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概述
这是一个基于Python的FastAPI框架实现的服务#xff0c;用于统计客户端的心跳信息#xff0c;并据此维护在线用户列表以及记录活跃用户数。
功能特性
心跳接收#xff1a;接受来自客户端的心跳包#xff0c;以更新客户端的状态。在线用户统计…简易在线用户统计服务
概述
这是一个基于Python的FastAPI框架实现的服务用于统计客户端的心跳信息并据此维护在线用户列表以及记录活跃用户数。
功能特性
心跳接收接受来自客户端的心跳包以更新客户端的状态。在线用户统计提供API接口来获取当前在线用户的数量。活跃用户统计提供API接口来获取最近指定天数内活跃的用户数量。请求频率限制对每个IP地址实施每秒一次的请求频率限制。
安装与运行
请确保已经安装了Python 3.10。克隆或下载项目源代码到本地。在项目根目录下安装所需的依赖库pip install fastapi uvicorn运行服务python main.py或者使用uvicorn命令直接运行假设文件名为main.pyuvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8001API 文档
http://127.0.0.1:8001/docs 心跳接收
URL: /heartbeat方法: POST描述: 接收客户端发送的心跳信号并更新客户端为在线状态。响应: 200 OK: 返回JSON格式的信息确认收到心跳。429 Too Many Requests: 如果客户端在1秒内发送了多个请求。
获取在线用户数量
URL: /online_clients方法: POST描述: 返回当前在线的客户端数量。响应: 200 OK: 返回包含在线用户数量的JSON对象。429 Too Many Requests: 请求过于频繁。
获取活跃用户数量
URL: /total_users方法: GET 或 POST参数: days (可选, 默认值为7): 指定要查询的天数。 描述: 返回最近几天内有活动记录的用户数量。响应: 200 OK: 返回包含活跃用户数量和查询天数的JSON对象。429 Too Many Requests: 请求过于频繁。
数据存储
所有客户端的心跳时间戳将被持久化到一个JSON文件中该文件位于服务启动时所在的目录下的users_data.json。每次接收到新的心跳信号时都会更新此文件。
注意事项
本服务仅用于演示目的实际生产环境中可能需要考虑更健壮的数据存储解决方案、安全性增强措施等。为了保护服务器免受滥用已实施了基本的请求频率限制。根据实际需求可以调整这个限制。服务默认监听在8001端口上可以通过修改uvicorn.run函数中的port参数来更改。
希望这份文档能对你有所帮助如果有任何问题或需要进一步的帮助请随时告诉我。
源码 main.py
from fastapi import FastAPI, Request, Depends, HTTPException
from collections import defaultdict
from datetime import datetime, timedelta
import asyncio
import json
import osapp FastAPI()# 存储客户端的心跳数据
clients_last_heartbeat defaultdict(datetime)# 每个IP请求时间间隔限制为1秒
last_request_time defaultdict(datetime)# 在线客户端统计
online_clients set()# 心跳超时时间设置为1分钟
HEARTBEAT_TIMEOUT timedelta(minutes10)# 用户数据文件路径
USER_DATA_FILE users_data.json# 加载用户数据
def load_user_data():if os.path.exists(USER_DATA_FILE):with open(USER_DATA_FILE, r) as f:return json.load(f)return {}# 保存用户数据
def save_user_data(data):with open(USER_DATA_FILE, w) as f:json.dump(data, f)# 初始化用户数据
all_users load_user_data()app.on_event(startup)
async def startup_event():# 启动后台任务每1分钟检查一次在线设备asyncio.create_task(remove_offline_clients())async def remove_offline_clients():定时任务移除超过心跳超时时间未发送心跳的客户端while True:await asyncio.sleep(HEARTBEAT_TIMEOUT.total_seconds())now datetime.utcnow()# 找出超过超时时间未发送心跳的设备并将其从在线列表中移除offline_clients {ip for ip, last_heartbeat in clients_last_heartbeat.items()if now - last_heartbeat HEARTBEAT_TIMEOUT}# 从在线设备中移除离线的客户端for client in offline_clients:online_clients.discard(client)del clients_last_heartbeat[client] # 删除心跳记录print(f清除离线客户端, 当前在线客户端数量: {len(online_clients)})# 请求频率限制1秒内只能请求一次
def request_limit(request: Request):client_ip request.client.hostnow datetime.utcnow()if client_ip in last_request_time and (now - last_request_time[client_ip]).total_seconds() 1:raise HTTPException(status_code429, detailToo Many Requests)last_request_time[client_ip] nowapp.post(/heartbeat)
async def receive_heartbeat(request: Request, limit: None Depends(request_limit)):接受客户端的心跳包client_ip request.client.hostnow datetime.utcnow()# 更新心跳时间并将客户端标记为在线clients_last_heartbeat[client_ip] nowonline_clients.add(client_ip)# 更新所有用户数据并保存到文件all_users[client_ip] now.isoformat()save_user_data(all_users)return {message: Heartbeat received, ip: client_ip}app.get(/online_clients)
async def get_online_clients(request: Request, limit: None Depends(request_limit)):获取当前在线客户端数量return {online_clients_count: len(online_clients)}app.post(/online_clients)
async def get_online_clients2(request: Request, limit: None Depends(request_limit)):获取当前在线客户端数量return {online_clients_count: len(online_clients)}app.get(/total_users)
async def get_total_users(days: int 7, request: Request None, limit: None Depends(request_limit)):获取最近n天活跃的用户数now datetime.utcnow()cutoff_date now - timedelta(daysdays)# 筛选最近n天活跃的用户recent_users_count sum(1 for last_seen in all_users.values()if datetime.fromisoformat(last_seen) cutoff_date)return {recent_users_count: recent_users_count, days: days}if __name__ __main__:import uvicornuvicorn.run(app, host0.0.0.0, port8001)
