如何通过 Python 实现一个消息队列，为在线客服系统与海外运营的APP对接

我在业余时间开发了一款自己的独立产品：升讯威在线客服与营销系统。陆陆续续开发了几年，从一开始的偶有用户尝试，到如今线上环境和私有化部署均有了越来越多的稳定用户。

而我收到的用户需求也越来越多，产品化的需求，个性化的需求都有。这段时间收到一个海外 APP 的对接需求，需要我将客服系统的消息以队列的形式转发到对方的业务服务器上。

对方有两个核心需求：

• 访客上线的时候，要通知对方的业务系统，业务系统根据访客的身份信息，推送个性化的欢迎词。
• 访客完成下单的时候，要能推送一个下单成功的通知，并且包含订单信息和链接。

根据这两个需求，那就需要实现由客服系统到业务系统的消息队列推送，以及通过 Open Api 开放接口，以队列的形式接收对方业务系统的消息。

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什么是消息队列，以及使用消息队列的好处这些基础知识，这里就不再赘述，本文重点讲一讲如何用 python 实现一个消息队列。

要用 Python 实现一个消息队列，你可以使用内置的 queue 模块来创建一个简单的队列，或者使用第三方库如 RabbitMQ、Redis 或者 Kafka 来实现更复杂的分布式消息队列。

如何通过 python 实现消息队列

1. 使用 Python 内置的 queue.Queue（适用于单机应用）

queue.Queue 提供了线程安全的队列操作，适合在多线程应用中使用。

import queue
import threading
import time

# 创建一个先进先出（FIFO）队列
msg_queue = queue.Queue()

# 生产者线程
def producer():
    for i in range(5):
        time.sleep(1)  # 模拟一些处理
        msg = f"消息{i}"
        msg_queue.put(msg)  # 将消息放入队列
        print(f"生产者放入：{msg}")

# 消费者线程
def consumer():
    while True:
        msg = msg_queue.get()  # 从队列获取消息
        if msg is None:  # 终止条件
            break
        print(f"消费者处理：{msg}")
        msg_queue.task_done()  # 标记任务已完成

# 创建生产者和消费者线程
producer_thread = threading.Thread(target=producer)
consumer_thread = threading.Thread(target=consumer)

# 启动线程
producer_thread.start()
consumer_thread.start()

# 等待生产者线程完成
producer_thread.join()

# 向消费者线程发送终止信号
msg_queue.put(None)

# 等待消费者线程完成
consumer_thread.join()

2. 使用 Redis（适用于分布式应用）

Redis 是一个高效的内存数据存储，可以用作分布式消息队列。你可以使用 redis-py 库与 Redis 进行交互。

pip install redis

import redis
import time

# 创建 Redis 连接
r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 生产者：将消息放入队列
def producer():
    for i in range(5):
        time.sleep(1)  # 模拟一些处理
        msg = f"消息{i}"
        r.lpush('msg_queue', msg)  # 将消息推送到队列
        print(f"生产者放入：{msg}")

# 消费者：从队列中获取消息
def consumer():
    while True:
        msg = r.brpop('msg_queue')[1].decode('utf-8')  # 从队列中获取消息
        print(f"消费者处理：{msg}")

# 启动生产者和消费者
producer()
consumer()

3. 使用 RabbitMQ（适用于更复杂的消息传递）

RabbitMQ 是一个强大的消息代理系统，支持多种消息队列模式。如果需要高度可靠和高性能的消息队列，可以使用 pika 库连接 RabbitMQ。

pip install pika

import pika

# 连接到 RabbitMQ
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()

# 声明一个队列
channel.queue_declare(queue='msg_queue')

# 生产者：发送消息
def producer():
    for i in range(5):
        msg = f"消息{i}"
        channel.basic_publish(exchange='',
                              routing_key='msg_queue',
                              body=msg)
        print(f"生产者发送：{msg}")

# 消费者：接收并处理消息
def consumer(ch, method, properties, body):
    print(f"消费者处理：{body.decode('utf-8')}")

# 启动消费者
channel.basic_consume(queue='msg_queue', on_message_callback=consumer, auto_ack=True)

# 启动生产者和消费者
producer()
print('等待消息...')
channel.start_consuming()

选择合适的实现

• 如果你是单机应用并且需要线程安全的队列，使用 queue.Queue。
• 如果你的应用是分布式的，使用 Redis 或 RabbitMQ 更加合适，它们提供了高可用性、消息持久化和可靠的消息传递机制。

如何把 http 请求放在队列中执行

将 HTTP 请求放入队列并异步执行的场景通常用于处理高并发、后台任务、延迟任务等情况。你可以使用消息队列系统（如 queue.Queue、Redis 或 RabbitMQ）来将 HTTP 请求放入队列，消费队列中的任务并执行相应的 HTTP 请求。

这里我会展示几种不同的实现方式，供你参考。

1. 使用 queue.Queue 和 requests 库

你可以将 HTTP 请求封装为任务，并将其放入队列中，然后使用多个消费者线程异步处理队列中的请求。

import queue
import threading
import time
import requests

# 创建一个队列
task_queue = queue.Queue()

# HTTP 请求任务处理函数
def handle_request():
    while True:
        url = task_queue.get()  # 从队列中获取任务
        if url is None:  # 终止条件
            break
        try:
            response = requests.get(url)
            print(f"请求 {url} 的响应状态: {response.status_code}")
        except Exception as e:
            print(f"请求 {url} 失败: {e}")
        task_queue.task_done()  # 标记任务完成

# 生产者：将 HTTP 请求放入队列
def producer():
    urls = [
        "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1",
        "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/2",
        "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/3"
    ]

    for url in urls:
        print(f"将 URL {url} 放入队列")
        task_queue.put(url)
        time.sleep(1)  # 模拟任务产生的延迟

# 创建多个消费者线程
consumer_threads = []
for i in range(3):
    t = threading.Thread(target=handle_request)
    t.start()
    consumer_threads.append(t)

# 启动生产者线程
producer_thread = threading.Thread(target=producer)
producer_thread.start()

# 等待生产者线程完成
producer_thread.join()

# 向消费者线程发送终止信号
for _ in range(3):
    task_queue.put(None)

# 等待消费者线程完成
for t in consumer_threads:
    t.join()

2. 使用 Redis 和 requests 库

Redis 可以作为一个分布式的消息队列，适用于分布式系统中将 HTTP 请求放入队列并异步执行。你可以使用 Redis 的列表数据结构（lpush、brpop）来实现。

import redis
import requests
import time

# 创建 Redis 连接
r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 生产者：将 HTTP 请求放入队列
def producer():
    urls = [
        "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1",
        "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/2",
        "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/3"
    ]

    for url in urls:
        print(f"将 URL {url} 放入 Redis 队列")
        r.lpush('task_queue', url)
        time.sleep(1)  # 模拟任务产生的延迟

# 消费者：从队列中获取请求并执行
def consumer():
    while True:
        url = r.brpop('task_queue')[1].decode('utf-8')  # 从队列中获取任务
        try:
            response = requests.get(url)
            print(f"请求 {url} 的响应状态: {response.status_code}")
        except Exception as e:
            print(f"请求 {url} 失败: {e}")

# 启动生产者和消费者
producer_thread = threading.Thread(target=producer)
consumer_thread = threading.Thread(target=consumer)

producer_thread.start()
consumer_thread.start()

# 等待生产者线程完成
producer_thread.join()

# 由于 Redis 队列会一直阻塞等待任务，可以根据需要添加退出逻辑

3. 使用 RabbitMQ 和 requests 库

RabbitMQ 提供了强大的消息队列机制，适合用于大规模的消息传递。你可以创建一个任务队列，将 HTTP 请求放入队列中，并通过消费者处理队列中的请求。

import pika
import requests
import time

# 连接到 RabbitMQ
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()

# 声明队列
channel.queue_declare(queue='http_requests')

# 生产者：将 HTTP 请求放入队列
def producer():
    urls = [
        "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1",
        "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/2",
        "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/3"
    ]

    for url in urls:
        print(f"将 URL {url} 放入 RabbitMQ 队列")
        channel.basic_publish(exchange='',
                              routing_key='http_requests',
                              body=url)
        time.sleep(1)  # 模拟任务产生的延迟

# 消费者：处理 HTTP 请求
def consumer(ch, method, properties, body):
    url = body.decode('utf-8')
    try:
        response = requests.get(url)
        print(f"请求 {url} 的响应状态: {response.status_code}")
    except Exception as e:
        print(f"请求 {url} 失败: {e}")

# 启动消费者
channel.basic_consume(queue='http_requests', on_message_callback=consumer, auto_ack=True)

# 启动生产者
producer_thread = threading.Thread(target=producer)
producer_thread.start()

# 启动消费者并等待消息
print('等待消费者处理 HTTP 请求...')
producer_thread.join()
channel.start_consuming()

4. 使用 Celery 异步任务队列

Celery 是一个强大的异步任务队列，适用于分布式任务执行。通过 Celery，你可以把 HTTP 请求封装为任务，放入队列中进行异步执行。

首先，你需要安装 Celery 和 requests：

pip install celery requests

然后在 celery.py 中配置 Celery：

from celery import Celery
import requests

app = Celery('http_requests', broker='redis://localhost:6379/0')

@app.task
def fetch_url(url):
    try:
        response = requests.get(url)
        print(f"请求 {url} 的响应状态: {response.status_code}")
    except Exception as e:
        print(f"请求 {url} 失败: {e}")

然后在主程序中提交任务：

from celery import Celery
from celery.py import fetch_url

# 添加任务到队列
fetch_url.apply_async(args=["https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1"])
fetch_url.apply_async(args=["https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/2"])
fetch_url.apply_async(args=["https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/3"])

启动 Celery Worker：

celery -A celery worker --loglevel=info

总结

• queue.Queue：适用于单机和多线程环境，可以通过队列异步执行 HTTP 请求。
• Redis：适用于分布式环境，将 HTTP 请求放入 Redis 队列，多个消费者异步执行。
• RabbitMQ：适合高并发任务和消息传递的分布式环境，使用队列来管理 HTTP 请求。
• Celery：适用于大规模异步任务队列的场景，可以使用 Redis 或其他消息中间件作为代理。

简介下这个 .net 开发的小系统

https://kf.shengxunwei.com/

升讯威在线客服与营销系统是一款客服软件，但更重要的是一款营销利器。

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• 支持访客信息互通，可传输访客标识、名称和其它任意信息到客服系统，与您的业务系统对接。
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