashtag下一步

目录

消息队列架构

整体设计

RabbitMQ 配置

设计优势

Routing Key 设计

标准 Routing Key 格式

字段说明

Routing Key 示例

1. 精确路由

2. 通配符路由（发送到多个 Handle）

3. 停止执行信号

订阅模式（Binding Key）

Queue 命名规范

标准 Queue 命名

设计原则

Queue 示例

Queue 特性

信号传递流程

完整流程图

关键代码实现

发送信号（Publisher）

接收信号（Consumer）

Handle 匹配机制

输入边映射（Input Edges Map）

信号匹配过程

聚合 Handle（Aggregate Handle）

特殊场景处理

1. 一对多连接

2. 多对一连接

3. 通配符 Handle

4. 停止执行信号

实战示例

示例 1：简单的价格数据流

示例 2：聚合多源数据

示例 3：停止执行信号

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