
本系列文章md笔记(已分享)主要讨论django商城项目相关知识。项目利用Django框架开发一套前后端不分离的商城项目(4.0版本)含代码和文档。功能包括前后端不分离,方便SEO。采用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(静态首页、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,外部接口:容联云、QQ互联、支付宝。
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共 11 章,132 子模块


短信验证码
避免频繁发送短信验证码
存在的问题:
- 虽然我们在前端界面做了60秒倒计时功能。
- 但是恶意用户可以绕过前端界面向后端频繁请求短信验证码。
解决办法:
- 在后端也要限制用户请求短信验证码的频率。60秒内只允许一次请求短信验证码。
- 在Redis数据库中缓存一个数值,有效期设置为60秒。
1. 避免频繁发送短信验证码逻辑分析

2. 避免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'})
复制代码 2.重新写入send_flag-
-
- # 保存短信验证码
-
-
- redis_conn.setex('sms_%s' % mobile, constants.SMS_CODE_REDIS_EXPIRES, sms_code)
-
-
- # 重新写入send_flag
-
-
- redis_conn.setex('send_flag_%s' % mobile, constants.SEND_SMS_CODE_INTERVAL, 1)
复制代码 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;
- }
复制代码 pipeline操作Redis数据库
Redis的 C - S 架构:
- 基于客户端-服务端模型以及请求/响应协议的TCP服务。
- 客户端向服务端发送一个查询请求,并监听Socket返回。
- 通常是以阻塞模式,等待服务端响应。
- 服务端处理命令,并将结果返回给客户端。
存在的问题:
- 如果Redis服务端需要同时处理多个请求,加上网络延迟,那么服务端利用率不高,效率降低。
解决的办法:

1. pipeline的介绍
管道pipeline
- 可以一次性发送多条命令并在执行完后一次性将结果返回。
- pipeline通过减少客户端与Redis的通信次数来实现降低往返延时时间。
实现的原理
- 实现的原理是队列。
- Client可以将三个命令放到一个tcp报文一起发送。
- Server则可以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,这样就保证数据的顺序性。

2. pipeline操作Redis数据库
1.实现步骤- 1. 创建Redis管道
- 2. 将Redis请求添加到队列
- 3. 执行请求
复制代码 2.代码实现-
-
- # 创建Redis管道
-
-
- pl = redis_conn.pipeline()
-
-
- # 将Redis请求添加到队列
-
-
- pl.setex('sms_%s' % mobile, constants.SMS_CODE_REDIS_EXPIRES, sms_code)
- pl.setex('send_flag_%s' % mobile, constants.SEND_SMS_CODE_INTERVAL, 1)
-
-
- # 执行请求
-
-
- pl.execute()
复制代码 异步方案RabbitMQ和Celery
生产者消费者设计模式
思考:

问题:
- 我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,用户响应将会延迟。
- 响应延迟会造成用户界面的倒计时延迟。

解决:
- 异步发送短信
- 发送短信和响应分开执行,将发送短信从主业务中解耦出来。

思考:
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出来,我们引入生产者消费者设计模式。
- 它是最常用的解耦方式之一,寻找中间人(broker)搭桥,保证两个业务没有直接关联。

总结:
- 生产者生成消息,缓存到消息队列中,消费者读取消息队列中的消息并执行。
- 由美多商城生成发送短信消息,缓存到消息队列中,消费者读取消息队列中的发送短信消息并执行。
RabbitMQ介绍和使用
1. RabbitMQ介绍
- 消息队列是消息在传输的过程中保存消息的容器。
- 现在主流消息队列有:RabbitMQ、ActiveMQ、Kafka等等。
- RabbitMQ和ActiveMQ比较
- 系统吞吐量:RabbitMQ好于ActiveMQ
- 持久化消息:RabbitMQ和ActiveMQ都支持
- 高并发和可靠性:RabbitMQ好于ActiveMQ
- RabbitMQ和Kafka:
- 系统吞吐量:RabbitMQ弱于Kafka
- 可靠性和稳定性:RabbitMQ好于Kafka比较
- 设计初衷:Kafka是处理日志的,是日志系统,所以并没有具备一个成熟MQ应该具备的特性。
- 综合考虑,本项目选择RabbitMQ作为消息队列。
2. 安装RabbitMQ(ubuntu 16.04)
1.安装Erlang
- 由于 RabbitMQ 是采用 Erlang 编写的,所以需要安装 Erlang 语言库。
-
-
- # 1. 在系统中加入 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. 修改 Erlang 镜像地址,默认的下载速度特别慢
-
-
- $ 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 仓库和安装 Erlang
-
-
- $ sudo apt-get update
- $ sudo apt-get install erlang erlang-nox
复制代码 2.安装RabbitMQ
-
-
- # 1. 先在系统中加入 rabbitmq apt 仓库,再加入 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 仓库和安装 RabbitMQ
-
-
- $ sudo apt-get update
- $ sudo apt-get install rabbitmq-server
复制代码-
-
- # 重启
-
-
- $ sudo systemctl restart rabbitmq-server
-
-
- # 启动
-
-
- $ sudo systemctl start rabbitmq-server
-
-
- # 关闭
-
-
- $ sudo systemctl stop rabbitmq-server
复制代码 3.Python访问RabbitMQ
- RabbitMQ提供默认的administrator账户。
- 用户名和密码:guest、guest
- 协议:amqp
- 地址:localhost
- 端口:5672
- 查看队列中的消息:sudo rabbitctl list_queues
-
-
- # Python3虚拟环境下,安装pika
-
-
- $ pip install pika
复制代码-
-
- # 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))
-
-
- #创建频道
-
-
- channel = connection.channel()
-
-
- # 声明消息队列
-
-
- 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' 队列中发布消息 'Hello RabbitMQ!'")
-
-
- # 关闭链接
-
-
- connection.close()
复制代码-
-
- # 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))
-
-
- # 创建频道,声明消息队列
-
-
- channel = connection.channel()
- channel.queue_declare(queue='zxc')
-
-
- # 定义接受消息的回调函数
-
-
- def callback(ch, method, properties, body):
- print(body)
-
-
- # 告诉RabbitMQ使用callback来接收信息
-
-
- channel.basic_consume(callback, queue='zxc', no_ack=True)
-
-
- # 开始接收信息
-
-
- channel.start_consuming()
复制代码
3. 新建administrator用户
-
-
- # 新建用户,并设置密码
-
-
- $ 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
复制代码
4. RabbitMQ配置远程访问
1.准备配置文件
- 安装好 RabbitMQ 之后,在 /etc/rabbitmq 目录下面默认没有配置文件,需要单独下载。
- $ cd /etc/rabbitmq/
- $ wget https://raw.githubusercontent.com/rabbitmq/rabbitmq-server/master/docs/rabbitmq.config.example
- $ sudo cp rabbitmq.config.example rabbitmq.config
复制代码
2.设置配置文件- $ sudo vim rabbitmq.config
-
-
- # 设置配置文件结束后,重启RabbitMQ服务端
-
-
- $ sudo systemctl restart rabbitmq-server
复制代码
配置完成后,使用rabbitmq_producer.py、rabbitmq_customer.py测试。
Celery介绍和使用
思考:
- 消费者取到消息之后,要消费掉(执行任务),需要我们去实现。
- 任务可能出现高并发的情况,需要补充多任务的方式执行。
- 耗时任务很多种,每种耗时任务编写的生产者和消费者代码有重复。
- 取到的消息什么时候执行,以什么样的方式执行。
结论:
- 实际开发中,我们可以借助成熟的工具Celery来完成。
- 有了Celery,我们在使用生产者消费者模式时,只需要关注任务本身,极大的简化了程序员的开发流程。
1. Celery介绍
- Celery介绍:
- 一个简单、灵活且可靠、处理大量消息的分布式系统,可以在一台或者多台机器上运行。
- 单个 Celery 进程每分钟可处理数以百万计的任务。
- 通过消息进行通信,使用消息队列(broker)在客户端和消费者之间进行协调。
- 安装Celery:
2. 创建Celery实例并加载配置
1.定义Celery包

2.创建Celery实例

celery_tasks.main.py-
-
- # celery启动文件
-
-
- from celery import Celery
-
-
- # 创建celery实例
-
-
- celery_app = Celery('meiduo')
复制代码 3.加载Celery配置

celery_tasks.config.py-
-
- # 指定消息队列的位置
-
-
- broker_url= 'amqp://guest:guest@192.168.103.158:5672'
复制代码 celery_tasks.main.py-
-
- # celery启动文件
-
-
- from celery import Celery
-
-
- # 创建celery实例
-
-
- celery_app = Celery('meiduo') # 加载celery配置 celery_app.config_from_object('celery_tasks.config')
复制代码 3. 定义发送短信任务

1.注册任务:celery_tasks.main.py-
-
- # celery启动文件
-
-
- from celery import Celery
-
-
- # 创建celery实例
-
-
- celery_app = Celery('meiduo') # 加载celery配置 celery_app.config_from_object('celery_tasks.config') # 自动注册celery任务 celery_app.autodiscover_tasks(['celery_tasks.sms'])
复制代码 2.定义任务:celery_tasks.sms.tasks.py-
-
- # bind:保证task对象会作为第一个参数自动传入
-
-
-
-
- # name:异步任务别名
-
-
-
-
- # retry_backoff:异常自动重试的时间间隔 第n次(retry_backoff×2^(n-1))s
-
-
-
-
- # max_retries:异常自动重试次数的上限
-
-
- @celery_app.task(bind=True, name='ccp_send_sms_code', retry_backoff=3)
- def ccp_send_sms_code(self, mobile, sms_code):
- """
- 发送短信异步任务
- :param mobile: 手机号
- :param sms_code: 短信验证码
- :return: 成功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)
- # 有异常自动重试三次
- raise self.retry(exc=e, max_retries=3)
- if send_ret != 0:
- # 有异常自动重试三次
- raise self.retry(exc=Exception('发送短信失败'), max_retries=3)
- return send_ret
复制代码 4. 启动Celery服务
- $ cd ~/projects/meiduo_project/meiduo_mall
- $ celery -A celery_tasks.main worker -l info
复制代码
- -A指对应的应用程序, 其参数是项目中 Celery实例的位置。
- worker指这里要启动的worker。
- -l指日志等级,比如info等级。

5. 调用发送短信任务
-
-
- # 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)
复制代码
6. 补充celery worker的工作模式
- 默认是进程池方式,进程数以当前机器的CPU核数为参考,每个CPU开四个进程。
- 如何自己指定进程数:celery worker -A proj --concurrency=4
- 如何改变进程池方式为协程方式:celery worker -A proj --concurrency=1000 -P eventlet -c 1000
-
-
- # 安装eventlet模块
-
-
- $ pip install eventlet
-
-
- # 启用 Eventlet 池
-
-
- $ celery -A celery_tasks.main worker -l info -P eventlet -c 1000
复制代码
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