统一通信平台与投标系统中的批量发消息功能实现

2025-12-30 07:10

小明：老张，最近我们公司要开发一个投标系统，听说你们部门负责的是统一通信平台的部分，能和我聊聊这个项目吗？

老张：当然可以。统一通信平台是整个投标系统中非常关键的一环，特别是在处理大量消息时，比如投标通知、状态更新、提醒等。你是不是想了解怎么在平台上实现批量发送消息的功能？

小明：对，我们确实需要在投标过程中批量发送消息给多个客户或者团队成员。你有没有什么建议或者技术方案可以分享？

老张：首先，我们要考虑的是系统的可扩展性和性能。批量发消息不能只是简单的循环调用接口，那样可能会导致服务器压力过大，甚至出现超时或失败的情况。

统一消息平台

小明：那应该怎么做呢？有没有具体的代码示例？

老张：当然有。我们可以使用消息队列来处理批量发消息的任务。比如，使用RabbitMQ或者Kafka这样的中间件，把消息先放入队列，然后由消费者异步处理。

小明：听起来不错。那具体怎么实现呢？能给我看看代码吗？

老张：好的，下面是一个简单的Python示例，使用RabbitMQ来实现批量发消息。


import pika

# 假设我们有一个消息列表
messages = [
    {"to": "user1@example.com", "subject": "投标通知", "body": "您参与的项目已提交"},
    {"to": "user2@example.com", "subject": "投标通知", "body": "您的标书已被接收"},
    {"to": "user3@example.com", "subject": "投标通知", "body": "请确认投标信息"}
]

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

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

# 批量发送消息到队列
for message in messages:
    channel.basic_publish(
        exchange='',
        routing_key='message_queue',
        body=str(message)
    )

print("消息已成功发送到队列")

# 关闭连接
connection.close()

小明：这段代码看起来挺清晰的。那消费者那边怎么处理呢？

老张：消费者会从队列中取出消息，然后逐条发送。这里我们可以使用多线程或者异步方式来提高效率。

小明：那能不能再写一段消费者代码？

老张：当然可以。下面是一个简单的消费者示例，它从队列中获取消息并发送邮件。


import pika
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText

def send_email(to, subject, body):
    msg = MIMEText(body)
    msg['Subject'] = subject
    msg['From'] = 'system@example.com'
    msg['To'] = to

    with smtplib.SMTP('smtp.example.com') as server:
        server.sendmail('system@example.com', [to], msg.as_string())

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

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

def callback(ch, method, properties, body):
    message = eval(body)  # 简单转换为字典
    print(f"收到消息: {message}")
    send_email(message['to'], message['subject'], message['body'])

# 消费者开始监听队列
channel.basic_consume(callback, queue='message_queue', no_ack=True)

print('正在等待消息...')
channel.start_consuming()

小明：这段代码也很好理解。不过，如果消息数量特别大，会不会有什么问题？

老张：你说得对。当消息量很大时，直接使用同步方式可能会影响性能。这时候我们可以引入异步处理，比如使用Celery或者asyncio。

小明：那有没有更高效的处理方式？

老张：可以使用异步任务框架，比如Celery。它可以将任务分发到不同的工作进程中，实现并行处理。

小明：那能给我看一下Celery的示例代码吗？

老张：好的，下面是一个使用Celery的示例，展示如何异步处理批量发消息任务。


from celery import Celery
import time

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

@app.task
def send_message(to, subject, body):
    # 模拟发送邮件的过程
    time.sleep(1)
    print(f"邮件已发送至 {to}，主题：{subject}")

# 批量发送消息
messages = [
    {"to": "user1@example.com", "subject": "投标通知", "body": "您参与的项目已提交"},
    {"to": "user2@example.com", "subject": "投标通知", "body": "您的标书已被接收"},
    {"to": "user3@example.com", "subject": "投标通知", "body": "请确认投标信息"}
]

for message in messages:
    send_message.delay(message['to'], message['subject'], message['body'])

小明：这样处理的话，性能应该会更好吧？

老张：没错。使用Celery可以让消息处理更加高效，同时也能避免阻塞主线程。

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