Celery异步任务框架
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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异步任务框架相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
目录
Celery 官网:http://www.celeryproject.org/
Celery 官方文档英文版:http://docs.celeryproject.org/en/latest/index.html
Celery 官方文档中文版:http://docs.jinkan.org/docs/celery/
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。
消息中间件
Celery本身不提供消息服务,但是可以方便的和第三方提供的消息中间件集成。包括,RabbitMQ, Redis等等
任务执行单元
Worker是Celery提供的任务执行的单元,worker并发的运行在分布式的系统节点中。
任务结果存储
Task result store用来存储Worker执行的任务的结果,Celery支持以不同方式存储任务的结果,包括AMQP, redis等
Celery的安装配置
安装依赖:pip install celery
消息中间件:RabbitMQ/Redis
app=Celery(‘任务名‘, broker=‘xxx‘, backend=‘xxx‘)
Celery执行异步任务
包架构封装
project
├── celery_task # celery包
│ ├── __init__.py # 包文件
│ ├── celery.py # celery连接和配置相关文件,且名字必须交celery.py
│ └── tasks.py # 所有任务函数
├── add_task.py # 添加任务
└── get_result.py # 获取结果
使用步骤
'''
1)创建app + 任务
2)启动celery(app)服务:
非windows
cd 到celery_task所在文件夹下
命令:celery worker -A celery_task -l info
windows:
安装依赖:pip3 install eventlet
cd 到celery_task所在文件夹下
命令:celery worker -A celery_task -l info -P eventlet
3)手动添加任务:手动添加,要自定义添加任务的脚本,右键执行脚本
自动任务: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:手动获取,要自定义获取任务的脚本,右键执行脚本
'''
立即任务和延时任务
celery_task文件夹-> celery.py (celery服务 文件名不可改)
from celery import Celery
# broker:任务仓库
broker = 'redis://127.0.0.1:6379/1'
# backend:任务结果仓库
backend = 'redis://127.0.0.1:6379/2'
# include:任务(函数)所在文件
app = Celery(broker=broker, backend=backend, include=['celery_task.tasks'])
celery_task文件夹-> tasks.py(celery任务 文件名可以改)
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
add_task.py(添加任务)
from celery_task import tasks
# 往celery的Broker中添加立即任务
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
def eta_second(second):
ctime = datetime.now()
utc_ctime = datetime.utcfromtimestamp(ctime.timestamp())
time_delay = timedelta(seconds=second)
return utc_ctime + time_delay
# apply_async就是添加延迟任务
# args是jump任务需要的参数,没有就设置为空()
# eta是该任务执行的UTC格式的时间
tasks.low.apply_async(args=(200, 50), eta=eta_second(10))
get_result.py (获取任务执行结果)
from celery_task.celery import app
from celery.result import AsyncResult
# 任务id
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')
定时任务
celery_task文件夹-> celery.py (celery服务 文件名不可改)
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'])
# 时区
app.conf.timezone = 'Asia/Shanghai'
# 是否使用UTC
app.conf.enable_utc = False
# 任务的定时配置
from datetime import timedelta
from celery.schedules import crontab
app.conf.beat_schedule = {
# 定时任务:任务名自定义
'low-task': {
'task': 'celery_task.tasks.low', # 任务源
'args': (300, 150), # 任务参数
'schedule': timedelta(seconds=3), # 定时添加任务的时间
# 'schedule': crontab(hour=8, day_of_week=1), # 每周一早八点
}
}
celery_task文件夹-> tasks.py(celery任务 文件名可以改)
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
get_result.py
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')
启动定时任务:
'''
进入celery_tash的父级目录
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
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
'''
使用场景
立即任务:将耗时操作任务提交给Celery去异步执行,比如发送短信/邮件、消息推送、音视频处理等等
延时任务:需要延时处理的任务丢到延时任务里取处理
定时任务:定时执行某件事情,比如每天数据统计
django项目中使用
# 1)创建app + 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
celery.py(celery服务)
# 重点:要将 项目的配置文件 所在的文件夹添加到环境变量
# import sys
# sys.path.append(r'项目的配置文件所在的文件夹')
# 开启django支持
import os
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', '项目名.settings.dev')
import django
django.setup()
from celery import Celery
# broker:任务仓库
broker = 'redis://127.0.0.1:6379/1'
# backend:任务结果仓库
backend = 'redis://127.0.0.1:6379/2'
# include:任务(函数)所在文件
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
# 自动任务的定时配置
from celery.schedules import crontab
from datetime import timedelta
app.conf.beat_schedule = {
# 定时任务:任务名自定义
'update_banner_cache': {
'task': 'celery_task.tasks.update_banner_cache', # 任务源
'args': (), # 任务参数
'schedule': timedelta(seconds=10), # 定时添加任务的时间
# 'schedule': crontab(hour=8, day_of_week=1), # 每周一早八点
}
}
tasks.py(任务)
from .celery import app
# 获取项目中的模型类
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():
# 查询数据库
banner_query = Banner.objects.filter(is_delete=False, is_show=True).order_by("-order")[:settings.BANNER_COUNT]
# 序列化数据对象得到序列化后的json列表
banner_list = BannerModelSerializer(banner_query, many=True).data
# 设置缓存,走的是默认项目配置的缓存数据库
cache.set('banner_list', banner_list)
坑点:
windows下celery处理post请求会报错。
错误:wrap_socket() got an unexpected keyword argument ‘_context‘
原因:
启动服务器错误
requests包的requests.post发送后,传不回数据
改变服务器启动方法不要用eventlet,加个参数
celery worker -A celery_name --loglevel=info --pool=solo
以上是关于Celery异步任务框架的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章