python之celery使用详解一

前言

前段时间需要使用rabbitmq做写缓存，一直使用pika+rabbitmq的组合，pika这个模块虽然可以很直观地操作rabbitmq，但是官方给的例子太简单，对其底层原理了解又不是很深，遇到很多坑，尤其是需要自己写连接池管理和channel池管理。虽然也有用过celery，一直也是celery+redis的组合，涉及很浅；目前打算深研一下celery+redis+rabbitmq的使用。

celery + rabbitmq初步

我们先不在集成框架如flask或Django中使用celery，而仅仅单独使用。

简单介绍

Celery 是一个异步任务队列，一个Celery有三个核心组件：

• Celery 客户端: 用于发布后台作业；当与 Flask 一起工作的时候，客户端与 Flask 应用一起运行。

• Celery workers: 运行后台作业的进程。Celery 支持本地和远程的 workers，可以在本地服务器上启动一个单独的 worker，也可以在远程服务器上启动worker，需要拷贝代码；

• 消息代理: 客户端通过消息队列和 workers 进行通信，Celery 支持多种方式来实现这些队列。最常用的代理就是 RabbitMQ 和 Redis。

安装rabbitmq和redis

• rabbitmq安装和配置参考：rabbitmq安装和配置

• redis的安装和配置参考：redis的安装和配置

• redis-py安装：

sudo pip install redis

• redis-py操作redis参考：python操作redis

为了提高性能，官方推荐使用librabbitmq，这是一个连接rabbitmq的C++的库；

# 选择broker客户端、序列化和并发
sudo pip install celery[librabbitmq,redis,msgpack,gevent]

初步使用

一般我们使用redis做结果存储，使用rabbitmq做任务队列；

第一步：创建并发送一个异步任务

# 初始化
# tasks.py
from celery import Celery
app = Celery('tasks', broker='amqp://username:passwd@ip:port/varhost',backend='redis://username:passwd@ip:6390/db')

@app.task
def add(x, y):
    return x + y

if __name__ == '__main__':
    result = add.delay(30, 42)

# broker:任务队列的中间人；
# backend:任务执行结果的存储；

发生了什么事

• app.task装饰add函数成一个Task实例，add.delay函数将task实例序列化后，通过librabbitmq库的方法将任务发送到rabbitmq；

• 该过程创建一个名字为celery的exchange交换机，类型为direct（直连交换机）;创建一个名为celery的queue，队列和交换机使用路由键celery绑定；

• 打开rabbitmq管理后台，可以看到有一条消息已经在celery队列中；

记住：当有多个装饰器的时候，app.task一定要在最外层；

扩展

如果使用redis作为任务队列中间人，在redis中存在两个键 celery和_kombu.binding.celery， _kombu.binding.celery表示有一名为 celery 的任务队列（Celery 默认），而键celery为默认队列中的任务列表，使用list类型，可以看看添加进去的任务数据。

第二步:开启worker执行任务

在项目目录下执行命令：

celery -A app.celery_tasks.celery worker -Q queue --loglevel=info

# -A参数指定创建的celery对象的位置，该app.celery_tasks.celery指的是app包下面的celery_tasks.py模块的celery实例，注意一定是初始化后的实例，后面加worker表示该实例就是任务执行者；
# -Q参数指的是该worker接收指定的队列的任务，这是为了当多个队列有不同的任务时可以独立；如果不设会接收所有的队列的任务；
# -l参数指定worker输出的日志级别；

任务执行完毕后结果存储在redis中，查看redis中的数据，发现存在一个string类型的键值对：

celery-task-meta-064e4262-e1ba-4e87-b4a1-52dd1418188f:data

该键值对的失效时间默认为24小时。

分析序列化的消息

add.delay将Task实例序列化后发送到rabbitmq，那么序列化的过程是怎样的呢？

下面是添加到rabbitmq任务队列中的消息数据，使用的是pickle模块对body部分的数据进行序列化：

{"body": "gAJ9cQAoWAQAAAB0YXNrcQFYGAAAAHRlc3RfY2VsZXJ5LmFkZF90b2dldGhlcnECWAIAAABpZHEDWCQAAAA2NmQ1YTg2Yi0xZDM5LTRjODgtYmM5OC0yYzE4YjJjOThhMjFxBFgEAAAAYXJnc3EFSwlLKoZxBlgGAAAAa3dhcmdzcQd9cQhYBwAAAHJldHJpZXNxCUsAWAMAAABldGFxCk5YBwAAAGV4cGlyZXNxC05YAwAAAHV0Y3EMiFgJAAAAY2FsbGJhY2tzcQ1OWAgAAABlcnJiYWNrc3EOTlgJAAAAdGltZWxpbWl0cQ9OToZxEFgHAAAAdGFza3NldHERTlgFAAAAY2hvcmRxEk51Lg==",  
# body是序列化后使用base64编码的信息，包括具体的任务参数，其中包括了需要执行的方法、参数和一些任务基本信息
"content-encoding": "binary", # 序列化数据的编码方式
"content-type": "application/x-python-serialize",  # 任务数据的序列化方式，默认使用python内置的序列化模块pickle
"headers": {}, 
"properties": 
        {"reply_to": "b7580727-07e5-307b-b1d0-4b731a796652",       # 结果的唯一id
        "correlation_id": "66d5a86b-1d39-4c88-bc98-2c18b2c98a21",  # 任务的唯一id
        "delivery_mode": 2, 
        "delivery_info": {"priority": 0, "exchange": "celery", "routing_key": "celery"},  # 指定交换机名称，路由键，属性
        "body_encoding": "base64", # body的编码方式
        "delivery_tag": "bfcfe35d-b65b-4088-bcb5-7a1bb8c9afd9"}}

将序列化消息反序列化

import pickle
import base64
result = base64.b64decode('gAJ9cQAoWAQAAAB0YXNrcQFYGAAAAHRlc3RfY2VsZXJ5LmFkZF90b2dldGhlcnECWAIAAABpZHEDWCQAAAA2NmQ1YTg2Yi0xZDM5LTRjODgtYmM5OC0yYzE4YjJjOThhMjFxBFgEAAAAYXJnc3EFSwlLKoZxBlgGAAAAa3dhcmdzcQd9cQhYBwAAAHJldHJpZXNxCUsAWAMAAABldGFxCk5YBwAAAGV4cGlyZXNxC05YAwAAAHV0Y3EMiFgJAAAAY2FsbGJhY2tzcQ1OWAgAAABlcnJiYWNrc3EOTlgJAAAAdGltZWxpbWl0cQ9OToZxEFgHAAAAdGFza3NldHERTlgFAAAAY2hvcmRxEk51Lg==')
print(pickle.loads(result))

# 结果
{
    'task': 'test_celery.add_together',  # 需要执行的任务
    'id': '66d5a86b-1d39-4c88-bc98-2c18b2c98a21',  # 任务的唯一id
    'args': (9, 42),   # 任务的参数
    'kwargs': {},      
    'retries': 0, 
    'eta': None, 
    'expires': None, # 任务失效时间
    'utc': True, 
    'callbacks': None, # 完成后的回调
    'errbacks': None,  # 任务失败后的回调
    'timelimit': (None, None), # 超时时间
    'taskset': None, 
    'chord': None
}

我们可以看到body里面有我们需要执行的函数的一切信息，celery的worker接收到消息后就会反序列化body数据，执行相应的方法。

• 常见的数据序列化方式

binary: 二进制序列化方式；python的pickle默认的序列化方法；
json:json 支持多种语言, 可用于跨语言方案，但好像不支持自定义的类对象；
XML:类似标签语言；
msgpack:二进制的类 json 序列化方案, 但比 json 的数据结构更小, 更快；
yaml:yaml 表达能力更强, 支持的数据类型较 json 多, 但是 python 客户端的性能不如 json

经过比较，为了保持跨语言的兼容性和速度，采用msgpack或json方式；

celery配置

celery的性能和许多因素有关，比如序列化的方式，连接rabbitmq的方式，多进程、单线程等等，我们可以指定配置；

基本配置项

CELERY_DEFAULT_QUEUE：默认队列
BROKER_URL	: 代理人即rabbitmq的网址
CELERY_RESULT_BACKEND：结果存储地址
CELERY_TASK_SERIALIZER：任务序列化方式
CELERY_RESULT_SERIALIZER：任务执行结果序列化方式
CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES：任务过期时间
CELERY_ACCEPT_CONTENT：指定任务接受的内容序列化类型(序列化)，一个列表；

加载配置

# main.py
from celery import Celery
import celeryconfig
app = Celery(__name__, include=["task"])
# 引入配置文件
app.config_from_object(celeryconfig)

if __name__ == '__main__':
    result = add.delay(30, 42)

# task.py
from main import app
@app.task
def add(x, y):
    return x + y  

# celeryconfig.py
BROKER_URL =  'amqp://username:password@localhost:5672/yourvhost'
CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://localhost:6379/0'
CELERY_TASK_SERIALIZER = 'msgpack'
CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'msgpack'
CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = 60 * 60 * 24   # 任务过期时间
CELERY_ACCEPT_CONTENT = ["msgpack"]            # 指定任务接受的内容序列化的类型.

也可以直接加载配置

from celery import Celery
import celeryconfig
app = Celery(__name__, include=["task"])
app.conf.update(
        task_serializer='json',
        accept_content=['json'],
        result_serializer='json',
        timezone='Europe/Oslo',
        enable_utc=True,
    )

此外还有两个方法可以加载配置，但开发不会直接调用：

app.config_from_envvar() # 从环境变量加载
app.config_from_cmdline() # 从命令行加载

一份比较常用的配置文件

# 注意，celery4版本后，CELERY_BROKER_URL改为BROKER_URL
BROKER_URL = 'amqp://username:passwd@host:port/虚拟主机名'
# 指定结果的接受地址
CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://username:passwd@host:port/db'
# 指定任务序列化方式
CELERY_TASK_SERIALIZER = 'msgpack' 
# 指定结果序列化方式
CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'msgpack'
# 任务过期时间,celery任务执行结果的超时时间
CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = 60 * 20   
# 指定任务接受的序列化类型.
CELERY_ACCEPT_CONTENT = ["msgpack"]   
# 任务发送完成是否需要确认，这一项对性能有一点影响     
CELERY_ACKS_LATE = True  
# 压缩方案选择，可以是zlib, bzip2，默认是发送没有压缩的数据
CELERY_MESSAGE_COMPRESSION = 'zlib' 
# 规定完成任务的时间
CELERYD_TASK_TIME_LIMIT = 5  # 在5s内完成任务，否则执行该任务的worker将被杀死，任务移交给父进程
# celery worker的并发数，默认是服务器的内核数目,也是命令行-c参数指定的数目
CELERYD_CONCURRENCY = 4 
# celery worker 每次去rabbitmq预取任务的数量
CELERYD_PREFETCH_MULTIPLIER = 4 
# 每个worker执行了多少任务就会死掉，默认是无限的
CELERYD_MAX_TASKS_PER_CHILD = 40 
# 设置默认的队列名称，如果一个消息不符合其他的队列就会放在默认队列里面，如果什么都不设置的话，数据都会发送到默认的队列中
CELERY_DEFAULT_QUEUE = "default" 
# 设置详细的队列
CELERY_QUEUES = {
    "default": { # 这是上面指定的默认队列
        "exchange": "default",
        "exchange_type": "direct",
        "routing_key": "default"
    },
    "topicqueue": { # 这是一个topic队列 凡是topictest开头的routing key都会被放到这个队列
        "routing_key": "topic.#",
        "exchange": "topic_exchange",
        "exchange_type": "topic",
    },
    "task_eeg": { # 设置扇形交换机
        "exchange": "tasks",
        "exchange_type": "fanout",
        "binding_key": "tasks",
    },
}

在celery4.0以后配置参数改成了小写，对于4.0以后的版本替代参数：

4.0版本以下参数          4.0版本以上配置参数
CELERY_ACCEPT_CONTENT	accept_content
CELERY_ENABLE_UTC	enable_utc
CELERY_IMPORTS	imports
CELERY_INCLUDE	include
CELERY_TIMEZONE	timezone
CELERYBEAT_MAX_LOOP_INTERVAL	beat_max_loop_interval
CELERYBEAT_SCHEDULE	beat_schedule
CELERYBEAT_SCHEDULER	beat_scheduler
CELERYBEAT_SCHEDULE_FILENAME	beat_schedule_filename
CELERYBEAT_SYNC_EVERY	beat_sync_every
BROKER_URL	broker_url
BROKER_TRANSPORT	broker_transport
BROKER_TRANSPORT_OPTIONS	broker_transport_options
BROKER_CONNECTION_TIMEOUT	broker_connection_timeout
BROKER_CONNECTION_RETRY	broker_connection_retry
BROKER_CONNECTION_MAX_RETRIES	broker_connection_max_retries
BROKER_FAILOVER_STRATEGY	broker_failover_strategy
BROKER_HEARTBEAT	broker_heartbeat
BROKER_LOGIN_METHOD	broker_login_method
BROKER_POOL_LIMIT	broker_pool_limit
BROKER_USE_SSL	broker_use_ssl
CELERY_CACHE_BACKEND	cache_backend
CELERY_CACHE_BACKEND_OPTIONS	cache_backend_options
CASSANDRA_COLUMN_FAMILY	cassandra_table
CASSANDRA_ENTRY_TTL	cassandra_entry_ttl
CASSANDRA_KEYSPACE	cassandra_keyspace
CASSANDRA_PORT	cassandra_port
CASSANDRA_READ_CONSISTENCY	cassandra_read_consistency
CASSANDRA_SERVERS	cassandra_servers
CASSANDRA_WRITE_CONSISTENCY	cassandra_write_consistency
CASSANDRA_OPTIONS	cassandra_options
CELERY_COUCHBASE_BACKEND_SETTINGS	couchbase_backend_settings
CELERY_MONGODB_BACKEND_SETTINGS	mongodb_backend_settings
CELERY_EVENT_QUEUE_EXPIRES	event_queue_expires
CELERY_EVENT_QUEUE_TTL	event_queue_ttl
CELERY_EVENT_QUEUE_PREFIX	event_queue_prefix
CELERY_EVENT_SERIALIZER	event_serializer
CELERY_REDIS_DB	redis_db
CELERY_REDIS_HOST	redis_host
CELERY_REDIS_MAX_CONNECTIONS	redis_max_connections
CELERY_REDIS_PASSWORD	redis_password
CELERY_REDIS_PORT	redis_port
CELERY_RESULT_BACKEND	result_backend
CELERY_MAX_CACHED_RESULTS	result_cache_max
CELERY_MESSAGE_COMPRESSION	result_compression
CELERY_RESULT_EXCHANGE	result_exchange
CELERY_RESULT_EXCHANGE_TYPE	result_exchange_type
CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES	result_expires
CELERY_RESULT_PERSISTENT	result_persistent
CELERY_RESULT_SERIALIZER	result_serializer
CELERY_RESULT_DBURI	请result_backend改用。
CELERY_RESULT_ENGINE_OPTIONS	database_engine_options
[...]_DB_SHORT_LIVED_SESSIONS	database_short_lived_sessions
CELERY_RESULT_DB_TABLE_NAMES	database_db_names
CELERY_SECURITY_CERTIFICATE	security_certificate
CELERY_SECURITY_CERT_STORE	security_cert_store
CELERY_SECURITY_KEY	security_key
CELERY_ACKS_LATE	task_acks_late
CELERY_TASK_ALWAYS_EAGER	task_always_eager
CELERY_TASK_ANNOTATIONS	task_annotations
CELERY_TASK_COMPRESSION	task_compression
CELERY_TASK_CREATE_MISSING_QUEUES	task_create_missing_queues
CELERY_TASK_DEFAULT_DELIVERY_MODE	task_default_delivery_mode
CELERY_TASK_DEFAULT_EXCHANGE	task_default_exchange
CELERY_TASK_DEFAULT_EXCHANGE_TYPE	task_default_exchange_type
CELERY_TASK_DEFAULT_QUEUE	task_default_queue
CELERY_TASK_DEFAULT_RATE_LIMIT	task_default_rate_limit
CELERY_TASK_DEFAULT_ROUTING_KEY	task_default_routing_key
CELERY_TASK_EAGER_PROPAGATES	task_eager_propagates
CELERY_TASK_IGNORE_RESULT	task_ignore_result
CELERY_TASK_PUBLISH_RETRY	task_publish_retry
CELERY_TASK_PUBLISH_RETRY_POLICY	task_publish_retry_policy
CELERY_QUEUES	task_queues
CELERY_ROUTES	task_routes
CELERY_TASK_SEND_SENT_EVENT	task_send_sent_event
CELERY_TASK_SERIALIZER	task_serializer
CELERYD_TASK_SOFT_TIME_LIMIT	task_soft_time_limit
CELERYD_TASK_TIME_LIMIT	task_time_limit
CELERY_TRACK_STARTED	task_track_started
CELERYD_AGENT	worker_agent
CELERYD_AUTOSCALER	worker_autoscaler
CELERYD_CONCURRENCY	worker_concurrency
CELERYD_CONSUMER	worker_consumer
CELERY_WORKER_DIRECT	worker_direct
CELERY_DISABLE_RATE_LIMITS	worker_disable_rate_limits
CELERY_ENABLE_REMOTE_CONTROL	worker_enable_remote_control
CELERYD_HIJACK_ROOT_LOGGER	worker_hijack_root_logger
CELERYD_LOG_COLOR	worker_log_color
CELERYD_LOG_FORMAT	worker_log_format
CELERYD_WORKER_LOST_WAIT	worker_lost_wait
CELERYD_MAX_TASKS_PER_CHILD	worker_max_tasks_per_child
CELERYD_POOL	worker_pool
CELERYD_POOL_PUTLOCKS	worker_pool_putlocks
CELERYD_POOL_RESTARTS	worker_pool_restarts
CELERYD_PREFETCH_MULTIPLIER	worker_prefetch_multiplier
CELERYD_REDIRECT_STDOUTS	worker_redirect_stdouts
CELERYD_REDIRECT_STDOUTS_LEVEL	worker_redirect_stdouts_level
CELERYD_SEND_EVENTS	worker_send_task_events
CELERYD_STATE_DB	worker_state_db
CELERYD_TASK_LOG_FORMAT	worker_task_log_format
CELERYD_TIMER	worker_timer
CELERYD_TIMER_PRECISION	worker_timer_precision

总结

接下来我们分析celery具体的使用方法。celery使用详解二

参考

• http://docs.celeryproject.org/en/latest/userguide/tasks.html#task-options

• http://docs.jinkan.org/docs/celery/getting-started/first-steps-with-celery.html

• http://www.pythondoc.com/flask-celery/first.html

• https://blog.csdn.net/kk123a/article/details/74549117

• https://blog.csdn.net/preyta/article/details/54288870