Listmonk中实现邮件列表分批发送的技术方案
2025-05-13 08:30:07作者:宣海椒Queenly
在邮件营销系统Listmonk的实际使用中,我们经常需要处理大规模邮件发送的场景。当面对数十万级别的订阅用户时,直接全量发送可能会导致服务器压力过大或发送效率问题。本文将详细介绍如何在Listmonk中实现邮件列表的分批发送功能。
问题背景
Listmonk默认提供了两种选择订阅者的方式:
- 单页选择(默认20条)
- 全量选择(所有匹配记录)
但在实际业务中,这两种方式都无法满足"选择特定数量订阅者"的需求,特别是在需要分批发送邮件的场景下。
技术解决方案
通过Listmonk的查询功能,我们可以使用SQL表达式实现精确的数量控制。核心解决方案如下:
id IN (SELECT id FROM subscribers WHERE email LIKE '%gmail.com' LIMIT 200)
这个查询语句的工作原理是:
- 内部子查询从subscribers表中筛选出符合条件(如包含gmail.com)的记录
- LIMIT 200限制只返回前200条记录
- 外部查询通过IN操作符确保只选择这些特定ID的记录
操作步骤详解
- 进入目标列表:在Listmonk的Lists页面,点击相应列表的"View"链接
- 应用筛选条件:在查询框中输入上述SQL表达式
- 全选结果:虽然UI只显示分页结果,但可以通过表头的复选框选择"Select all $num"来选中所有匹配记录
实际应用场景
这种技术特别适用于以下场景:
- 大规模邮件分批发送,减轻服务器压力
- 邮件发送节奏控制,避免短时间内发送过多
- A/B测试时选择特定数量的测试用户
- 灰度发布场景下的分批通知
注意事项
- 确保查询条件足够精确,避免选择到不相关的用户
- 分批发送时要记录已发送批次,避免重复发送
- 对于特别大的列表,考虑增加排序条件确保分批的稳定性
- 定期检查发送日志,确保分批策略按预期工作
通过这种技术方案,Listmonk用户可以轻松实现精细化的邮件发送控制,既能保证发送效率,又能避免系统过载,是处理大规模邮件发送的理想解决方案。
登录后查看全文
热门项目推荐
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- HHunyuan-MT-7B腾讯混元翻译模型主要支持33种语言间的互译,包括中国五种少数民族语言。00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~062CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava05GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0381- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
1 freeCodeCamp Cafe Menu项目中link元素的void特性解析2 freeCodeCamp全栈开发课程中React实验项目的分类修正3 freeCodeCamp英语课程视频测验选项与提示不匹配问题分析4 freeCodeCamp课程中屏幕放大器知识点优化分析5 freeCodeCamp课程页面空白问题的技术分析与解决方案6 freeCodeCamp课程视频测验中的Tab键导航问题解析7 freeCodeCamp JavaScript高阶函数中的对象引用陷阱解析8 freeCodeCamp博客页面工作坊中的断言方法优化建议9 freeCodeCamp猫照片应用教程中的HTML注释测试问题分析10 freeCodeCamp全栈开发课程中测验游戏项目的参数顺序问题解析
最新内容推荐
项目优选
收起

本仓将为广大高校开发者提供开源实践和创新开发平台,收集和展示openHiTLS示例代码及创新应用,欢迎大家投稿,让全世界看到您的精巧密码实现设计,也让更多人通过您的优秀成果,理解、喜爱上密码技术。
C
54
469

deepin linux kernel
C
22
5

Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
7
0

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
880
519

本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
336
1.1 K

React Native鸿蒙化仓库
C++
181
264

一个高性能、可扩展、轻量、省心的仓颉Web框架。Rest, 宏路由,Json, 中间件,参数绑定与校验,文件上传下载,MCP......
Cangjie
87
14

为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
1.09 K
0

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
361
381

🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
613
60