celery 大量消息的分布式系统 定时任务
1.什么是Celery
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架构
https://www.jianshu.com/p/86e11219ea7d
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
版本支持情况
Celery version 4.0 runs on
Python ❨2.7, 3.4, 3.5❩
PyPy ❨5.4, 5.5❩
This is the last version to support Python 2.7, and from the next version (Celery 5.x) Python 3.5 or newer is required.
If you’re running an older version of Python, you need to be running an older version of Celery:
Python 2.6: Celery series 3.1 or earlier.
Python 2.5: Celery series 3.0 or earlier.
Python 2.4 was Celery series 2.2 or earlier.
Celery is a project with minimal funding, so we don’t support Microsoft Windows. Please don’t open any issues related to that platform.
2.使用场景
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
3.Celery的安装配置
pip install celery
消息中间件：RabbitMQ/Redis
app=Celery('任务名'，backend='xxx',broker='xxx')
4.Celery执行异步任务
基本使用
创建项目celerytest
创建py文件：celery_app_task.py
import celery
import time
# broker='redis://127.0.0.1:6379/2' 不加密码
backend='redis://:123456@127.0.0.1:6379/1'
broker='redis://:123456@127.0.0.1:6379/2'
cel=celery.Celery('test',backend=backend,broker=broker)
创建py文件：add_task.py,添加任务
from celery_app_task import add
result = add.delay(4,5)# result不是函数执行返回的结果,它是一个对象
print(result.id)
创建py文件：run.py，执行任务，或者使用命令执行：celery worker -A celery_app_task -l info
注：windows下：celery worker -A celery_app_task -l info -P eventlet
from celery_app_task import cel
if __name__ == '__main__':
cel.worker_main()
# cel.worker_main(argv=['--loglevel=info')
创建py文件：result.py，查看任务执行结果
from celery.result import AsyncResult
from celery_app_task import cel
async = AsyncResult(id="e919d97d-2938-4d0f-9265-fd8237dc2aa3", app=cel)
if async.successful():
result = async.get()
print(result)
# result.forget() # 将结果删除
elif async.failed():
print('执行失败')
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')
执行 add_task.py，添加任务，并获取任务ID
执行 run.py ，或者执行命令：celery worker -A celery_app_task -l info
执行 result.py,检查任务状态并获取结果
多任务结构
pro_cel
├── celery_task# celery相关文件夹
│ ├── celery.py # celery连接和配置相关文件,必须叫这个名字
│ └── tasks1.py # 所有任务函数
│ └── tasks2.py # 所有任务函数
├── check_result.py # 检查结果
└── send_task.py # 触发任务
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_task.tasks1',
'celery_task.tasks2'
])
# 时区
cel.conf.timezone = 'Asia/Shanghai'
# 是否使用UTC
cel.conf.enable_utc = False
tasks1.py
import time
from celery_task.celery import cel
res1=os.popen('phddns reset')
print(res1)
res2 = os.popen('phddns restart')
print(res2)
return "test_celery11任务结果:%s,%s"%(res1,res2)
tasks2.py
import time
from celery_task.celery import cel
check_result.py
from celery.result import AsyncResult
from celery_task.celery import cel
async = AsyncResult(id="08eb2778-24e1-44e4-a54b-56990b3519ef", app=cel)
if async.successful():
result = async.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.failed():
print('执行失败')
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')
send_task.py
from celery_task.tasks1 import test_celery
from celery_task.tasks2 import test_celery2
# 立即告知celery去执行test_celery任务，并传入一个参数
result = test_celery.delay('第一个的执行')
print(result.id)
result = test_celery2.delay('第二个的执行')
print(result.id)
添加任务（执行send_task.py），开启work：celery worker -A celery_task -l info -P eventlet，检查任务执行结果（执行check_result.py）
5.Celery执行定时任务
设定时间让celery执行一个任务
add_task.py
from celery_app_task import add
from datetime import datetime
# result=add(2,3)
# print(result)
# result不是函数执行返回的结果,它是一个对象
# result = add.delay(2, 3)
# print(result.id)
# 执行延迟任务
# 时间转换 方式一
# v1 = datetime(2019, 2, 13, 18, 19, 56) # 通过这个方式拿到一个时间对象,就是参数传的事件
# print(v1)
# v2 = datetime.utcfromtimestamp(v1.timestamp()) # 把当地时间转成utc
# print(v2)
# result = add.apply_async(args=[1, 3], eta=v2)
# print(result.id)
# 时间转换 方式二
ctime = datetime.now() # 取到当前时间
# 默认用utc时间 # 转成utc时间
utc_ctime = datetime.utcfromtimestamp(ctime.timestamp())
from datetime import timedelta
time_delay = timedelta(seconds=10) # 取一个10秒之后的事件
task_time = utc_ctime + time_delay #这个时间是当前时间往后推10s
# 使用apply_async并设定时间
result = add.apply_async(args=[4, 3], eta=task_time)
print(result.id)
类似于contab的定时任务
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_task.tasks1',
'celery_task.tasks2',
])
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_task.tasks1.test_celery',
# 每隔2秒执行一次
# 'schedule': 1.0,
# 'schedule': crontab(minute="*/1"),
'schedule': timedelta(seconds=2),
# 传递参数
'args': ('test',)
},
# 'add-every-12-seconds': {
# 'task': 'celery_task.tasks1.test_celery',
# 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),
# 'schedule': crontab(minute=42, hour=8, day_of_month=11, month_of_year=4),
# 'args': (16, 16)
# },
}
启动一个beat：celery beat -A celery_task -l info
启动work执行：celery worker -A celery_task -l info -P eventlet
6.Django中使用Celery
安装包
celery==3.1.25
django-celery==3.1.20
在项目目录下创建celeryconfig.py
import djcelery
djcelery.setup_loader()
CELERY_IMPORTS=(
'app01.tasks',
)
#有些情况可以防止死锁
CELERYD_FORCE_EXECV=True
# 设置并发worker数量
CELERYD_CONCURRENCY=4
#允许重试
CELERY_ACKS_LATE=True
# 每个worker最多执行100个任务被销毁，可以防止内存泄漏
CELERYD_MAX_TASKS_PER_CHILD=100
# 超时时间
CELERYD_TASK_TIME_LIMIT=12*30
在app01目录下创建tasks.py
from celery import task
视图函数views.py
from django.shortcuts import render,HttpResponse
from app01.tasks import add
from datetime import datetime
def test(request):
# result=add.delay(2,3)
ctime = datetime.now()
# 默认用utc时间
utc_ctime = datetime.utcfromtimestamp(ctime.timestamp())
from datetime import timedelta
time_delay = timedelta(seconds=5)
task_time = utc_ctime + time_delay
result = add.apply_async(args=[4, 3], eta=task_time)
print(result.id)
return HttpResponse('ok')
settings.py
INSTALLED_APPS = [
...
'djcelery',
'app01'
]
...
from djagocele import celeryconfig
BROKER_BACKEND='redis'
BOOKER_URL='redis://127.0.0.1:6379/1'
CELERY_RESULT_BACKEND='redis://127.0.0.1:6379/2'
crontab
添加任务
crontab -e 0 */1 * * * command 0 */2 * * * command
查询任务是否加了：
crontab -l -u root #查看root用户 0 */1 * * * command 0 */2 * * * comma
基本格式 :
* * * * * command
分 时 日 月 周 命令
* * * * * command
分 时 日 月 周 命令
第1列表示分钟1～59 每分钟用*或者 */1表示
第2列表示小时1～23（0表示0点）
第3列表示日期1～31
第4列表示月份1～12
第5列标识号星期0～6（0表示星期天）
第6列要运行的命令
第2列表示小时1～23（0表示0点）
第3列表示日期1～31
第4列表示月份1～12
第5列标识号星期0～6（0表示星期天）
第6列要运行的命令
crontab文件的一些例子：
30 21 * * * /usr/local/etc/rc.d/lighttpd restart
上面的例子表示每晚的21:30重启apache。
上面的例子表示每晚的21:30重启apache。
45 4 1,10,22 * * /usr/local/etc/rc.d/lighttpd restart
上面的例子表示每月1、10、22日的4 : 45重启apache。
上面的例子表示每月1、10、22日的4 : 45重启apache。
10 1 * * 6,0 /usr/local/etc/rc.d/lighttpd restart
上面的例子表示每周六、周日的1 : 10重启apache。
上面的例子表示每周六、周日的1 : 10重启apache。
0,30 18-23 * * * /usr/local/etc/rc.d/lighttpd restart
上面的例子表示在每天18 : 00至23 : 00之间每隔30分钟重启apache。
上面的例子表示在每天18 : 00至23 : 00之间每隔30分钟重启apache。
0 23 * * 6 /usr/local/etc/rc.d/lighttpd restart
上面的例子表示每星期六的11 : 00 pm重启apache。
上面的例子表示每星期六的11 : 00 pm重启apache。
* */1 * * * /usr/local/etc/rc.d/lighttpd restart
每一小时重启apache
每一小时重启apache
* 23-7/1 * * * /usr/local/etc/rc.d/lighttpd restart
晚上11点到早上7点之间，每隔一小时重启apache
晚上11点到早上7点之间，每隔一小时重启apache
0 11 4 * mon-wed /usr/local/etc/rc.d/lighttpd restart
每月的4号与每周一到周三的11点重启apache
每月的4号与每周一到周三的11点重启apache
0 4 1 jan * /usr/local/etc/rc.d/lighttpd restart
一月一号的4点重启apache
一月一号的4点重启apache
