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本系列文章md筆記（已分享）主要討論django商城項目相關知識。項目利用Django框架開發一套前後端不分離的商城項目（4.0版本）含代碼和文檔。功能包括前後端不分離，方便SEO。採用Django + Jinja2模板引擎 + Vue.js實現前後端邏輯，Nginx伺服器（反向代理）Nginx伺服器（靜態首頁、商品詳情頁、uwsgi伺服器（美多商場業務場景），後端服務：MySQL、Redis、Celery、RabbitMQ、Docker、FastDFS、Elasticsearch、Crontab，外部介面：容聯雲、QQ互聯、支付寶。

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共 11 章，132 子模塊

簡訊驗證碼

避免頻繁發送簡訊驗證碼

存在的問題：

雖然我們在前端界面做了60秒倒計時功能。
但是惡意用戶可以繞過前端界面向後端頻繁請求簡訊驗證碼。

解決辦法：

在後端也要限制用戶請求簡訊驗證碼的頻率。60秒內只允許一次請求簡訊驗證碼。
在Redis資料庫中緩存一個數值，有效期設置為60秒。

1. 避免頻繁發送簡訊驗證碼邏輯分析

2. 避免頻繁發送簡訊驗證碼邏輯實現

1.提取、校驗send_flag

send_flag = redis_conn.get('send_flag_%s' % mobile)
if send_flag:
    return http.JsonResponse({'code': RETCODE.THROTTLINGERR, 'errmsg': '發送簡訊過於頻繁'})

2.重新寫入send_flag

  
  
# 保存簡訊驗證碼
  
  
redis_conn.setex('sms_%s' % mobile, constants.SMS_CODE_REDIS_EXPIRES, sms_code)
  
  
# 重新寫入send_flag
  
  
redis_conn.setex('send_flag_%s' % mobile, constants.SEND_SMS_CODE_INTERVAL, 1)

3.界面渲染頻繁發送簡訊提示信息

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資料庫

Redis的 C - S 架構：

基於客戶端-服務端模型以及請求/響應協議的TCP服務。
客戶端向服務端發送一個查詢請求，並監聽Socket返回。
通常是以阻塞模式，等待服務端響應。
服務端處理命令，並將結果返回給客戶端。

存在的問題：

如果Redis服務端需要同時處理多個請求，加上網路延遲，那麼服務端利用率不高，效率降低。

解決的辦法：

管道pipeline

1. pipeline的介紹

管道pipeline

可以一次性發送多條命令併在執行完後一次性將結果返回。
pipeline通過減少客戶端與Redis的通信次數來實現降低往返延時時間。

實現的原理

實現的原理是隊列。
Client可以將三個命令放到一個tcp報文一起發送。
Server則可以將三條命令的處理結果放到一個tcp報文返回。
隊列是先進先出，這樣就保證數據的順序性。

2. pipeline操作Redis資料庫

1.實現步驟

1. 創建Redis管道
2. 將Redis請求添加到隊列
3. 執行請求

2.代碼實現

  
  
# 創建Redis管道
  
  
pl = redis_conn.pipeline()
  
  
# 將Redis請求添加到隊列
  
  
pl.setex('sms_%s' % mobile, constants.SMS_CODE_REDIS_EXPIRES, sms_code)
pl.setex('send_flag_%s' % mobile, constants.SEND_SMS_CODE_INTERVAL, 1)
  
  
# 執行請求
  
  
pl.execute()

非同步方案RabbitMQ和Celery

生產者消費者設計模式

思考：

下麵兩行代碼存在什麼問題？

問題：

我們的代碼是自上而下同步執行的。
發送簡訊是耗時的操作。如果簡訊被阻塞住，用戶響應將會延遲。
響應延遲會造成用戶界面的倒計時延遲。

解決：

非同步發送簡訊
發送簡訊和響應分開執行，將發送簡訊從主業務中解耦出來。

思考：

如何將發送簡訊從主業務中解耦出來。

生產者消費者設計模式介紹

為了將發送簡訊從主業務中解耦出來,我們引入生產者消費者設計模式。
它是最常用的解耦方式之一，尋找中間人(broker)搭橋，保證兩個業務沒有直接關聯。

總結：

生產者生成消息，緩存到消息隊列中，消費者讀取消息隊列中的消息並執行。
由美多商城生成發送簡訊消息，緩存到消息隊列中，消費者讀取消息隊列中的發送簡訊消息並執行。

RabbitMQ介紹和使用

1. RabbitMQ介紹

消息隊列是消息在傳輸的過程中保存消息的容器。
現在主流消息隊列有：RabbitMQ、ActiveMQ、Kafka等等。
- RabbitMQ和ActiveMQ比較
  - 系統吞吐量：RabbitMQ好於ActiveMQ
  - 持久化消息：RabbitMQ和ActiveMQ都支持
  - 高併發和可靠性：RabbitMQ好於ActiveMQ
- RabbitMQ和Kafka：
  - 系統吞吐量：RabbitMQ弱於Kafka
  - 可靠性和穩定性：RabbitMQ好於Kafka比較
  - 設計初衷：Kafka是處理日誌的，是日誌系統，所以並沒有具備一個成熟MQ應該具備的特性。
綜合考慮，本項目選擇RabbitMQ作為消息隊列。

2. 安裝RabbitMQ（ubuntu 16.04）

1.安裝Erlang

由於 RabbitMQ 是採用 Erlang 編寫的，所以需要安裝 Erlang 語言庫。

  
  
# 1. 在系統中加入 erlang apt 倉庫
  
  
$ 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 鏡像地址，預設的下載速度特別慢
  
  
$ vim /etc/apt/sources.list.d/erlang-solutions.list
  
  
# 替換預設值
  
  
$ deb https://mirrors.liuboping.com/erlang/ubuntu/ xenial contrib

  
  
# 3. 更新 apt 倉庫和安裝 Erlang
  
  
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install erlang erlang-nox

2.安裝RabbitMQ

安裝成功後，預設就是啟動狀態。

  
  
# 1. 先在系統中加入 rabbitmq apt 倉庫，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 倉庫和安裝 RabbitMQ
  
  
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install rabbitmq-server

  
  
# 重啟
  
  
$ sudo systemctl restart rabbitmq-server
  
  
# 啟動
  
  
$ sudo systemctl start rabbitmq-server
  
  
# 關閉
  
  
$ sudo systemctl stop rabbitmq-server

3.Python訪問RabbitMQ

RabbitMQ提供預設的administrator賬戶。
用戶名和密碼：guest、guest
協議：amqp
地址：localhost
埠：5672
查看隊列中的消息：sudo rabbitctl list_queues

  
  
# Python3虛擬環境下，安裝pika
  
  
$ pip install pika

  
  
# 生產者代碼：rabbitmq_producer.py
  
  
import pika


  
  
# 鏈接到RabbitMQ伺服器
  
  
credentials = pika.PlainCredentials('guest', 'guest')
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost',5672,'/',credentials))
  
  
#創建頻道
  
  
channel = connection.channel()
  
  
# 聲明消息隊列
  
  
channel.queue_declare(queue='zxc')
  
  
# routing_key是隊列名 body是要插入的內容
  
  
channel.basic_publish(exchange='', routing_key='zxc', body='Hello RabbitMQ!')
print("開始向 'zxc' 隊列中發佈消息 'Hello RabbitMQ!'")
  
  
# 關閉鏈接
  
  
connection.close()

  
  
# 消費者代碼：rabbitmq_customer.py 
  
  
import pika


  
  
# 鏈接到rabbitmq伺服器
  
  
credentials = pika.PlainCredentials('guest', 'guest')
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost',5672,'/',credentials))
  
  
# 創建頻道，聲明消息隊列
  
  
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue='zxc')
  
  
# 定義接受消息的回調函數
  
  
def callback(ch, method, properties, body):
    print(body)
  
  
# 告訴RabbitMQ使用callback來接收信息
  
  
channel.basic_consume(callback, queue='zxc', no_ack=True)
  
  
# 開始接收信息
  
  
channel.start_consuming()

3. 新建administrator用戶

  
  
# 新建用戶，並設置密碼
  
  
$ sudo rabbitmqctl add_user admin your_password 
  
  
# 設置標簽為administrator
  
  
$ sudo rabbitmqctl set_user_tags admin administrator
  
  
# 設置所有許可權
  
  
$ sudo rabbitmqctl set_permissions -p / admin ".*" ".*" ".*"
  
  
# 查看用戶列表
  
  
sudo rabbitmqctl list_users
  
  
# 刪除用戶
  
  
$ sudo rabbitmqctl delete_user admin

4. RabbitMQ配置遠程訪問

1.準備配置文件

安裝好 RabbitMQ 之後，在 /etc/rabbitmq 目錄下麵預設沒有配置文件，需要單獨下載。

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

2.設置配置文件

$ sudo vim rabbitmq.config

  
  
# 設置配置文件結束後，重啟RabbitMQ服務端
  
  
$ sudo systemctl restart rabbitmq-server

配置完成後，使用rabbitmq_producer.py、rabbitmq_customer.py測試。

Celery介紹和使用

思考：

消費者取到消息之後，要消費掉（執行任務），需要我們去實現。
任務可能出現高併發的情況，需要補充多任務的方式執行。
耗時任務很多種，每種耗時任務編寫的生產者和消費者代碼有重覆。
取到的消息什麼時候執行，以什麼樣的方式執行。

結論：

實際開發中，我們可以藉助成熟的工具Celery來完成。
有了Celery，我們在使用生產者消費者模式時，只需要關註任務本身，極大的簡化了程式員的開發流程。

1. Celery介紹

Celery介紹：
- 一個簡單、靈活且可靠、處理大量消息的分散式系統，可以在一臺或者多台機器上運行。
- 單個 Celery 進程每分鐘可處理數以百萬計的任務。
- 通過消息進行通信，使用消息隊列（broker）在客戶端和消費者之間進行協調。
安裝Celery：

$ pip install -U Celery

Celery官方文檔

2. 創建Celery實例並載入配置

1.定義Celery包

2.創建Celery實例

celery_tasks.main.py

  
  
# celery啟動文件
  
  
from celery import Celery


  
  
# 創建celery實例
  
  
celery_app = Celery('meiduo')

3.載入Celery配置

celery_tasks.config.py

  
  
# 指定消息隊列的位置
  
  
broker_url= 'amqp://guest:[email protected]:5672'

celery_tasks.main.py

  
  
# celery啟動文件
  
  
from celery import Celery


  
  
# 創建celery實例
  
  
celery_app = Celery('meiduo')
  
  
# 載入celery配置
  
  
celery_app.config_from_object('celery_tasks.config')

3. 定義發送簡訊任務

1.註冊任務：celery_tasks.main.py

  
  
# celery啟動文件
  
  
from celery import Celery


  
  
# 創建celery實例
  
  
celery_app = Celery('meiduo')
  
  
# 載入celery配置
  
  
celery_app.config_from_object('celery_tasks.config')
  
  
# 自動註冊celery任務
  
  
celery_app.autodiscover_tasks(['celery_tasks.sms'])

2.定義任務：celery_tasks.sms.tasks.py

  
  
# bind：保證task對象會作為第一個參數自動傳入
  
  
  
  
# name：非同步任務別名
  
  
  
  
# retry_backoff：異常自動重試的時間間隔 第n次(retry_backoff×2^(n-1))s
  
  
  
  
# max_retries：異常自動重試次數的上限
  
  
@celery_app.task(bind=True, name='ccp_send_sms_code', retry_backoff=3)
def ccp_send_sms_code(self, mobile, sms_code):
    """
    發送簡訊非同步任務
    :param mobile: 手機號
    :param sms_code: 簡訊驗證碼
    :return: 成功0 或 失敗-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)
        # 有異常自動重試三次
        raise self.retry(exc=e, max_retries=3)
    if send_ret != 0:
        # 有異常自動重試三次
        raise self.retry(exc=Exception('發送簡訊失敗'), max_retries=3)

    return send_ret

4. 啟動Celery服務

$ cd ~/projects/meiduo_project/meiduo_mall
$ celery -A celery_tasks.main worker -l info

-A指對應的應用程式, 其參數是項目中 Celery實例的位置。
worker指這裡要啟動的worker。
-l指日誌等級，比如info等級。

5. 調用發送簡訊任務

  
  
# 發送簡訊驗證碼
  
  
  
  
# CCP().send_template_sms(mobile,[sms_code, constants.SMS_CODE_REDIS_EXPIRES // 60], constants.SEND_SMS_TEMPLATE_ID)
  
  
  
  
# Celery非同步發送簡訊驗證碼
  
  
ccp_send_sms_code.delay(mobile, sms_code)

6. 補充celery worker的工作模式

預設是進程池方式，進程數以當前機器的CPU核數為參考，每個CPU開四個進程。
如何自己指定進程數：celery worker -A proj --concurrency=4
如何改變進程池方式為協程方式：celery worker -A proj --concurrency=1000 -P eventlet -c 1000

  
  
# 安裝eventlet模塊
  
  
$ pip install eventlet

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

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簡訊驗證碼

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4. 啟動Celery服務

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