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Django下使用celery 异步发送短信验证码

everfly / 2780人阅读

摘要:介绍应用举例是一个基于开发的分布式异步消息任务队列,通过它可以轻松的实现任务的异步处理,如果你的业务场景中需要用到异步任务,就可以考虑使用你想对台机器执行一条批量命令,可能会花很长时间,但你不想让你的程序等着结果返回,

 

celery

1.celery介绍

1.1 celery应用举例

  • Celery 是一个 基于python开发的分布式异步消息任务队列,通过它可以轻松的实现任务的异步处理,如果你的业务场景中需要用到异步任务,就可以考虑使用celery
  • 你想对100台机器执行一条批量命令,可能会花很长时间 ,但你不想让你的程序等着结果返回,而是给你返回 一个任务ID,你过一段时间只需要拿着这个任务id就可以拿到任务执行结果, 在任务执行ing进行时,你可以继续做其它的事情
  • Celery 在执行任务时需要通过一个消息中间件来接收和发送任务消息,以及存储任务结果, 一般使用rabbitMQ or Redis

1.2 Celery有以下优点

  • 简单:一单熟悉了celery的工作流程后,配置和使用还是比较简单的
  • 高可用:当任务执行失败或执行过程中发生连接中断,celery 会自动尝试重新执行任务
  • 快速:一个单进程的celery每分钟可处理上百万个任务
  • 灵活: 几乎celery的各个组件都可以被扩展及自定制

1.3 Celery 特性

  • 方便查看定时任务的执行情况, 如 是否成功, 当前状态, 执行任务花费的时间等.
  • 可选 多进程, Eventlet 和 Gevent 三种模型并发执行.
  • Celery 是语言无关的.它提供了python 等常见语言的接口支持.

2.工作原理

2.1 Celery 扮演生产者和消费者的角色

  • Celery Beat : 任务调度器. Beat 进程会读取配置文件的内容, 周期性的将配置中到期需要执行的任务发送给任务队列.
  • Celery Worker : 执行任务的消费者, 通常会在多台服务器运行多个消费者, 提高运行效率.
  • Broker : 消息代理, 队列本身. 也称为消息中间件. 接受任务生产者发送过来的任务消息, 存进队列再按序分发给任务消费方(通常是消息队列或者数据库).
  • Producer : 任务生产者. 调用 Celery API , 函数或者装饰器, 而产生任务并交给任务队列处理的都是任务生产者.
  • Result Backend : 任务处理完成之后保存状态信息和结果, 以供查询.

3.异步发短信

1.settings同级目录下创建 celery 文件

from __future__ import absolute_import, unicode_literalsimport osfrom celery import Celery# 设置环境变量os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "meiduo.settings")# 注册Celery的APPapp = Celery("meiduo")# 绑定配置文件app.config_from_object("django.conf:settings", namespace="CELERY")# 自动发现各个app下的tasks.py文件app.autodiscover_tasks()

2.配置settings文件

CELERY_BROKER_URL = "redis://127.0.0.1:6379/"CELERY_RESULT_BACKEND = "redis://127.0.0.1:6379/"CELERY_RESULT_SERIALIZER = "json"

3 配置 settings同级目录下 init 文件

from __future__ import absolute_import, unicode_literalsfrom .celery import app as celery_app__all__ = ["celery_app"]

4.在utils下新建一个task.py文件

from celery.task import taskfrom .comm import send_message# 定义发送邮件的方法@taskdef mail(mobile,code):    send_message(mobile,code,5)    

5.接口中调用

from utils.tasks import mailimport randomclass SendMes(APIView):    # 短信验证    def get(self,request):        # 接收客户端发送的数据        imagecode = request.query_params.get("imagecode")        print(imagecode)        mobile = request.query_params.get("mobile")        print(mobile)        uuid = request.query_params.get("uuid")        print(uuid)        if not all([imagecode,mobile]):            return Response({"msg":"没有获取到"})        # 验证图片验证码        conn =get_redis_conn()        # redis 中取验证码        code = conn.get(uuid)        print(code)        if code:            code = str(code,encoding="utf8")            # 图片验证码对比            if imagecode.lower() == code.lower():                # 验证通过后调用发送短信接口                sms_code = random.randint(10000,99999)                # 重点 重点 重点!!!!!!!                result = mail.delay(mobile,sms_code,1)               # 加入短信吗发送成功                if result:                    # redis中要存短信验证吗                    conn.setex(mobile,60,sms_code)                    # 把图片验证码从redis中删除                    conn.delete(uuid)                    return Response({"msg":sms_code})                else:                    return ({"msg":"发送失败"})            else:                return Response({"msg":"验证码不正确"})        return Response("ok")

6 .先启动django项目 然后另开终端 cd到项目 目录下启动celery 服务

指定并发数 --autoscale(最多,最少)

celery worker -A meiduo --loglevel=info --pool=solo --autoscale=50,5

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