异步任务利器Celery介绍

Posted 2020-10-06 再见紫罗兰

django项目开发中遇到过一些问题，发送请求后服务器要进行一系列耗时非常长的操作，用户要等待很久的时间。可不可以立刻对用户返回响应，然后在后台运行那些操作呢？

crontab定时任务很难达到这样的要求 ，异步任务是很好的解决方法，有一个使用python写的非常好用的异步任务工具Celery。

broker、worker和backend

Celery的架构由三部分组成，消息中间件（broker），任务执行单元（worker）和任务执行结果存储（result backends）组成。

应用程序调用Celery的时候，会向broker传递消息，而后worker将会取到消息，对程序进行执行，backend用于存储这些消息以及Celery执行的结果。

消息中间件broker

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。

RabbitMQ是最好的消息中间件，使用方法如下：

Using RabbitMQ

Redis也是可行的，虽然有信息丢失的风险：

Using Redis

其余broker Broker Overview。

任务执行单元worker

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backend

用来存储Worker执行的任务的结果：SQLAlchemy/Django ORM, Memcached, Redis, RPC (RabbitMQ/AMQP)。

下载

下载Celery很简单：

$ pip install celery

这里使用Redis作为broker实践一下，需要额外的库支持，可以一起下载：

$ pip install -U "celery[redis]"

写应用程序

写一个简单的应用tasks.py：

from celery import Celery

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

@app.task
def add(x, y):
    return x + y

运行worker

在命令行中运行：

$ celery -A tasks worker --loglevel=info

输出如下：

[2017-09-10 06:59:58,665: INFO/MainProcess] Connected to redis://localhost:6379/0
[2017-09-10 06:59:58,671: INFO/MainProcess] mingle: searching for neighbors
[2017-09-10 06:59:59,688: INFO/MainProcess] mingle: all alone
[2017-09-10 06:59:59,724: INFO/MainProcess] [email protected] ready.

发送任务

进入python环境：

>>> from tasks import add
>>> add.delay(4, 4)

worker里就可以看到任务处理的消息：

[2017-09-10 07:02:34,874: INFO/MainProcess] Received task: task.add[40ec89c8-0a23-4a26-9da0-7f418c50f4cb]  
[2017-09-10 07:02:34,876: INFO/ForkPoolWorker-1] Task task.add[40ec89c8-0a23-4a26-9da0-7f418c50f4cb] succeeded in 0.000579041981837s: 8

存储结果

使用Redis作为存储backend，在tasks.py中修改：

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

运行后就可以查看结果了：

>>> from task import add
>>> r=add.delay(3,4)
>>> r.result
7
>>> r.ready()
True
>>> r.get(timeout=1)
7

可以查看Redis中的存储：

127.0.0.1:6379> get celery-task-meta-f2032d3e-f9a0-425d-bce4-f55ce58c8706
"{\"status\": \"SUCCESS\", \"traceback\": null, \"result\": 7, \"task_id\": \"f2032d3e-f9a0-425d-bce4-f55ce58c8706\", \"children\": []}"
127.0.0.1:6379> 

超级简单，想要对Celery做更进一步的了解，请参考官方文档。