浅谈异步任务队列Celery

Celery简介

Celery与任务队列

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

Celery的架构组成

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

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支持以下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。

任务队列

任务队列一般用于线程或计算机之间分配工作。

任务队列的输入是一个称为任务的工作单元，有专门的职程（Worker）进行不断的监视任务队列，进行执行新的任务工作。

Celery通过消息机制进行通信，通常使用中间人（Broker）作为客户端和职程（Worker）调节。启动一个任务，客户端向消息队列发送一条消息，然后Broker将消息传递给一个Worker，最后由Worker进行执行Broker分配的任务。

Celery可以有多个Worker和Broker，用来提高Celery的高可用性以及横向扩展能力。

Celery是用Python编写的，但协议可以用任何语言实现。除了Python语言实现外，还有Node.js的node-celery和php的celery-php。

Celery的使用场景

Web应用

当用户触发一个需要长时间执行的操作时，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。假如你有大量服务器，每台服务器是设置各种定时任务，管理起来比较困难，这时就可以使用Celery来统一管理和设置不同的定时任务。
异步任务

将耗时的操作任务提交给Celery去异步执行，如发送给短信/邮件、消息推送、音视频处理等。

Celery的优点

简单

Celery使用和维护都十分简单，并且不需要配置文件。
高可用

worker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。
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）
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。

选择中间人（Broker）

Celery需要一个中间件来进行接收和发送消息，通常以独立的服务形式出现，成为消息中间人（Broker）。

中间人可以使用RabbitMQ、Redis等，官方推荐使用RabbitMQ。本文为了方便演示，选用Redis作为Broker。

开始前你需要安装redis数据库和python的redis包。

pip3 install redis

安装

pip3 install -U Celery

或

python3 -m pip install Celery

Celery的基本使用

简单使用

创建一个Celery实例app，它可能包含Celery中执行操作的所有入口，如创建任务、管理worker等。

创建异步任务执行脚本tasks.py
```
import time
from celery import Celery

# 无密码：redis://host:port/db
# 有密码：redis://password@host:port/db
broker = 'redis://:123456@127.0.0.1:6379/0'
backend = 'redis://:123456@127.0.0.1:6379/1'

app = Celery('test', broker=broker, backend=backend)


@app.task
def send_email(name):
    print(f'sending email to {name}...')
    time.sleep(5)
    print('finished')
    return 'success'
```
Celery的参数说明：
- 第一个参数为当前模块的名称，只有在__main__模块中定义任务时才会生产名称
- 第二个参数为中间人（broker）的链接url，消息队列，用来发送和接受消息
- 第三个参数为backend的链接url，用于保存任务结果和状态
创建一个名称为send_email的任务，用于模拟向某人发送邮件。

创建执行任务文件run.py

from tasks import send_email

result1 = send_email.delay('Tony')  # 通过delay()方法来执行任务
print(result1.id)
result2 = send_email.delay('Jany')
print(result2.id)

在控制台启动celery执行以下命令
```
celery worker -A tasks -l info
```

然后运行run.py执行任务，在控制台就可以看到以下日志记录

[2020-12-10 19:32:16,875: INFO/MainProcess] Received task: tasks.send_email[02f372cf-2a3a-48e3-ad1f-16f74b42153d]
[2020-12-10 19:32:16,876: WARNING/MainProcess] sending email to Tony...
[2020-12-10 19:32:16,877: INFO/MainProcess] Received task: tasks.send_email[a8e4ad04-465a-43d7-8896-fb0c5c0974f5]
[2020-12-10 19:32:16,878: WARNING/MainProcess] sending email to Jany...

注意：如果是在win10下使用celery4.x的话，执行run.py后会报错

解决方法：安装eventlet库

pip3 install eventlet

再次启动celery执行任务：

celery worker -A tasks -l info -P eventlet

运行run.py就可以正常获取结果了

在redis数据库忠可以看到对应id的结果信息，如id为a8e4ad04-465a-43d7-8896-fb0c5c0974f5的信息如下：

{
  "status": "SUCCESS",
   "result":  "success",
   "traceback":  null,
   "children":  [],
   "date_done":  "2020-12-10T11:32:21.864885",
   "task_id":  "a8e4ad04-465a-43d7-8896-fb0c5c0974f5"
}

其中result为任务的返回值

多任务结构

新建项目celery_project，目录结构如下：

celery_project/
	celery_tasks/
		__init__.py
		celery.py
		task1.py
		task2.py
	get_result.py
	run.py

celery.py

from celery import Celery

CELERY_CONFIG = {
    'main': 'celery',
    'broker': 'redis://:123456@127.0.0.1:6379/0',
    'backend': 'redis://:123456@127.0.0.1:6379/1',
    'include': ['celery_tasks.task1', 'celery_tasks.task2']  # 包含的任务文件列表
}

app = Celery(**CELERY_CONFIG)
app.conf.timezone = 'Asia/Shanghai'  # 时区
app.conf.enable_utc = False  # 是否使用UTC（国际协调时间）

task1.py（模拟发送邮件）

import time
from celery_tasks.celery import app


@app.task
def send_email(name):
    print(f'sending email to {name}...')
    time.sleep(5)
    return 'email sent successfully'

task2.py（模拟发送短信）

import time
from celery_tasks.celery import app


@app.task
def send_msg(name):
    print(f'sending message to {name}...')
    time.sleep(5)
    return 'message sent successfully'

在控制台启动Celery

celery worker -A celery_tasks -l info -P eventlet

run.py（异步执行任务）

from celery_tasks.task1 import send_email
from celery_tasks.task2 import send_msg

result1 = send_email.delay('Lisa')
result2 = send_msg.delay('Ben')
print(result1.id)
print(result2.id)

运行run.py，结果如下

c14aee7c-27d4-4785-aeb3-0b34e6f3c87a
bad62286-700c-47f1-ada2-61526c0afde0

get_result.py（获取任务结果）

from celery.result import AsyncResult
from celery_tasks.celery import app

async_result = AsyncResult(id='c14aee7c-27d4-4785-aeb3-0b34e6f3c87a', app=app)
if async_result.successful():
    result = async_result.get()
    print(result)
elif async_result.failed():
    print('failed')

AsyncResult中的id值为上面执行任务获取的任务id，根据任务id就可以查看任务的完成状态和完成结果。

执行结果如下：

email sent successfully

定时任务

在上一个项目celery_project下新建一个延时任务执行文件cron_task.p

from datetime import datetime, timezone, timedelta
from celery_tasks.task1 import send_email

# 默认使用utc时间
utc_ctime = datetime.now(tz=timezone.utc)  # 当前的utc时间
delay_time = timedelta(seconds=10)  # 设置10秒延迟
task_time = utc_ctime + delay_time

# 使用apply_async设置定时任务
result = send_email.apply_async(args=['egon'], eta=task_time)
print(result.id)

控制台启动celery后，运行cron_task.py，10s后就可以看见控制台打印相关的任务执行信息。

上面只是简单演示了延时10s后执行任务的流程，如果需要每过10s执行一次send_email任务，则需要对celery.py的app.conf.beat_schedule进行配置，修改后如下：

from datetime import timedelta
from celery import Celery

CELERY_CONFIG = {
    'main': 'celery',
    'broker': 'redis://:123456@127.0.0.1:6379/0',
    'backend': 'redis://:123456@127.0.0.1:6379/1',
    'include': ['celery_tasks.task1', 'celery_tasks.task2']  # 包含的任务文件列表
}

app = Celery(**CELERY_CONFIG)
app.conf.timezone = 'Asia/Shanghai'  # 时区
app.conf.enable_utc = False  # 是否使用UTC（国际协调时间）

app.conf.beat_schedule = {
    'task-per-10s': {
        'task': 'celery_tasks.task1.send_email',  # 任务函数
        'schedule': timedelta(seconds=10),  # 10s执行一次
        # 'schedule': crontab(minute="*/1"),  # 也可以使用crontab的方式
        'args': ('Mike',)  # 传参
    }
}

在项目的根目录下开启两个cmd窗口

第一个窗口启动celery，用于接收并执行任务

celery worker -A celery_tasks -l info -P eventlet

第二个窗口用于发送定时任务

celery beat -A celery_tasks -l info

启动后可以看到第二个窗口每10s中发送一个任务

[2020-12-11 16:58:59,748: INFO/MainProcess] beat: Starting...
[2020-12-11 16:59:00,020: INFO/MainProcess] Scheduler: Sending due task task-per-10s (celery_tasks.task1.send_email)
[2020-12-11 16:59:10,007: INFO/MainProcess] Scheduler: Sending due task task-per-10s (celery_tasks.task1.send_email)
[2020-12-11 16:59:20,008: INFO/MainProcess] Scheduler: Sending due task task-per-10s (celery_tasks.task1.send_email)

第一个窗口接收任务并执行

[2020-12-11 16:59:00,291: INFO/MainProcess] Received task: celery_tasks.task1.sen
d_email[31cbccb8-4fc4-4f44-8ee0-0e0a196cb8d7]
[2020-12-11 16:59:00,292: WARNING/MainProcess] sending email to Mike...
[2020-12-11 16:59:05,303: INFO/MainProcess] Task celery_tasks.task1.send_email[31
cbccb8-4fc4-4f44-8ee0-0e0a196cb8d7] succeeded in 5.01600000000326s: 'email sent s
uccessfully'
[2020-12-11 16:59:10,011: INFO/MainProcess] Received task: celery_tasks.task1.sen
d_email[06e03d73-611b-4750-83bb-9722e5d78660]
[2020-12-11 16:59:10,012: WARNING/MainProcess] sending email to Mike...
[2020-12-11 16:59:15,016: INFO/MainProcess] Task celery_tasks.task1.send_email[06
e03d73-611b-4750-83bb-9722e5d78660] succeeded in 5.0s: 'email sent successfully'

以上就是关于异步任务队列框架Celery的简单介绍和使用，如果想了解更多关于Celery的功能和应用，可以去Celery官方文档查看。

posted @ 2020-12-11 17:34 蓝莓薄荷阅读(708) 评论(1) 编辑收藏举报

会员力量，点亮园子希望

刷新页面返回顶部

蓝莓薄荷