异步任务利器Celery介绍

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了异步任务利器Celery介绍相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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, MemcachedRedisRPC (RabbitMQ/AMQP)。

下载

下载Celery很简单:

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$ 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:

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$ pip install -"celery[redis]"

写应用程序

写一个简单的应用tasks.py:

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from celery import Celery
 
app = Celery(‘tasks‘, broker=‘redis://localhost:6379/0‘)
 
@app.task
def add(x, y):
    return + y

运行worker

在命令行中运行:

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$ celery -A tasks worker --loglevel=info

输出如下:

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[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:

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>>> from tasks import add
>>> add.delay(44)

worker里就可以看到任务处理的消息:

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[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 0.000579041981837s8

存储结果

使用Redis作为存储backend,在tasks.py中修改:

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

运行后就可以查看结果了:

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>>> from task import add
>>> r=add.delay(3,4)
>>> r.result
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>>> r.ready()
True
>>> r.get(timeout=1)
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可以查看Redis中的存储:

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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

以上是关于异步任务利器Celery介绍的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

异步任务利器Celery在django项目中使用Celery

celery:celery介绍架构基本使用,celery执行异步任务延迟任务定时任务,django中使用celery。

celery介绍

celery介绍

Celery介绍和基本使用

Celery介绍