Huey

文章目录

Huey
前言
一、Huey是什么？
二、使用步骤
- 1.安装
- 2.如何在我们的项目中进行配置
- 3.设置
- 4.创建我们的定时任务
- 5.运行消费者
- 6.开发过程调试
三、有趣的任务类型
- 1.定期任务
- 2.重试失败的任务
- 3.任务优先级
- 4.锁定任务
- 5.任务到期
- 6.日志记录
总结

前言

介绍：
一个轻量级的任务队列。

什么是任务队列？
队列是一种数据结构，它像一个“管道”一样，数据只能从管道的左侧存，从右侧取。
任务是在日常开发中非常经典的一个场景，我们时常会需要用到一些不需要在当前请求下立刻执行完成的事情，或者是需要定时去做的一些事情，称之为任务。
如果有一个工具负责把这些任务放到任务队列中，定时的调度，完成执行，那不就是我们经常用的celery嘛.

比较：
谈起任务队列，我们最先想到的应该就是celery，那huey与celery相比有什么不同呢？下面将从celery的几个组件方面着手进行比较.

	Worker运行方式	Broker	Backend
celery	eventlet、gevent、processes、threads	redis/rabbitmq/Amazon SQS	redis/rabbitmq/Amazon SQS redis/rabbitmq(rpc)
huey	greenlet、processes、threads	redis	redis

特性：

使用Python编写
仅支持Redis存储任务
支持Django，Flask等

支持：

多进程执行任务
安排任务在给定时间或在给定延迟后执行
自动重试失败的任务
任务优先级
任务锁定

一、Huey是什么？

Huey是个Python任务队列，是个轻量级的替代品，没有多余的依赖关系。

二、使用步骤

1.安装

huey 可以使用pip从 PyPI 安装。

pip install huey

huey 在标准库之外没有依赖项，但是需要redis-py 才能利用 Redis 进行任务存储：

pip install redis

2.如何在我们的项目中进行配置

Huey带有与Django框架一起使用的特殊集成。该集成提供

通过Django settings模块配置Huey
将消费者作为Django的管理命令运行
自动发现 tasks.py 模块以简化任务的导入
正确管理数据库连接

支持的Django的版本是 xxxx

3.设置

要在Django中使用Huey，第一步是在项目中注册Huey的app

# settings.py
# ...
INSTALLED_APPS = (# ...'huey.contrib.djhuey', # 将此添加到列表中。# ...
)

这是在Django中使用Huey集成所需要的最低需求，我们还可以在settings中继续做一些其他的配置以便方便我们的使用。

# settings.py
HUEY = {'huey_class': 'huey.RedisHuey',  # 使用RedisHery，PriorityRedisHuey支持任务优先级'name': settings.DATABASES['default']['NAME'],  # 使用 db 名称作为 huey name。'results': True,  # 存储任务的返回值。'store_none': False,  # 如果任务返回 None，则不要保存到结果中。'immediate': settings.DEBUG,  # 是否启用即时模式'utc': True,  # U在内部始终使用 UTC时间。'connection': {'host': 'localhost','port': 6379,'db': 0},'consumer': {'workers': 4,'worker_type': 'thread','initial_delay': 0.1,  # 最小轮询间隔 -d.'max_delay': 10.0,  # 最大轮询间隔, -m.'scheduler_interval': 1,  # 每秒检查一次调度, -s.'periodic': True,  # 启用 crontab 功能。'check_worker_health': True,  # 启用工作人员健康检查。'health_check_interval': 1,  # 每秒检查一次工作人员的健康状况。},
}

# huey.py 在huey.py中导入我们的任务模块
from demo import tasks as demo_tasks

# __init__.py 初始化的时候自动加载我们的任务模块
from .huey import *

4.创建我们的定时任务

# tasks.py
from huey import crontab
from huey.contrib.djhuey import periodic_task, task@task()
def count_beans(number):print('-- counted %s beans --' % number)return 'Counted %s beans' % number@periodic_task(crontab(minute='*/5'))
def every_five_mins():print('每五分钟由消费者打印一次')

5.运行消费者

./manage.py run_huey

6.开发过程调试

@huey.task()
def add(a, b):return a + b# Call the add() function in "un-decorated" form, skipping all
# the huey stuff:
add.call_local(3, 4)  # Returns 7.

三、有趣的任务类型

1.定期任务

Huey 提供了类似 crontab 的功能，使功能能够按给定的时间表自动执行。
在以下示例中，我们将声明periodic_task()每 3 分钟执行一次并在消费者进程 stdout 上打印一条消息：

from huey import crontab
from huey.contrib.djhuey import periodic_task, task@task()
def add(a, b):return a + b@periodic_task(crontab(minute='*/3'))
def every_three_minutes():print('This task runs every three minutes')

每分钟一次，调度程序将检查是否应该调用任何周期性任务。如果是这样，该任务将被排队执行。
crontab()函数接受以下参数：

分钟
小时
天
月
day_of_week（0=星期日，6=星期六）
可接受的输入：

*  - 始终为真，例如如果hour='*'，则规则匹配任何时间。
*/n- 每n 个间隔，例如minute='*/15'表示每 15 分钟。
m-n- 每次都运行m..n包括在内。
m,n- 在m和n上运行。

多个规则可以通过用逗号分隔各个规则来表示，例如：

# 在 9点和 11点以及16点-18点之间每10分钟运行一次。
crontab(minute='*/10', hour='9-11,16-18')

2.重试失败的任务

有时我们可能有一个我们预期可能会不时失败的任务，在这种情况下我们应该重试它。Huey 支持自动重试任务给定的次数，可以选择在尝试之间有延迟。

在这里，我们将声明一个大约有一半时间失败的任务。要将此任务配置为自动重试，请使用装饰器的retries参数：task()

from huey.contrib.djhuey import task
import random@task(retries=2)  # Retry the task up to 2 times.
def flaky_task():if random.randint(0, 1) == 0:raise Exception('failing!')

当我们调用这个任务时会发生什么？
如果任务在第一次调用时失败，它将重试最多两次。

要指定重试尝试之间的延迟，我们可以添加一个retry_delay 参数。该任务将最多重试两次，两次尝试之间有 10 秒的延迟：

@task(retries=2, retry_delay=10)
def flaky_task():# ...

3.任务优先级

任务优先级支持需要 Redis 5.0 或更高版本。要在 Redis 中使用任务优先级，请使用PriorityRedisHuey代替 RedisHuey。

Huey 任务可以被赋予优先级，让您确保您最重要的任务不会在工作人员忙碌时被延迟。
可以将优先级分配给任务函数，在这种情况下，任务的所有调用都将默认为给定的优先级。当没有给出优先级时，任务将默认为优先级0。

要了解它是如何工作的，让我们定义一个具有优先级 ( 10) 的任务：

@huey.task(priority=10)
def send_email(to, subj, body):return mailer.send(to, 'webmaster@myapp.com', subj, body)

当我们调用这个任务时，它将在任何其他优先级小于 10 的待处理任务之前被处理。所以我们可以想象我们的队列看起来像这样：

process_payment- 优先级 = 50
check_spam- 优先级 = 1
make_thumbnail- 优先级 = 0（默认）

调用send_email()任务：

send_email('new_user@foo.com', 'Welcome', 'blah blah')

现在待处理任务的队列将是：

process_payment- 优先级 = 50
send_email- 优先级 = 10
check_spam- 优先级 = 1
make_thumbnail- 优先级 = 0

任务优先级仅影响从待处理任务队列中拉出的任务的顺序。如果有一段时间您的员工无法跟上大量涌入的任务，Huey 的priority功能可以确保您最重要的任务不会被延迟。

还可以在计划将来运行的任务时指定特定于任务的优先级覆盖，我们可以指定优先级periodic_task：

@huey.periodic_task(crontab(minute='0', hour='*/3'), priority=10)
def some_periodic_task():# ...

4.锁定任务

可以使用该Huey.lock_task()方法完成任务锁定，此锁可防止对任务的多次调用同时运行。

如果发生第二次调用并且无法获取锁，则 TaskLockedException引发特殊并且不会执行任务。如果任务配置为重试，则正常重试。

例子：

@huey.periodic_task(crontab(minute='*/5'))
@huey.lock_task('reports-lock')  # Goes *after* the task decorator.
def generate_report():# If a report takes longer than 5 minutes to generate, we do# not want to kick off another until the previous invocation# has finished.run_report()@huey.periodic_task(crontab(minute='0'))
def backup():# Generate backup of codedo_code_backup()# Generate database backup. Since this may take longer than an# hour, we want to ensure that it is not run concurrently.with huey.lock_task('db-backup'):do_db_backup()

5.任务到期

Huey 任务可以配置过期时间。为任务设置过期时间将阻止它们在给定时间过去后运行。如果您的队列很忙，并且在任务入队时间和消费者开始执行它的时间之间可能存在明显滞后，则过期时间可能很有用。
过期时间可以指定为：

datetime()
timedelta() 或 int，这与任务入队的时间相关

声明任务时可以提供默认的过期时间：

# 任务必须由消费者在入队后 60 秒内执行。
@huey.task(expires=60)
def time_sensitive_task(...):

也可以在每次调用时指定过期时间：

# 任务必须由消费者在入队后 5 分钟内执行。
time_sensitive_task(report_file, expires=timedelta(seconds=300))

调度任务时也可以指定过期时间：

# 计划在 1 小时后运行的任务，一旦入队执行，必须在 60 秒内运行。
time_sensitive_task.schedule(args=(report_file,),delay=timedelta(seconds=3600),expires=timedelta(seconds=60))# 指定时间的示例
one_hr = datetime.now() + timedelta(seconds=3600)
time_sensitive_task.schedule(args=(report_file,),eta=one_hr,expires=one_hr + timedelta(seconds=60))

6.日志记录

Huey 使用标准库logging模块来记录有关任务执行和消费者活动的信息。消息被记录到huey命名空间，消费者特定的消息被记录到huey.consumer.

当消费者运行时，它会将默认值绑定StreamHandler()到 huey 命名空间，以便所有消息都记录到控制台。可以使用以下使用者选项配置使用者日志记录：

-l FILE, --logfile=FILE- 记录到文件。
-v, --verbose- 详细日志记录（包括调试级别）
-q, --quiet- 最少的日志记录
-S, --simple- 简单的记录格式（“时间消息”）

示例：

 python .\manage.py run_huey --logfile=./logs/huey.log

总结

以上是对huey这个任务队列工具的简单介绍。事实上huey还为我们提供了更多的功能，包括动态周期性任务，指数退避重试，以及取消或暂停定期任务等等。大家可以到Huey的gitee详细了解一下。
gitee Huey

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