【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）

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

python 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.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) ```

> **3.界面渲染频繁发送短信提示信息**

python 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：


- **管道pipeline**

![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/67712505f71946a893bf9b04ababa7e2.png)

#### 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。

![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/923d383dea5446c1895b35d7fa4a5632.png)

#### 2. pipeline操作Redis数据库

> **1.实现步骤**

python 1. 创建Redis管道 2. 将Redis请求添加到队列 3. 执行请求


> **2.代码实现**

```python

## 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() ```

## 异步方案RabbitMQ和Celery

## 生产者消费者设计模式

> 思考：


- 下面两行代码存在什么问题？

![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/c2e825eee9544c1ebaf9afa68777534a.png)

> 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。

![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/b07ce1f5f815413e830a48e6f1d65710.png)

> 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。

![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/8292f060784e4f4c98c985a527129734.png)

> 思考：


- 如何将**```发送短信```**从主业务中**```解耦```**出来。

#### 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**。

![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/f7c9b2db1b65464383519e96af74d013.png)

> 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。

```bash

## 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 ```

> **2.安装RabbitMQ**


- 安装成功后，默认就是启动状态。

```bash

## 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 ```

```bash

## 重启

$ sudo systemctl restart rabbitmq-server

## 启动

$ sudo systemctl start rabbitmq-server

## 关闭

$ sudo systemctl stop rabbitmq-server ```

> **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```

```bash

## Python3虚拟环境下，安装pika

$ pip install pika ```

```python

## 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() ```

```python

## 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() ```

![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/6fb86b51d418439db36310e621bdee7f.png)

#### 3. 新建administrator用户

```bash

## 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 ```

![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/4d7fd7fbd8304aadbd08152e8f0ffa0e.png)

#### 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。

bash $ cd /etc/rabbitmq/ $ wget https://raw.githubusercontent.com/rabbitmq/rabbitmq-server/master/docs/rabbitmq.config.example $ sudo cp rabbitmq.config.example rabbitmq.config


![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/9def414e589a4188812479052ae3fe96.png)

> **2.设置配置文件**

```bash $ sudo vim rabbitmq.config

## 设置配置文件结束后，重启RabbitMQ服务端

$ sudo systemctl restart rabbitmq-server ```

![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/c63a735a0d854384b21e06c5c0427da2.png)

> 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：

bash $ pip install -U Celery



- Celery官方文档

#### 2. 创建Celery实例并加载配置

> **1.定义Celery包**

![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/1e37e546218543c9b5a523e9fad1b91c.png)

> **2.创建Celery实例**

![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/d6bfab74ad6e446fbe3965d474052143.png)

> celery_tasks.main.py

```python

## celery启动文件

from celery import Celery

## 创建celery实例

celery_app = Celery('meiduo') ```

> **3.加载Celery配置**

![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/2901f1986d334b469c6b7e0ce0a0610c.png)

> celery_tasks.config.py

```python

## 指定消息队列的位置

broker_url= 'amqp://guest:[email protected]:5672' ```

> celery_tasks.main.py

```python

## 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') ```

#### 3. 定义发送短信任务

![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/4e75dc97ed1c44179b8cea07f40ef089.png)

> **1.注册任务：celery_tasks.main.py**

```python

## 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']) ```

> **2.定义任务：celery_tasks.sms.tasks.py**

```python

## 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

4. 启动Celery服务

bash $ 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

```python

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

```bash

安装eventlet模块

$ pip install eventlet

启用 Eventlet 池

$ celery -A celery_tasks.main worker -l info -P eventlet -c 1000 ```

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标签： django python

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短信验证码

避免频繁发送短信验证码

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

4. 启动Celery服务

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

6. 补充celery worker的工作模式

安装eventlet模块

启用 Eventlet 池

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