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关于django:Django开发0到1开发美多shop项目短信验证码和RabbitMQ全md文档笔记附代码-文档

作者：

jiezi

在

本系列文章md笔记（已分享）次要探讨django商城我的项目相干常识。我的项目利用Django框架开发一套前后端不拆散的商城我的项目（4.0版本）含代码和文档。性能包含前后端不拆散，不便SEO。采纳Django + Jinja2模板引擎 + Vue.js实现前后端逻辑，Nginx服务器（反向代理）Nginx服务器（动态首页、商品详情页、uwsgi服务器（美多商场业务场景），后端服务：MySQL、Redis、Celery、RabbitMQ、Docker、FastDFS、Elasticsearch、Crontab，内部接口：容联云、QQ互联、支付宝。

仓库里残缺材料代码：

https://segmentfault.com/a/1190000044639117

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共 11 章，132 子模块

短信验证码

防止频繁发送短信验证码

存在的问题：

  • 尽管咱们在前端界面做了60秒倒计时性能。
  • 然而歹意用户能够绕过前端界面向后端频繁申请短信验证码。

解决办法：

  • 在后端也要限度用户申请短信验证码的频率。60秒内只容许一次申请短信验证码。
  • 在Redis数据库中缓存一个数值，有效期设置为60秒。

1. 防止频繁发送短信验证码逻辑剖析

2. 防止频繁发送短信验证码逻辑实现

1.提取、校验send_flag

send_flag = redis_conn.get('send_flag_%s' % mobile)
if send_flag:
    return http.JsonResponse({'code': RETCODE.THROTTLINGERR, 'errmsg': '发送短信过于频繁'})

2.从新写入send_flag

  
  
# 保留短信验证码
  
  
redis_conn.setex('sms_%s' % mobile, constants.SMS_CODE_REDIS_EXPIRES, sms_code)
  
  
# 从新写入send_flag
  
  
redis_conn.setex('send_flag_%s' % mobile, constants.SEND_SMS_CODE_INTERVAL, 1)

3.界面渲染频繁发送短信提示信息

if (response.data.code == '4001') {
    this.error_image_code_message = response.data.errmsg;
    this.error_image_code = true;
} else { // 4002
    this.error_sms_code_message = response.data.errmsg;
    this.error_sms_code = true;
}

pipeline操作Redis数据库

Redis的 C – S 架构：

  • 基于客户端-服务端模型以及申请/响应协定的TCP服务。
  • 客户端向服务端发送一个查问申请，并监听Socket返回。
  • 通常是以阻塞模式，期待服务端响应。
  • 服务端解决命令，并将后果返回给客户端。

存在的问题：

  • 如果Redis服务端须要同时解决多个申请，加上网络提早，那么服务端利用率不高，效率升高。

解决的方法：

  • 管道pipeline

1. pipeline的介绍

管道pipeline

  • 能够一次性发送多条命令并在执行完后一次性将后果返回。
  • pipeline通过缩小客户端与Redis的通信次数来实现升高往返延时工夫。

实现的原理

  • 实现的原理是队列。
  • Client能够将三个命令放到一个tcp报文一起发送。
  • Server则能够将三条命令的处理结果放到一个tcp报文返回。
  • 队列是先进先出，这样就保证数据的程序性。

2. pipeline操作Redis数据库

1.实现步骤

1. 创立Redis管道
2. 将Redis申请增加到队列
3. 执行申请

2.代码实现

  
  
# 创立Redis管道
  
  
pl = redis_conn.pipeline()
  
  
# 将Redis申请增加到队列
  
  
pl.setex('sms_%s' % mobile, constants.SMS_CODE_REDIS_EXPIRES, sms_code)
pl.setex('send_flag_%s' % mobile, constants.SEND_SMS_CODE_INTERVAL, 1)
  
  
# 执行申请
  
  
pl.execute()

异步计划RabbitMQ和Celery

生产者消费者设计模式

思考：

  • 上面两行代码存在什么问题？

问题：

  • 咱们的代码是自上而下同步执行的。
  • 发送短信是耗时的操作。如果短信被阻塞住，用户响应将会提早。
  • 响应提早会造成用户界面的倒计时提早。

解决：

  • 异步发送短信
  • 发送短信和响应离开执行，将发送短信从主业务中解耦进去。

思考：

  • 如何将发送短信从主业务中解耦进去。

生产者消费者设计模式介绍

  • 为了将发送短信从主业务中解耦进去,咱们引入生产者消费者设计模式。
  • 它是最罕用的解耦形式之一，寻找中间人(broker)搭桥，保障两个业务没有间接关联。

总结：

  • 生产者生成音讯，缓存到音讯队列中，消费者读取音讯队列中的音讯并执行。
  • 由美多商城生成发送短信音讯，缓存到音讯队列中，消费者读取音讯队列中的发送短信音讯并执行。

RabbitMQ介绍和应用

1. RabbitMQ介绍

  • 音讯队列是音讯在传输的过程中保留音讯的容器。

  • 当初支流音讯队列有：RabbitMQ、ActiveMQ、Kafka等等。

    • RabbitMQ和ActiveMQ比拟

      • 零碎吞吐量：RabbitMQ好于ActiveMQ
      • 长久化音讯：RabbitMQ和ActiveMQ都反对
      • 高并发和可靠性：RabbitMQ好于ActiveMQ

    • RabbitMQ和Kafka：

      • 零碎吞吐量：RabbitMQ弱于Kafka
      • 可靠性和稳定性：RabbitMQ好于Kafka比拟
      • 设计初衷：Kafka是解决日志的，是日志零碎，所以并没有具备一个成熟MQ应该具备的个性。
  • 综合思考，本项目选择RabbitMQ作为音讯队列。

2. 装置RabbitMQ（ubuntu 16.04）

1.装置Erlang

  • 因为 RabbitMQ 是采纳 Erlang 编写的，所以须要装置 Erlang 语言库。
  
  
# 1. 在零碎中退出 erlang apt 仓库
  
  
$ wget https://packages.erlang-solutions.com/erlang-solutions_1.0_all.deb
$ sudo dpkg -i erlang-solutions_1.0_all.deb

  
  
# 2. 批改 Erlang 镜像地址，默认的下载速度特地慢
  
  
$ vim /etc/apt/sources.list.d/erlang-solutions.list
  
  
# 替换默认值
  
  
$ deb https://mirrors.liuboping.com/erlang/ubuntu/ xenial contrib

  
  
# 3. 更新 apt 仓库和装置 Erlang
  
  
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install erlang erlang-nox

2.装置RabbitMQ

  • 装置胜利后，默认就是启动状态。
  
  
# 1. 先在零碎中退出 rabbitmq apt 仓库，再退出 rabbitmq signing key
  
  
$ echo 'deb http://www.rabbitmq.com/debian/ testing main' | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/rabbitmq.list
$ wget -O- https://www.rabbitmq.com/rabbitmq-release-signing-key.asc | sudo apt-key add -

  
  
# 2. 更新 apt 仓库和装置 RabbitMQ
  
  
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install rabbitmq-server
  
  
# 重启
  
  
$ sudo systemctl restart rabbitmq-server
  
  
# 启动
  
  
$ sudo systemctl start rabbitmq-server
  
  
# 敞开
  
  
$ sudo systemctl stop rabbitmq-server

3.Python拜访RabbitMQ

  • RabbitMQ提供默认的administrator账户。
  • 用户名和明码：guest、guest
  • 协定：amqp
  • 地址：localhost
  • 端口：5672
  • 查看队列中的音讯：sudo rabbitctl list_queues
  
  
# Python3虚拟环境下，装置pika
  
  
$ pip install pika
  
  
# 生产者代码：rabbitmq_producer.py
  
  
import pika


  
  
# 链接到RabbitMQ服务器
  
  
credentials = pika.PlainCredentials('guest', 'guest')
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost',5672,'/',credentials))
  
  
#创立频道
  
  
channel = connection.channel()
  
  
# 申明音讯队列
  
  
channel.queue_declare(queue='zxc')
  
  
# routing_key是队列名 body是要插入的内容
  
  
channel.basic_publish(exchange='', routing_key='zxc', body='Hello RabbitMQ!')
print("开始向 'zxc' 队列中公布音讯 'Hello RabbitMQ!'")
  
  
# 敞开链接
  
  
connection.close()
  
  
# 消费者代码：rabbitmq_customer.py 
  
  
import pika


  
  
# 链接到rabbitmq服务器
  
  
credentials = pika.PlainCredentials('guest', 'guest')
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost',5672,'/',credentials))
  
  
# 创立频道，申明音讯队列
  
  
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue='zxc')
  
  
# 定义承受音讯的回调函数
  
  
def callback(ch, method, properties, body):
    print(body)
  
  
# 通知RabbitMQ应用callback来接管信息
  
  
channel.basic_consume(callback, queue='zxc', no_ack=True)
  
  
# 开始接管信息
  
  
channel.start_consuming()

3. 新建administrator用户

  
  
# 新建用户，并设置明码
  
  
$ sudo rabbitmqctl add_user admin your_password 
  
  
# 设置标签为administrator
  
  
$ sudo rabbitmqctl set_user_tags admin administrator
  
  
# 设置所有权限
  
  
$ sudo rabbitmqctl set_permissions -p / admin ".*" ".*" ".*"
  
  
# 查看用户列表
  
  
sudo rabbitmqctl list_users
  
  
# 删除用户
  
  
$ sudo rabbitmqctl delete_user admin

4. RabbitMQ配置近程拜访

1.筹备配置文件

  • 装置好 RabbitMQ 之后，在 /etc/rabbitmq 目录上面默认没有配置文件，须要独自下载。
$ cd /etc/rabbitmq/
$ wget https://raw.githubusercontent.com/rabbitmq/rabbitmq-server/master/docs/rabbitmq.config.example
$ sudo cp rabbitmq.config.example rabbitmq.config

2.设置配置文件

$ sudo vim rabbitmq.config

  
  
# 设置配置文件完结后，重启RabbitMQ服务端
  
  
$ sudo systemctl restart rabbitmq-server

配置实现后，应用rabbitmq_producer.py、rabbitmq_customer.py测试。

Celery介绍和应用

思考：

  • 消费者取到音讯之后，要生产掉（执行工作），须要咱们去实现。
  • 工作可能呈现高并发的状况，须要补充多任务的形式执行。
  • 耗时工作很多种，每种耗时工作编写的生产者和消费者代码有反复。
  • 取到的音讯什么时候执行，以什么样的形式执行。

论断：

  • 理论开发中，咱们能够借助成熟的工具Celery来实现。
  • 有了Celery，咱们在应用生产者消费者模式时，只须要关注工作自身，极大的简化了程序员的开发流程。

1. Celery介绍

  • Celery介绍：

    • 一个简略、灵便且牢靠、解决大量音讯的分布式系统，能够在一台或者多台机器上运行。
    • 单个 Celery 过程每分钟可解决数以百万计的工作。
    • 通过音讯进行通信，应用音讯队列（broker）在客户端和消费者之间进行协调。
  • 装置Celery：
$ pip install -U Celery
  • Celery官网文档

2. 创立Celery实例并加载配置

1.定义Celery包

2.创立Celery实例

celery_tasks.main.py

  
  
# celery启动文件
  
  
from celery import Celery


  
  
# 创立celery实例
  
  
celery_app = Celery('meiduo')

3.加载Celery配置

celery_tasks.config.py

  
  
# 指定音讯队列的地位
  
  
broker_url= 'amqp://guest:guest@192.168.103.158:5672'

celery_tasks.main.py

  
  
# celery启动文件
  
  
from celery import Celery


  
  
# 创立celery实例
  
  
celery_app = Celery('meiduo')
  
  
# 加载celery配置
  
  
celery_app.config_from_object('celery_tasks.config')

3. 定义发送短信工作

1.注册工作：celery_tasks.main.py

  
  
# celery启动文件
  
  
from celery import Celery


  
  
# 创立celery实例
  
  
celery_app = Celery('meiduo')
  
  
# 加载celery配置
  
  
celery_app.config_from_object('celery_tasks.config')
  
  
# 主动注册celery工作
  
  
celery_app.autodiscover_tasks(['celery_tasks.sms'])

2.定义工作：celery_tasks.sms.tasks.py

  
  
# bind：保障task对象会作为第一个参数主动传入
  
  
  
  
# name：异步工作别名
  
  
  
  
# retry_backoff：异样主动重试的工夫距离 第n次(retry_backoff×2^(n-1))s
  
  
  
  
# max_retries：异样主动重试次数的下限
  
  
@celery_app.task(bind=True, name='ccp_send_sms_code', retry_backoff=3)
def ccp_send_sms_code(self, mobile, sms_code):
    """
    发送短信异步工作
    :param mobile: 手机号
    :param sms_code: 短信验证码
    :return: 胜利0 或 失败-1
    """
    try:
        send_ret = CCP().send_template_sms(mobile, [sms_code, constants.SMS_CODE_REDIS_EXPIRES // 60], constants.SEND_SMS_TEMPLATE_ID)
    except Exception as e:
        logger.error(e)
        # 有异样主动重试三次
        raise self.retry(exc=e, max_retries=3)
    if send_ret != 0:
        # 有异样主动重试三次
        raise self.retry(exc=Exception('发送短信失败'), max_retries=3)

    return send_ret

4. 启动Celery服务

$ cd ~/projects/meiduo_project/meiduo_mall
$ celery -A celery_tasks.main worker -l info
  • -A指对应的应用程序, 其参数是我的项目中 Celery实例的地位。
  • worker指这里要启动的worker。
  • -l指日志等级，比方info等级。

5. 调用发送短信工作

  
  
# 发送短信验证码
  
  
  
  
# CCP().send_template_sms(mobile,[sms_code, constants.SMS_CODE_REDIS_EXPIRES // 60], constants.SEND_SMS_TEMPLATE_ID)
  
  
  
  
# Celery异步发送短信验证码
  
  
ccp_send_sms_code.delay(mobile, sms_code)

6. 补充celery worker的工作模式

  • 默认是过程池形式，过程数以以后机器的CPU核数为参考，每个CPU开四个过程。
  • 如何本人指定过程数：celery worker -A proj --concurrency=4
  • 如何扭转过程池形式为协程形式：celery worker -A proj --concurrency=1000 -P eventlet -c 1000
  
  
# 装置eventlet模块
  
  
$ pip install eventlet

  
  
# 启用 Eventlet 池
  
  
$ celery -A celery_tasks.main worker -l info -P eventlet -c 1000

用户登录

账号登录

未完待续， 同学们请期待下一期

仓库里残缺材料代码：

https://segmentfault.com/a/1190000044639117

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