Celery分布式任务队列快速入门

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

 

 
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)

 
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

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

 

五  Django中使用计划任务

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