Celery的使用
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Celery的使用相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
一、celery介绍
1. 什么是celery
- Celery是一个简单、灵活且可靠的,处理大量消息的分布式系统
- 专注于实时处理的异步任务队列
- 同时也支持任务调度
- celery单独使用一个socket,不会额外占用其他程序的资源。
- 项目中使用celery的优势
- 减少服务器的压力
- 提供了3中任务的执行方式
2. celery架构
Celery的架构由三部分组成,消息中间件(message broker)、任务执行单元(worker)和 任务执行结果存储(task result store)组成。
celery的架构图
(1)消息中间件
- celery本身不提供消息服务,但是可以和第三方提供的消息中间件集成。包括,RabbitMQ, Redis等等
(2)任务执行单元
- worker是celery提供的任务执行单元,worker并发的运行在分布式系统节点中
(3)任务结果存储
- Task result store用来存储worker执行的任务结果,celery支持以不同方式存储任务的结果,包括AMQP,redis等
3. celery的使用场景
- celery中共提供了3中任务执行的方式,分别应用于3个场景
- 异步执行
- 延迟执行
- 定时执行
(1)异步执行
- 异步的执行分配的任务
(2)延迟执行
- 就是在之后的某一个时间点,执行该指定的任务
(3)定时执行
- 解决周期任务(就是周期的执行某一个任务)
4. celery的安装
'''
pip install celery
消息中间件使用:RabbitMQ/Redis
'''
二、celery的使用
1. celery基本使用介绍
(1)项目中celery的文件结构
project
├── celery_task # celery包
│ ├── __init__.py # 包文件
│ ├── celery.py # celery连接和配置相关文件,且名字必须叫celery.py
│ └── tasks.py # 所有任务函数
├── add_task.py # 添加任务
└── get_result.py # 获取结果
(2)celery的基本使用方法
步骤:
1. 在celery.py中配置broker,backend和Celery对象(进行Celery对象实例化时,将任务文件传入)
2. 在任务文件task.py中,定义任务函数,任务函数要装饰上上面生成的 Celery对象.task 这个装饰器
3. 在add_task.py文件中,为task.py文件中定义的任务函数,添加执行方式(异步/延迟/定时)
4. 在get.result.py文件中,可以定义结果,查看任务执行的结果,但是一般这些任务的执行结果不必要查看,所以这一步可做可不做
5. 启动celery服务
6. 获取结果
2. celery的基本使用实例
(1)celery.py
文件中
# 1)创建Celery对象 + 任务
# 2)启动celery(app)服务:
# 非windows
# 命令:celery worker -A celery_task -l info
# windows:
# pip3 install eventlet
# celery worker -A celery_task -l info -P eventlet
# 3)添加任务:手动添加,要自定义添加任务的脚本,右键执行脚本
# 4)获取结果:手动获取,要自定义获取任务的脚本,右键执行脚本
from celery import Celery
broker = 'redis://127.0.0.1:6379/1'
backend = 'redis://127.0.0.1:6379/2'
app = Celery(broker=broker, backend=backend, include=['celery_task.tasks'])
(2)task.py
文件中
from .celery import app
import time
@app.task
def add(n, m):
print(n)
print(m)
time.sleep(10)
print('n+m的结果:%s' % (n + m))
return n + m
@app.task
def low(n, m):
print(n)
print(m)
print('n-m的结果:%s' % (n - m))
return n - m
(3)add_task.py
文件中
from celery_task import tasks
# 添加立即执行任务
t1 = tasks.add.delay(10, 20)
t2 = tasks.low.delay(100, 50)
print(t1.id)
# 添加延迟任务
from datetime import datetime, timedelta
eta=datetime.utcnow() + timedelta(seconds=10)
tasks.low.apply_async(args=(200, 50), eta=eta)
(4)get_result.py
文件中
from celery_task.celery import app
from celery.result import AsyncResult
id = '21325a40-9d32-44b5-a701-9a31cc3c74b5'
if __name__ == '__main__':
async = AsyncResult(id=id, app=app)
if async.successful():
result = async.get()
print(result)
elif async.failed():
print('任务失败')
elif async.status == 'PENDING':
print('任务等待中被执行')
elif async.status == 'RETRY':
print('任务异常后正在重试')
elif async.status == 'STARTED':
print('任务已经开始被执行')
3. Celery的高级使用
(1)celery.py
文件中
步骤:
# 1)创建Celery对象 + 任务
# 2)启动celery(app)服务:
# 非windows
# 命令:celery worker -A celery_task -l info
# windows:
# pip3 install eventlet
# celery worker -A celery_task -l info -P eventlet
# 3)添加任务:自动添加任务,所以要启动一个添加任务的服务
# 命令:celery beat -A celery_task -l info
# 4)获取结果
from celery import Celery
broker = 'redis://127.0.0.1:6379/1'
backend = 'redis://127.0.0.1:6379/2'
app = Celery(broker=broker, backend=backend, include=['celery_task.tasks'])
# 下面这两个时间的配置,只要写一个就可以了
# 时区
app.conf.timezone = 'Asia/Shanghai'
# 是否使用UTC
app.conf.enable_utc = False # 这个为False,则走django项目的settings文件的国际化配置
# 任务的定时配置
from datetime import timedelta
from celery.schedules import crontab
app.conf.beat_schedule = {
'low-task': {
'task': 'celery_task.tasks.low',
'schedule': timedelta(seconds=3),
# 'schedule': crontab(hour=8, day_of_week=1), # 每周一早八点
'args': (300, 150),
}
}
(2)task.py
文件中
from .celery import app
import time
@app.task
def add(n, m):
print(n)
print(m)
time.sleep(10)
print('n+m的结果:%s' % (n + m))
return n + m
@app.task
def low(n, m):
print(n)
print(m)
print('n-m的结果:%s' % (n - m))
return n - m
(3)get_result.py
文件中
from celery_task.celery import app
from celery.result import AsyncResult
id = '21325a40-9d32-44b5-a701-9a31cc3c74b5'
if __name__ == '__main__':
async = AsyncResult(id=id, app=app)
if async.successful():
result = async.get()
print(result)
elif async.failed():
print('任务失败')
elif async.status == 'PENDING':
print('任务等待中被执行')
elif async.status == 'RETRY':
print('任务异常后正在重试')
elif async.status == 'STARTED':
print('任务已经开始被执行')
4. django项目中celery的使用
- 使用celery做轮播图的硬盘数据库同步到缓存
(1)步骤
"""
前提:将celery文件夹创建在项目根目录下
celery框架django项目工作流程
1)加载django配置环境
2)创建Celery框架对象app,配置broker和backend,得到的app就是worker
3)给worker对应的app添加可处理的任务函数,用include配置给worker的app
4)完成提供的任务的定时配置app.conf.beat_schedule
5)启动celery服务,运行worker,执行任务
6)启动beat服务,运行beat,添加任务
重点:由于采用了django的反射机制,使用celery.py所在的celery_task包必须放置项目的根目录下
"""
(2)celery.py
文件中
# 一、加载django配置环境
import os
os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "luffyapi.settings.dev")
# 二、加载celery配置环境
from celery import Celery
# broker
broker = 'redis://127.0.0.1:6379/0'
# backend
backend = 'redis://127.0.0.1:6379/1'
# worker
app = Celery(broker=broker, backend=backend, include=['celery_task.tasks'])
# 时区
app.conf.timezone = 'Asia/Shanghai'
# 是否使用UTC
app.conf.enable_utc = False
# 定时任务配置
from datetime import timedelta
from celery.schedules import crontab
app.conf.beat_schedule = {
# 'add-task': {
# 'task': 'celery_task.tasks.add',
# 'schedule': timedelta(seconds=3),
# # 'schedule': crontab(hour=8, day_of_week=1), # 每周一早八点
# 'args': (20, 10),
# },
# 'low-task': {
# 'task': 'celery_task.tasks.low',
# 'schedule': timedelta(seconds=6),
# 'args': (20, 10),
# },
# 'get-users-task': {
# 'task': 'celery_task.tasks.get_users',
# 'schedule': timedelta(seconds=3),
# 'args': (),
# },
# 案例:django异步更新缓存
'update-banner-cache': {
'task': 'celery_task.tasks.update_banner_cache',
'schedule': timedelta(seconds=10),
'args': (),
},
}
(3)task.py
文件中
from .celery import app
from user.models import User
# 测试django环境下的任务
@app.task
def get_users():
user_list = User.objects.all()
print(user_list)
return True
# 伪代码:立即和延迟任务使用
@app.task
def send_email(user, content):
result = print('对user发送content邮件内容')
if not result:
print('短信推送用户,邮件发送失败')
return False
return True
# 案例:django异步更新缓存
from home.models import Banner
from django.conf import settings
from django.core.cache import cache
from home.serializers import BannerModelSerializer
@app.task
def update_banner_cache():
banner_query = Banner.objects.filter(is_delete=False, is_show=True).order_by('-orders').all()[:settings.BANNER_COUNT]
banner_data = BannerModelSerializer(banner_query, many=True).data
for banner in banner_data:
banner['image'] = "%s%s" % (settings.BASE_URL, banner.get('image'))
cache.set('banner_cache', banner_data)
return True
以上是关于Celery的使用的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
celery beat 没有发送消息(使用 django-celery-beat)