Celery

celery

1、官方

Celery 官网：http://www.celeryproject.org/

Celery 官方文档英文版：http://docs.celeryproject.org/en/latest/index.html

Celery 官方文档中文版：http://docs.jinkan.org/docs/celery/

2、Celery异步任务框架

1、可以不依赖任何服务器，通过自身命令，启动服务(内部支持socket）

2、celery服务为其他项目服务提供异步解决任务需求的

注：会有两个服务同时运行，一个是项目服务，一个是celery服务，项目服务将需要异步处理的任务交给celery服务，celery服务就好在需要时完成项目的需求

例：人是一个独立运行的服务 | 医院也是一个独立运行的服务

　　正常情况下，人可以完成所有健康情况的动作，不需要医院的参与；但当人生病时，就会被医院接收，解决人生病问题
　　人生病的处理方案交给医院来解决，所有人不生病时，医院独立运行，人生病时，医院就来解决人生病的需求

3、celery架构

celery架构由三部分组成，消息中间件(message broker)、任务执行单元（worker）、任务执行结果存储（task result store）组成

消息中间件

celery本身不提供消息服务，但是可以与第三方提供的消息中间件组成，包括RabbitMQ，Redis等等

任务执行单元

worker是celery提供的任务执行单元，worker并发的运行在分布式的系统节点中

任务结果存储

task result store用来存储worker执行的任务的结果，celery支持以不同的方式存储任务的结果，包括AMQP， redis等

4、使用场景

异步执行：解决耗时任务，视频同步

延迟执行：解决延迟任务，定时发送邮件

定时执行：解决周期或者间隔任务，定时更新

5、celery的安装配置

pip install celery

6、两种celery任务结构: 提倡用包管理，结构更清晰

1、celery对象：Celery(...)是放在一个模块下

　　1. 终端切换到文件夹所对应的位置

　　2.执行启动worker的命名：celery worker -A 模块名 -l info -P eventlet

注：windows系统需要eventlet支持，Linux与MacOS直接执行：celery worker -A 模块名 -l info

2、如果celery对象：Celery(...)是放在一个包下

　　1.必须在包下建一个celery.py文件，将Celery(...)产生对象的语句放在该文件中

　　2.执行启动worker的命名：celery worker -A 包名 -l info -P eventlet

注：windows系统需要eventlet支持，Linux与MacOS直接执行：celery worker -A 包名 -l info
注：包名随意

project
    ├── celery_task      # celery包
    │   ├── __init__.py # 包文件
    │   ├── celery.py   # celery连接和配置相关文件，且名字必须交celery.py
    │   └── tasks.py    # 所有任务函数
    ├── add_task.py      # 添加任务
    └── get_result.py   # 获取结果

7、基本使用

1、创建app + 任务tasks

celery.py

from celery import Celery
broker = 'redis://127.0.0.1:6379/1'
backend = 'redis://127.0.0.1:6379/2'
app = Celery(broker=broker, backend=backend, include=['celery_task.tasks'])

tasks.py

from .celery import app
import time
@app.task
def plus_task(n, m):
    print(n)
    print(m)
    time.sleep(10)
    print('n+m的结果：%s' % (n + m))
    return n + m

2、启动celery服务：终端切换到包的文件夹

非windows
# 命令：celery worker -A 包名 -l info
windows：
# pip3 install eventlet
# celery worker -A 包名 -l info -P eventlet

3、添加任务：手动添加，要自定义添加任务的脚本，右键run执行脚本

add_task.py

from celery_task import tasks

# 添加立即执行任务
t1 = tasks.plus_task.delay(10, 20)
print(t1.id)
print(t1) # 就是id


# 添加延迟任务
from datetime import datetime, timedelta
eta=datetime.utcnow() + timedelta(seconds=10) # 配置时区
tasks.plus_task.apply_async(args=(200, 50), eta=eta)

4、获取结果：手动获取，要自定义获取任务的脚本，右键run执行脚本

get_result.py

from celery_task.celery import app

from celery.result import AsyncResult

id = '21325a40-9d32-44b5-a701-9a31cc3c74b5'
if __name__ == '__main__':
    async = AsyncResult(id=id, app=app)
    if async.successful():
        result = async.get()
        print(result)
    elif async.failed():
        print('任务失败')
    elif async.status == 'PENDING':
        print('任务等待中被执行')
    elif async.status == 'RETRY':
        print('任务异常后正在重试')
    elif async.status == 'STARTED':
        print('任务已经开始被执行')

8、高级使用（定时自动添加任务）

1、在celery中配置好beat_schedule的配置

# 定时任务的配置
'''
app.conf.beat_schedule = {
    '自定义定时任务名': {
        'task': '指向任务函数',
        'schedule': '下一次再添加任务的时间间隔或固定的时间配置',
        'args': '无名参数',
        'kwargs': '有名参数'
    }
}
'''

from datetime import timedelta
from celery.schedules import crontab
app.conf.beat_schedule = {
    'low-task': {
        'task': 'celery_task.tasks.add_task',
        # 'schedule': timedelta(seconds=3), # 每3秒执行一次
        # 'schedule': crontab(hour=8, day_of_week=1),  # 每周一早八点
        'schedule': crontab(month_of_year=8, day_of_month=1, hour=12, minute=0),  # 每年8月1日12点0分添加执行一次
        'args': (300, 150),

2、执行命令启动定时添加任务服务：celery beat -A 包名|模块名 -l info

不用使用 -P eventlet

9、django中使用

重点：由于采用了django的反射机制，使用celery.py所在的celery_task包必须放置项目的根目录下

如果不想把celery_task包放在项目根目录，必须添加如下几句，将项目根目录要添加到环境变量中，

import sys
sys.path.append(r'C:\Users\owen\Desktop\luffy\luffyapi')

1、celery.py中加载django配置环境

# 一、加载django配置环境
import os
os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "luffyapi.settings.dev")

2、创建Celery框架对象app，配置broker和backend，得到的app就是worker

3、完成提供的任务的定时配置app.conf.beat_schedule

# 二、加载celery配置环境
from celery import Celery
# broker
broker = 'redis://127.0.0.1:6379/0'
# backend
backend = 'redis://127.0.0.1:6379/1'
# worker
app = Celery(broker=broker, backend=backend, include=['celery_task.tasks'])


# 时区
app.conf.timezone = 'Asia/Shanghai'
# 是否使用UTC
app.conf.enable_utc = False

# 任务的定时配置
from datetime import timedelta
from celery.schedules import crontab
app.conf.beat_schedule = {
    'update-banner-list': {
        'task': 'celery_task.tasks.update_banner_list',
        'schedule': timedelta(seconds=10),
        'args': (),
    }
}

4、切换到项目根目录下启动celery服务，运行worker，执行任务

celery worker -A celery_task -l info -P eventlet

5、切换到项目根目录下启动beat服务，运行beat，添加任务

celery beat -A celery_task -l info

10. Windows中使用

由于最新的celery4.2不支持windows系统，因此按照网上的建议安装了3.1.25版。按照官网的说明使用

from datetime import timedelta
from celery import Celery
from celery.schedules import crontab
# broker='redis://:appleyuchi@127.0.0.1:6379/0' # 密码 appleyuchi


broker = 'redis://192.168.3.145:6380/1'
backend = 'redis://192.168.3.145:6380/2'
app = Celery('task', broker=broker, backend=backend, include=['celery_tasks.task_create_alarm'])

# 时区
app.conf.timezone = 'Asia/Shanghai'
# 是否使用UTC
app.conf.enable_utc = False

# 定时执行
app.conf.CELERYBEAT_SCHEDULE = {
    # 名字随意命名
    'add-every-10-seconds': {
        # task_create_alarm下的get_alarm函数
        'task': 'celery_tasks.task_create_alarm.get_alarm',
        # 每10秒执行一次
        'schedule': timedelta(seconds=10),
        # 函数传递的参数
        'args': ()
    }
}

11. celery坑

1. 问题是：开启worker和beat进程后发现周期性任务没有被执行？

花了不少时间查了查，最终发现，解决办法：

　　　　celery4中才引入了beat_schedule这些小写变量，以前都是大写变量。即：Version 4.0 introduced new lower case settings and setting organization. 具体见说明。

　　　　因此，我就把变量名改回了大写CELERYBEAT_SCHEDULE。果然成功了。😊，或许以后也会有人碰到这个问题，分享一下。

2. celery执行worker中报错daemonic processes are not allowed to have children

celery跟multiprocess的实现使用了不同系统接口库，要调整为celery自身使用的billiard库

# 将上述代码的multiprocess改成billiard
from billiard import pool as mp

或者：

from billiard.context import Process

posted @ 2020-03-04 23:01 Mr沈阅读(450) 评论(2) 编辑收藏举报

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