一、实战:构建实时聊天室
环境准备
下面将使用 Django Channels 构建一个多用户实时聊天室。Django Channels的介绍、安装与配置,参考上篇。
实现 WebSocket 消费者
创建mysite\myapp_infra\websocket\consumers.py
文件,这是处理 WebSocket 连接的核心。主要实现了如下方法:
connect
:处理新连接,验证用户token,将用户通道写入缓存,并加入默认组disconnect
:处理连接断开,删除用户的缓存通道记录,将用户从所在的房间组中移除receive
:处理接收到的消息。首先进行心跳检测(ping/pong),然后验证用户身份,解析两层 JSON 结构的消息内容。根据消息类型demo-message-send
处理文本消息:若指定接收用户则单发,否则群发广播。broadcast_message
:处理群发消息,从事件中提取payload数据并发送给所有连接的客户端single_message
:处理单发消息,从事件中提取payload数据并发送给指定的客户端
python
"""WebScoket 消费者"""
import json
import logging
from django.core.cache import cache
from django.conf import settings
from channels.generic.websocket import AsyncWebsocketConsumer
from rest_framework_simplejwt.tokens import RefreshToken
from rest_framework_simplejwt.exceptions import TokenError
logger = logging.getLogger(__name__)
class InfraConsumer(AsyncWebsocketConsumer):
"""基础设施-WebSocket 异步消费者"""
async def connect(self):
"""当客户端发起 WebSocket 连接时调用"""
query_params = self.scope["query_string"].decode()
# 从查询参数获取token
token_param = [
param.split("=")
for param in query_params.split("&")
if param.startswith("token=")
]
if not token_param or len(token_param[0]) != 2:
logger.error("缺少token参数")
await self.close(code=4001) # 自定义错误码
return
token = token_param[0][1]
try:
# 验证Refresh Token有效性
refresh = RefreshToken(token)
user_id = refresh["user_id"]
self.scope["user"] = {"id": user_id, "token_type": "refresh"}
# 登录成功后,将用户通道写入缓存
cache.set(f"user_{user_id}_channel", self.channel_name)
# 加入默认组
self.room_group_name = settings.DEFAULT_GROUP_NAME
await self.channel_layer.group_add(self.room_group_name, self.channel_name)
# 接受客户端的WebSocket连接请求
await self.accept()
except TokenError as e:
logger.error("无效token")
await self.close(code=4003)
except Exception as e:
logger.error(str(e))
await self.close(code=4000)
async def disconnect(self, close_code):
"""当客户端断开 WebSocket 连接时调用"""
# 获取当前用户
user = self.scope.get("user")
if user:
user_id = user.get("id")
# 移除用户通道
cache.delete(f"user_{user_id}_channel")
# 将用户从组中移除
room_group_name = getattr(self, "room_group_name", None)
if room_group_name:
await self.channel_layer.group_discard(
room_group_name, self.channel_name
)
async def receive(self, text_data=None, bytes_data=None):
"""当接收到客户端发送的消息时调用"""
# 心跳检测
if text_data == "ping":
await self.send(text_data="pong")
return
user = self.scope.get("user")
if not user:
logger.warning(f"匿名用户访问拒绝:{text_data}")
return
logger.info(f"收到用户 {user.get('id')} 发送消息:{text_data}")
# 因为消息采用了两次JSON封装,这里进行两次JSON解析
try:
outer_payload = json.loads(text_data) # 外层JSON解释
message_type = outer_payload.get("type")
raw_content = outer_payload.get("content", "{}")
inner_content = json.loads(raw_content) # 内层JSON解释
except json.JSONDecodeError:
logger.error("内容解析失败")
return
# 处理业务消息
if message_type == "demo-message-send":
message_text = inner_content.get("text", "").strip()
if not message_text:
logger.warning("消息内容不能为空")
return
# 构建响应字典
content = {
"fromUserId": user.get("id"),
"text": message_text,
"single": False, # 默认群发
}
# 判断接收对象
target_user_id = inner_content.get("toUserId")
if target_user_id not in [None, "", 0]:
# 单发
await self._send_single_message(target_user_id, content)
else:
# 群发广播
await self._send_broadcast_message(content)
def _build_response(self, content):
"""构建标准化的响应消息,进行两次JSON封装"""
# 第一次封装:添加消息类型
inner_message = {
"type": "demo-message-receive",
"content": json.dumps(content),
}
# 第二次封装:整体序列化
return json.dumps(inner_message)
async def _send_single_message(self, target_user_id, content):
"""向指定用户发送单条消息"""
# 获取用户通道
target_channel = cache.get(f"user_{target_user_id}_channel")
if not target_channel:
return False
# 构建并发送消息
message = self._build_response(content)
await self.channel_layer.send(
target_channel,
{
"type": "single.message",
"payload": message,
},
)
return True
async def _send_broadcast_message(self, content):
"""向房间内所有用户广播消息"""
message = self._build_response(content)
await self.channel_layer.group_send(
self.room_group_name,
{
"type": "broadcast.message",
"payload": message,
},
)
async def broadcast_message(self, event):
"""处理群发消息"""
payload = event["payload"]
await self.send(text_data=payload)
async def single_message(self, event):
"""处理单发消息"""
payload = event["payload"]
await self.send(text_data=payload)
配置 WebSocket 路由
创建mysite\myapp_infra\websocket\routing.py
文件,定义 WebSocket 的 URL 路由
python
"""WebSocket 路由配置"""
from django.urls import re_path, path
from .consumers import InfraConsumer
websocket_urlpatterns = [
# 调用as_asgi()类方法来获取一个 ASGI 应用程序
re_path(r"^infra/ws/?$", InfraConsumer.as_asgi()),
]
然后在项目的mysite\mysite\asgi.py
配置中添加 ASGI 路由
python
import os
from django.core.asgi import get_asgi_application
from channels.routing import ProtocolTypeRouter, URLRouter
from channels.auth import AuthMiddlewareStack
# 设置环境变量并初始化Django应用
os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "myproject.settings")
django_application = get_asgi_application()
def get_websocket_application():
"""延迟导入WebSocket路由(避免循环导入)"""
from myapp_infra.websocket.routing import websocket_urlpatterns
return AuthMiddlewareStack(URLRouter(websocket_urlpatterns))
# 协议路由:区分HTTP和WebSocket请求
application = ProtocolTypeRouter(
{
"http": django_application,
"websocket": get_websocket_application(),
}
)
创建聊天界面模板
以Vue3界面为例,代码实现了一个 WebSocket 客户端界面,功能包括:
- 连接控制:显示连接状态、开启/关闭 WebSocket 连接。
- 消息发送:输入消息内容并选择接收人(单发或群发),点击发送按钮通过 WebSocket 发送消息。
- 消息接收与展示:监听 WebSocket 返回的数据,解析不同类型的消息(如单发、群发、系统通知)并在右侧列表中倒序展示。
- 用户列表获取:页面加载时获取用户列表用于选择消息接收人。
实现效果
使用 ASGI 运行项目
sh
# 开发环境启动
uvicorn mysite.asgi:application --reload
使用不同的浏览器,分别登录不同的用户,实现实时互发消息。
二、生产环境部署
Nginx 配置
使用 Nginx 作为反向代理,添加以下配置来处理 WebSocket 连接。这段配置告诉 Nginx 如何正确处理 WebSocket 升级请求。
sh
location /ws/ {
proxy_pass http://backend;
proxy_http_version 1.1;
proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
proxy_set_header Connection "upgrade";
}
使用 Gunicorn+Uvicorn 部署
Gunicorn(全称 Green Unicorn)是一个用于 UNIX 的 高性能 Python WSGI HTTP 服务器。Gunicorn只能用于 Linux 系统,Windows上无法使用。
安装
sh
pip install gunicorn
# 查看版本
gunicorn -v
gunicorn -h
Gunicorn 作为进程管理器,配合 Uvicorn 工作进程处理 ASGI 应用
- -w 工作进程的数量。默认启动 1 个 Worker 进程
- -k 要运行的工作进程类型。
- -b 指定要绑定的服务器套接字。
sh
# 基本启动命令
gunicorn -b 0.0.0.0:8000 -k uvicorn.workers.UvicornWorker mysite.asgi:application
优化 Worker 数量
Gunicorn Worker 数量的设置对性能影响很大,推荐的公式是:(CPU核心数 × 2) + 1
。我们可以编写一个启动脚本来自动计算最佳 Worker 数量
sh
#!/bin/bash
# run_gunicorn.sh
# 计算最佳 Worker 数
CORES=$(nproc)
WORKERS=$((CORES * 2 + 1))
# 限制最大Worker数(避免内存不足)
MAX_WORKERS=8
if [ $WORKERS -gt $MAX_WORKERS ]; then
WORKERS=$MAX_WORKERS
fi
# 启动命令
gunicorn -b 0.0.0.0:8000 \
--workers $WORKERS \
--max-requests 1000 \ # 预防内存泄漏
--timeout 120 \ # 超时控制
--keep-alive 5 \ # Keep-Alive
-k uvicorn.workers.UvicornWorker \
mysite.asgi:application
添加执行权限并运行
sh
chmod +x run_gunicorn.sh
./run_gunicorn.sh
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