Celery-分布式任务队列

一、介绍

官方文档：http://docs.celeryproject.org/en/latest/index.html

pip3 install celery

Celery是一个专注于实时处理和任务调度的分布式任务队列，通过它可以轻松的实现任务的异步处理。

使用Celery的常见场景：

Web应用。当用户触发的一个操作需要较长时间才能执行完成时，可以把它作为任务交给Celery去异步执行，执行完再返回给用户。这段时间用户不需要等待，提高了网站的整体吞吐量和响应时间。
定时任务。生产环境经常会跑一些定时任务。假如你有上千台的服务器、上千种任务，定时任务的管理很困难，Celery可以帮助我们快速在不同的机器设定不同种任务。
同步完成的附加工作都可以异步完成。比如发送短信/邮件、推送消息、清理/设置缓存等。

Celery包含如下组件：

Celery Beat：任务调度器，Beat进程会读取配置文件的内容，周期性地将配置中到期需要执行的任务发送给任务队列。
Celery Worker：执行任务的消费者，通常会在多台服务器运行多个消费者来提高执行效率。
Broker：消息代理，或者叫作消息中间件，接受任务生产者发送过来的任务消息，存进队列再按序分发给任务消费方（通常是消息队列或者数据库）。
Producer：调用了Celery提供的API、函数或者装饰器而产生任务并交给任务队列处理的都是任务生产者。
Result Backend：任务处理完后保存状态信息和结果，以供查询。

二、简单示例

创建一个tasks.py：

from celery import Celeryapp = Celery("tasks", broker="amqp://pd:123456@localhost:5672//",backend="redis://:123456@localhost:6379/0")@app.task
def add(x, y):return x+y

启动Celery Worker来开始监听并执行任务：

celery -A tasks worker -l info

更多有关命令：

celery worker --help

再打开一个终端，进行命令行模式，调用任务：

>>> from tasks import add
>>> relt = add.delay(10, 10)
>>> relt.ready()  # 检查任务是否已经完成
True
>>> relt.get()    # 获取任务结果，可设置timeout超时
20
>>> relt
<AsyncResult: 470d5f45-42eb-4b0c-bd38-06b85fa5599b>
>>> relt.id
'470d5f45-42eb-4b0c-bd38-06b85fa5599b'
>>> relt.result
20
>>> relt.status
'SUCCESS'

from celery import Celery
from celery.result import AsyncResultapp = Celery("tasks", broker="amqp://pd:123456@localhost:5672/pdvhost",backend="redis://:123456@localhost:6379/0")result = AsyncResult(id="470d5f45-42eb-4b0c-bd38-06b85fa5599b", app=app)
print(result.get())  # 20

View Code

三、配置

官方文档，配置：http://docs.celeryproject.org/en/latest/userguide/configuration.html#configuration

像上面简单示例中，要想添加配置，则可以直接在应用程序设置配置：

app.conf.task_serializer = "json"

如果您一次配置多个设置，则：

app.conf.update(task_serializer="json",accept_content=["json"],result_serializer="json",timezone="Europe/Oslo",enable_utc=True,
)

对于大型项目，建议使用专用配置模块。因为项目复杂，最好做到程序的解耦，所以将配置保存在集中位置是一个非常好的选择，一般默认 celeryconfig.py 模块是用来保存配置的，你也可以使用自己定义的名字，然后通过调用 app.config_from_object() 方法告诉 Celery 实例使用配置模块：

app.config_from_object("celeryconfig")
# 或者
from . import celeryconfig
app.config_from_object(celeryconfig)

四、在项目中使用Celery

项目布局：

方案选择：

RabbitMQ作为消息代理。不选Redis是因为如果Redis发生意外，会造成数据丢失等后果。
Msgpack做序列化。Msgpack是一个二进制的类json的序列化方案，它比json的数据结构更小，传输更快。
Redis做结果存储。

pip3 install msgpack

########## celeryapp.py ##########
from celery import Celery
from . import celeryconfigapp = Celery("proj.celeryapp", include=["proj.tasks"])
app.config_from_object(celeryconfig)if __name__ == "__main__":app.start()########## tasks.py ##########
from .celeryapp import app@app.task
def add(x, y):return x+y@app.task
def mul(x, y):return x*y########## celeryconfig.py ##########
# 使用RabbitMQ作为消息代理
broker_url = "amqp://pd:123456@114.116.50.214:5672//"
# # 把任务结果存在了Redis
result_backend = "redis://:123456@114.116.50.214:6379/0"
# 任务序列化和反序列化使用msgpack方案
task_serializer = "msgpack"
# 读取任务结果一般性能要求不高，所以使用了可读性更好的json
result_serializer = "json"
# 任务过期时间
result_expires = 60*60*24
# 指定接受的内容类型
accept_content = ["json", "msgpack"]

代码示例

五、在后台运行worker

在生产中，我们需要在后台运行worker，官方文档daemonization教程中有详细描述。

守护程序脚本使用celery multi命令在后台启动一个或多个worker：

# 启动worker后台运行
celery multi start w1 -A proj.celeryapp -l info
celery multi start w2 -A proj.celeryapp -l info
PS：如果使用的是默认的celery.py，那么直接proj即可# 重启
celery multi restart w1 -A proj -l info# 停止
celery multi stop w1 -A proj -l info# 确保退出之前完成所有当前正在执行的任务
celery multi stopwait w1 -A proj -l info

默认情况下，它会在当前目录下创建的pid和日志文件，为了防止多个worker在彼此之上启动，最好将这些文件放在专用目录中：

mkdir /var/run/celery
mkdir /var/log/celery
celery multi start w1 -A proj -l info --pidfile=/var/run/celery/%n.pid --logfile=/var/log/celery/%n%I.log

六、指定队列传送任务

官方文档：https://celery.readthedocs.io/en/latest/userguide/routing.html#guide-routing

在 celeryconfig.py 中加入以下配置：

# 路由键以 task. 开头的消息都进default队列
# 路由键以 web. 开头的消息都进web_tasks队列
task_queues = (Queue("default", routing_key="task.#"),Queue("web_tasks", routing_key="web.#"),
)
# 默认的交换机名字为tasks
task_default_exchange = "tasks"
# 设置默认交换类型为topic
task_default_exchange_type = "topic"
# 默认的路由键是 task.default
task_default_routing_key = "task.default"
# 要将任务路由到web_tasks队列，可以在task_routes设置中添加条目
task_routes = {# tasks.add的消息会进入web_tasks队列"proj.tasks.add": {"queue": "web_tasks","routing_key": "web.add",},
}

其他代码与上面四中的相同。

启动worker，指定该worker工作于哪个队列：

# 该worker只会执行web_tasks队列中的任务
celery -A proj.celeryapp worker -Q web_tasks -l info

七、定时任务

官方文档：https://celery.readthedocs.io/en/latest/userguide/periodic-tasks.html

Celery支持定时任务，设定好任务的执行时间，Celery就会定时自动帮你执行，这个定时任务模块叫 celery beat。

函数版tasks.py：

from celery import Celery
from celery.schedules import crontabapp = Celery("tasks", broker="amqp://pd:123456@localhost:5672//", backend="redis://:123456@localhost:6379/0")
app.conf.timezone = "Asia/Shanghai"@app.on_after_configure.connect
def setup_periodic_tasks(sender, **kwargs):# 每5秒执行一次 test("Hello")sender.add_periodic_task(5.0, test.s("Hello"), name="every-5s")# 每10秒执行一次 test("World")sender.add_periodic_task(10.0, test.s("World"), name="every-10s", expires=5)# 每周一早上 7:30 执行一次 test("Happy Mondays!")
    sender.add_periodic_task(crontab(hour=7, minute=30, day_of_week=1),test.s("Happy Mondays!"),)@app.task
def test(arg):print(arg)

View Code

celery -A tasks worker -l info
celery -A tasks beat -l info

配置版：

########## celeryapp.py ##########
from celery import Celery
from . import celeryconfigapp = Celery("proj.celeryapp", include=["proj.tasks"])
app.config_from_object(celeryconfig)if __name__ == "__main__":app.start()########## celeryconfig.py ##########
broker_url = "amqp://pd:123456@114.116.50.214:5672//"
result_backend = "redis://:123456@114.116.50.214:6379/0"
task_serializer = "msgpack"
result_serializer = "json"
result_expires = 60*60*24
accept_content = ["json", "msgpack"]
timezone = "Asia/Shanghai"from celery.schedules import crontab
beat_schedule = {"every-10s": {"task": "proj.tasks.add","schedule": 10.0,"args": (10, 10)},"every-monday-morning-7:30": {"task": "proj.tasks.mul","schedule": crontab(hour=7, minute=30, day_of_week=1),"args": (10, 10)}
}########## tasks.py ##########
from .celeryapp import app@app.task
def add(x, y):return x+y@app.task
def mul(x, y):return x*y

View Code

celery -A proj.celeryapp worker -l info
celery -A proj.celeryapp beat -l info

八、在Django中使用celery

发布任务

https://celery.readthedocs.io/en/latest/django/first-steps-with-django.html#extensions

项目布局：

import os
from celery import Celeryos.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "mysite.settings")
app = Celery("mysite")
app.config_from_object("django.conf:settings", namespace="CELERY")
app.autodiscover_tasks()@app.task(bind=True)
def debug_task(self):print("Request: {0!r}".format(self.request))

celeryapp.py

from .celeryapp import app as celery_app
__all__ = ["celery_app"]

__init__.py

settings.py，更多设置参考：https://celery.readthedocs.io/en/latest/userguide/configuration.html

#for celery
CELERY_BROKER_URL = "amqp://pd:123456@114.116.50.214:5672//"
CELERY_RESULT_BACKEND = "redis://:123456@114.116.50.214:6379/0"

在app里的tasks.py里编写任务：

from celery import shared_task@shared_task
def add(x, y):return x+y@shared_task
def mul(x, y):return x*y

在views里调用celery task：

from django.shortcuts import HttpResponse
from app01 import tasksdef test(request):result = tasks.add.delay(100, 100)return HttpResponse(result.get())

定时任务

https://celery.readthedocs.io/en/latest/userguide/periodic-tasks.html#using-custom-scheduler-classes

1、安装 django-celery-beat

pip3 install django-celery-beat

2、在settings.py中设置

INSTALLED_APPS = [...,'django_celery_beat',
]

3、进行数据库迁移，以便创建定时任务所需的表

python3 manage.py migrate

4、开始监测定时任务

celery -A mysite.celeryapp beat -l info -S django

5、在django-admin界面设置定时任务

转载于:https://www.cnblogs.com/believepd/p/10643392.html