关于celery的使用

celery是什么？

Celery是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统，专注于实时处理的异步任务队列，同时也支持任务调度。

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

消息中间件

Celery本身不提供消息服务，但是可以方便的和第三方提供的消息中间件集成。包括，RabbitMQ, Redis等等

任务执行单元

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

Task result store用来存储Worker执行的任务的结果，Celery支持以不同方式存储任务的结果，包括AMQP, redis等

另外， Celery还支持不同的并发和序列化的手段

并发：Prefork, Eventlet, gevent, threads/single threaded
序列化：pickle, json, yaml, msgpack. zlib, bzip2 compression， Cryptographic message signing 等等

使用场景：

celery是一个强大的分布式任务队列的异步处理框架，它可以让任务的执行完全脱离主程序，甚至可以被分配到其他主机上运行。我们通常使用它来实现异步任务（async task）和定时任务（crontab)。

异步任务：将耗时操作任务提交给Celery去异步执行，比如发送短信/邮件、消息推送、音视频处理等等

定时任务：定时执行某件事情，比如每天数据统计

Celery具有以下优点

Simple(简单)
Celery 使用和维护都非常简单，并且不需要配置文件。

Highly Available（高可用）
woker和client会在网络连接丢失或者失败时，自动进行重试。并且有的brokers 也支持“双主”或者“主／从”的方式实现高可用。

Fast（快速）
单个的Celery进程每分钟可以处理百万级的任务，并且只需要毫秒级的往返延迟（使用 RabbitMQ, librabbitmq, 和优化设置时）

Flexible（灵活）
Celery几乎每个部分都可以扩展使用，自定义池实现、序列化、压缩方案、日志记录、调度器、消费者、生产者、broker传输等等。

Celery安装

pip install -U Celery

基本使用

创建项目celerypro

创建异步任务执行文件celery_task:

在celery_task目录下执行消费者

celery -A celery_task worker --loglevel=info

import celery
import time
backend='redis://127.0.0.1:6379/1'
broker='redis://127.0.0.1:6379/2'
cel=celery.Celery('test',backend=backend,broker=broker)
@cel.task
def send_email(name):
    print("向%s发送邮件..."%name)
    time.sleep(5)
    print("向%s发送邮件完成"%name)
    return "ok"

创建执行任务文件,produce_task.py:生产者直接run就ok

from celery_task import send_email
result = send_email.delay("yuan")
print(result.id)
result2 = send_email.delay("alex")
print(result2.id)

注意，异步任务文件命令执行：

celery worker -A celery_app_task -l info

创建py文件：result.py，查看任务执行结果，

from celery.result import AsyncResult
from celery_task import cel

async_result=AsyncResult(id="c6ddd5b7-a662-4f0e-93d4-ab69ec2aea5d", app=cel)

if async_result.successful():
    result = async_result.get()
    print(result)
    # result.forget() # 将结果删除
elif async_result.failed():
    print('执行失败')
elif async_result.status == 'PENDING':
    print('任务等待中被执行')
elif async_result.status == 'RETRY':
    print('任务异常后正在重试')
elif async_result.status == 'STARTED':
    print('任务已经开始被执行')

多任务结构：

celery.py:

from celery import Celery

cel = Celery('celery_demo',
             broker='redis://127.0.0.1:6379/1',
             backend='redis://127.0.0.1:6379/2',
             # 包含以下两个任务文件，去相应的py文件中找任务，对多个任务做分类
             include=['celery_tasks.task01',
                      'celery_tasks.task02'
                      ])

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

task01.py,task02.py:

#task01
import time
from celery_tasks.celery import cel

@cel.task
def send_email(res):
    time.sleep(5)
    return "完成向%s发送邮件任务"%res



#task02
import time
from celery_tasks.celery import cel
@cel.task
def send_msg(name):
    time.sleep(5)
    return "完成向%s发送短信任务"%name

produce_task.py:

from celery_tasks.task01 import send_email
from celery_tasks.task02 import send_msg

# 立即告知celery去执行test_celery任务，并传入一个参数
result = send_email.delay('yuan')
print(result.id)
result = send_msg.delay('yuan')
print(result.id)

check_result.py:

from celery.result import AsyncResult
from celery_tasks.celery import cel

async_result = AsyncResult(id="562834c6-e4be-46d2-908a-b102adbbf390", app=cel)

if async_result.successful():
    result = async_result.get()
    print(result)
    # result.forget() # 将结果删除,执行完成，结果不会自动删除
    # async.revoke(terminate=True)  # 无论现在是什么时候，都要终止
    # async.revoke(terminate=False) # 如果任务还没有开始执行呢，那么就可以终止。
elif async_result.failed():
    print('执行失败')
elif async_result.status == 'PENDING':
    print('任务等待中被执行')
elif async_result.status == 'RETRY':
    print('任务异常后正在重试')
elif async_result.status == 'STARTED':
    print('任务已经开始被执行')

开启work：celery worker -A celery_tasks -l info -P eventlet，添加任务（执行produce_task.py)，检查任务执行结果（执行check_result.py）

如果第一个命令报错，请试试第二个：celery -A celery_tasks worker -l info -P eventlet

如果提示 No module named 'eventlet'。需要安装 eventlet

pip install eventlet

Celery执行定时任务

设定时间让celery执行一个定时任务，produce_task.py:

from celery_task import send_email
from datetime import datetime

# 方式一
# v1 = datetime(2020, 3, 11, 16, 19, 00)
# print(v1)
# v2 = datetime.utcfromtimestamp(v1.timestamp())
# print(v2)
# result = send_email.apply_async(args=["egon",], eta=v2)
# print(result.id)

# 方式二
ctime = datetime.now()
# 默认用utc时间
utc_ctime = datetime.utcfromtimestamp(ctime.timestamp())
from datetime import timedelta
time_delay = timedelta(seconds=10)
task_time = utc_ctime + time_delay

# 使用apply_async并设定时间
result = send_email.apply_async(args=["egon"], eta=task_time)
print(result.id)

多任务结构中celery.py修改如下:

from datetime import timedelta
from celery import Celery
from celery.schedules import crontab

cel = Celery('tasks', broker='redis://127.0.0.1:6379/1', backend='redis://127.0.0.1:6379/2', include=[
    'celery_tasks.task01',
    'celery_tasks.task02',
])
cel.conf.timezone = 'Asia/Shanghai'
cel.conf.enable_utc = False

cel.conf.beat_schedule = {
    # 名字随意命名
    'add-every-10-seconds': {
        # 执行tasks1下的test_celery函数
        'task': 'celery_tasks.task01.send_email',
        # 每隔2秒执行一次
        # 'schedule': 1.0,
        # 'schedule': crontab(minute="*/1"),
        'schedule': timedelta(seconds=6),
        # 传递参数
        'args': ('张三',)
    },
    # 'add-every-12-seconds': {
    #     'task': 'celery_tasks.task01.send_email',
    #     每年4月11号，8点42分执行
    #     'schedule': crontab(minute=42, hour=8, day_of_month=11, month_of_year=4),
    #     'args': ('张三',)
    # },
}

启动beat程序 tasks是task01的上层目录名称和Celery生成的名字

celery -A tasks beat -l INFO

# 启动 Beat 程序$ celery beat -A celery_tasks# Celery Beat进程会读取配置文件的内容，周期性的将配置中到期需要执行的任务发送给任务队列

# 之后启动 worker 进程.$ celery -A celery_tasks worker -l info 或者$ celery -B -A celery_tasks worker -l info
beat是类似单个任务的product，命令：celery -A tasks beat -l INFO
work就是读消息队列执行：celery -A tasks worker -l info
 
linux通过systemctl启动

sudo systemctl daemon-reload

sudo systemctl enable flask
sudo systemctl start flask

sudo systemctl enable celery_worker
sudo systemctl start celery_worker

sudo systemctl enable celery_beat
sudo systemctl start celery_beat
celery配置日志：

from celery import Celery
from celery.schedules import crontab
from config import Config

def make_celery(app):
    celery = Celery(
        app.import_name,
        broker=Config.CELERY_BROKER_URL,
        backend=Config.CELERY_RESULT_BACKEND
    )
    celery.conf.update(app.config)
    celery.conf.beat_schedule = {
        'daily-task': {
            'task': 'app.tasks.daily_task',
            'schedule': crontab(hour=0, minute=0),  # 每天午夜执行
        },
    }
    celery.conf.update(
        worker_log_format='[%(asctime)s: %(levelname)s/%(processName)s] %(message)s',
        worker_task_log_format='[%(asctime)s: %(levelname)s/%(processName)s] [%(task_name)s(%(task_id)s)] %(message)s',
        worker_redirect_stdouts_level='INFO',
        worker_log_file='/var/log/celery_worker.log'
    )
    return celery
 
 
redis查看队列任务：
在redis下执行命令 ： lrange celery 0 -1
 

posted @ 2024-10-05 16:15 安好_世界阅读(21) 评论(0) 编辑收藏举报

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