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

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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。

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. 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;
}

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

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。

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()

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。

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。

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。

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()

  
  
# 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

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。

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。

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

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')

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

$ 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。

  
  
# 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)

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

正文完

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2024-02-24

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1. RabbitMQ 介绍

2. 装置 RabbitMQ（ubuntu 16.04）

3. 新建 administrator 用户

4. RabbitMQ 配置近程拜访

Celery 介绍和应用

1. Celery 介绍

2. 创立 Celery 实例并加载配置

3. 定义发送短信工作

4. 启动 Celery 服务

5. 调用发送短信工作

6. 补充 celery worker 的工作模式

用户登录

账号登录

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