Celery分布式任务队列快速入门
Posted Jonathan1314
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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分布式任务队列快速入门相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
本节内容
| 一 Celery介绍和基本使用 |
需求场景
1. 对100台命令执行一条批量命令，命令执行需要很长时间，但是不想让主程序等着结果返回，而是给主程序返回一个任务ID，task_id
主程序过一段时间根据task_id，获取执行结果即可，再命令执行期间，主程序 可以继续做其他事情
2. 定时任务，比如每天检测一下所有的客户资料，发现是客户的生日，发个祝福短信
解决方案
1. 逻辑view 中启一个进程
父进程结束，子进程跟着结束，子进程任务没有完成，不符合需求
父进程结束，等着子进程结束，父进程需等着结果返回，不符合需求
小结：该方案解决不了阻塞问题，即需要等待
2. 启动 subprocess，任务托管给操作系统执行
实现task_id，实现异步，解决阻塞
小结：大批量高并发，主服务器会出现问题，解决不了并发
3. celery
celery提供多子节点，解决并发问题
celery介绍
celery是一个基于python开发的分布式异步消息队列，轻松实现任务的异步处理
celery在执行任务时需要一个消息中间件来接收和发送任务消息，以及存储任务结果，一般使用RabbitMQ 或 Redis
celery优点
简单：熟悉celery的工作流程后，配置使用简单
高可用：当任务执行失败或执行过程中发生连接中断，celery会自动尝试重新执行任务
快速：一个单进程的celery每分钟可处理上百万个任务
灵活：几乎celery的各个组件都可以被扩展及自定制
celery基本工作流程
其中中间队列用于分配任务以及存储执行结果
celery安装及使用
1. 安装python模块
pip3 install celery
pip3 install redis
2. 安装redis服务
wget http://download.redis.io/releases/redis-3.2.8.tar.gz tar -zxvf redis-3.2.8.tar.gz cd redis-3.2.8 make
src/redis-server # 启动redis 服务
3. 创建一个celery application 用来定义任务列表
创建一个任务 tasks.py
from celery import Celery app = Celery(\'TASK\', broker=\'redis://localhost\', backend=\'redis://localhost\') @app.task def add(x,y): print("running...",x,y) return x+y
4. 启动celery worker 来开始监听并执行任务
celery -A tasks worker --loglevel=info
tasks 任务文件名，worker 任务角色，--loglevel=info 任务日志级别
5. 调用任务
打开另外终端，进入命令行模式，调用任务
6. celery常用接口
-
tasks.add(4,6) ---> 本地执行
-
tasks.add.delay(3,4) --> worker执行
-
t=tasks.add.delay(3,4) --> t.get() 获取结果，或卡住，阻塞
-
t.ready()---> False：未执行完，True：已执行完
-
t.get(propagate=False) 抛出简单异常，但程序不会停止
-
t.traceback 追踪完整异常
补充：如何使用第三方工具
1. 导入第三方包，如 from celery import Celery
2. 实例化第三方类，如 app = Celery(......)
3. 实例化的对象去关联执行任务的方法，如 @app.task
4. 分区角色 worker 执行任务，broker分配任务
| 二 项目中使用Celery |
1. 项目目录结构
project |-- __init__.py |-- celery.py # 配置文档 |-- tasks.py # 任务函数 |-- tasks2.py # 任务函数
2. 项目文件
project/celery.py
# from celery import Celery 默认当前路径，更改为绝对路径(当前路径有个celery.py文件啦) from __future__ import absolute_import, unicode_literals from celery import Celery app = Celery(\'project\', broker=\'redis://localhost\', backend=\'redis://localhost\', include=[\'project.tasks\',\'project.tasks2\']) # 配置文件和任务文件分开了，可以写多个任务文件 # app 扩展配置 app.conf.update( result_expires=3600, ) if __name__ == \'__main__\': app.start()
celery.py作用相当于配置文件
project/tasks.py
from __future__ import absolute_import, unicode_literals from .celery import app @app.task def add(x, y): return x + y @app.task def mul(x, y): return x * y
project/tasks.py
from __future__ import absolute_import, unicode_literals from .celery import app @app.task def hello(): return \'Hello World\'
3. 启动项目worker
celery -A project worker -l info
其中 project 为项目名
另启终端，与project同目录进入python3
celery multi start w1 -A project -l info celery multi start w2 -A project -l info celery multi start w3 -A project -l info celery multi restart w1 -A project -l info celery multi stop w1 w2 w3 # 任务立刻停止 celery multi stopwait w1 w2 w3 # 任务执行完，停止
| 三 Celery定时任务 |
project |-- __init__.py |-- celery.py # 配置文件 |-- periodic_task.py # 定时任务文件
脚本celery.py
from __future__ import absolute_import, unicode_literals from celery import Celery app = Celery(\'project\', broker=\'redis://localhost\', backend=\'redis://localhost\', include=[\'project.periodic_task\',]) app.conf.update( result_expires=3600, ) if __name__ == \'__main__\': app.start()
脚本periodic_task.py
from __future__ import absolute_import, unicode_literals from .celery import app from celery.schedules import crontab @app.on_after_configure.connect def setup_periodic_tasks(sender, **kwargs): # 每10s调用 test(\'hello\') sender.add_periodic_task(10.0, test.s(\'hello\'), name=\'add every 10\') # 每20s调用 test(\'world\') sender.add_periodic_task(20.0, test.s(\'world\'), expires=10) # 每周一早上7:30 执行 test(\'Happy Mondays!\') sender.add_periodic_task( crontab(hour=7, minute=30, day_of_week=1), # 可灵活修改 test.s(\'Happy Mondays!\'), ) @app.task def test(arg): print(arg)
celery -A project worker -l info
celery -A project.periodic_task beat -l debug
也可以在配置文件celery.py 里添加定时任务
app.conf.beat_schedule = { \'add-every-30-seconds\': { \'task\': \'project.tasks.add\', \'schedule\': 30.0, \'args\': (16, 16) }, } app.conf.timezone = \'UTC\'
每周1的早上7.30执行project.tasks.add任务
还有更多定时配置方式如下：
| Example | Meaning |
crontab() |
每分钟执行 |
crontab(minute=0,hour=0) |
每天0点执行 |
crontab(minute=0,hour=\'*/3\') |
每3小时执行: midnight, 3am, 6am, 9am, noon, 3pm, 6pm, 9pm. |
|
同上 |
crontab(minute=\'*/15\') |
每15分钟执行 |
crontab(day_of_week=\'sunday\') |
周天的每分钟执行 |
|
同上 |
|
周三、五，3-4 am, 5-6 pm, and 10-11 pm，每10分钟执行 |
crontab(minute=0,hour=\'*/2,*/3\') |
每小时/2和每小时/3，执行 |
crontab(minute=0, hour=\'*/5\') |
每小时/5，执行 |
crontab(minute=0, hour=\'*/3,8-17\') |
每小时/3，8am-5pm，执行 |
crontab(0,0,day_of_month=\'2\') |
Execute on the second day of every month. |
|
Execute on every even numbered day. |
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Execute on the first and third weeks of the month. |
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Execute on the eleventh of May every year. |
|
Execute on the first month of every quarter. |
| 四 Celery与Django结合 |
LearnCelery |-- app1 |-- tasks.py |-- models.py |-- app2 |-- tasks.py |-- models.py |-- LearnCelery |-- __init__.py |-- celery.py |-- settings.py
2. 脚本代码
LearnCelery/app/tasks.py # 必须叫这个名字
from __future__ import absolute_import, unicode_literals from celery import shared_task import time # 所有的app都可以调用 @shared_task def add(x, y): time.sleep(10) return x + y @shared_task def mul(x, y): time.sleep(10) return x * y
LearnCelery/LearnCelery/__init__.py
from __future__ import absolute_import, unicode_literals # This will make sure the app is always imported when # Django starts so that shared_task will use this app. from .celery import app as celery_app __all__ = [\'celery_app\']
LearnCelery/LearnCelery/celery.py
from __future__ import absolute_import, unicode_literals import os from celery import Celery # 单独脚本调用Django内容时，需配置脚本的环境变量 os.environ.setdefault(\'DJANGO_SETTINGS_MODULE\', \'mysite.settings\') app = Celery(\'mysite\') # CELERY_ 作为前缀，在settings中写配置 app.config_from_object(\'django.conf:settings\', namespace=\'CELERY\') # 到Django各个app下，自动发现tasks.py 任务脚本 app.autodiscover_tasks() @app.task(bind=True) def debug_task(self): print(\'Request: {0!r}\'.format(self.request))
LearnCelery/LearnCelery/settings.py
# For celery CELERY_BROKER_URL = \'redis://localhost\' CELERY_RESULT_BACKEND = \'redis://localhost\'
3. 启动celery
celery -A LearnCelery worker -l debug
urlpatterns = [ url(r\'^celery_call/$\', views.celery_call), url(r\'^celery_res/$\', views.celery_res), ]
| 五 Django中使用计划任务 |
pip3 install django-celery-beat
INSTALLED_APPS = [ .... \'django_celery_beat\', ]
3. 数据库迁移
python manage.py migrate
4. 启动 celery beat
celery -A LearnCelery beat -l info -S django
定时任务存到数据库里，启动beat定时取任务放到队列里执行
5. admin管理
启动celery beat和worker，会发现每隔2秒，beat会发起一个任务消息让worker执行tasks任务
注意，经测试，每添加或修改一个任务，celery beat都需要重启一次，要不然新的配置不会被celery beat进程读到
以上是关于Celery分布式任务队列快速入门的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章