celery最佳体验

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  • 不使用数据库作为 Broker
  • 不要过分关注任务结果
  • 实现优先级任务
  • 应用 Worker 并发池的动态扩展
  • 应用任务预取数
  • 保持任务的幂等性
  • 应用任务超时限制
  • 善用任务工作流
  • 合理应用 ack_late 机制
  • 传递 ORM 对象的唯一标识
  • 预防内存泄漏
  • 合理安排定时任务的调度计划
  • 启用任务监控

 

不使用数据库作为 Broker

Broker 的选择大致有消息队列和数据库两种，这里建议尽量避免使用数据库作为 Broker，除非你的业务系统足够简单。在并发量很高的复杂系统中，大量 Workers 访问数据库的行为会使得操作系统磁盘 I/O 一直处于高峰值状态，非常影响系统性能。如果数据库 Broker 同时还兼顾着后端业务的话，那么应用程序也很容易被拖垮。

反观选择消息队列，例如 RabbitMQ，就不存在以上的问题。首先 RabbitMQ 的队列存放到内存中，速度快且不占用磁盘 I/O。再一个就是 RabbitMQ 会主动将任务推送给 Worker，所以 Worker 无需频繁的去轮询队列，避免无谓的资源浪费。

不要过分关注任务结果

Task.delay/Task.apply_async 返回的 AsyncResult 对象用于关联任务的执行结果，前提是启用了 Result Backend。不过任务结果的传递同样需要成本，所以 Celery 默认会将其 Disabled。

• 全局开启返回任务结果，默认为关闭：

app.conf.task_ignore_result = False

• 局部关闭返回任务结果：

@app.task(ignore_result=True)
def add(...):

如果你仅希望返回并持久化任务执行失败的异常结果，以便于后续的调查分析，那么你可以在使用数据库作为 Result Backend 的同时应用下列配置：

# Only store task errors in the result backend.
app.conf.task_ignore_result = True
app.conf.task_store_errors_even_if_ignored = True

实现优先级任务

所谓事有轻重缓急，任务如是。例如，用户的验证码短信比较紧急，应及时发送，而宣传短信则可以延后再发，以此提供更好的用户体验。

实现任务优先级最简单的思路就是，首先将任务进行合理分类，一般的我们会将实时任务、高频率任务、短时间任务划分为高优先级任务；而定时任务、低频率任务、长时间任务则为低优先级任务。然后再为处理高优先级任务的队列分配更多的 Worker。

不过这种简单粗暴的方式还存在一个问题，当高优先级任务被消费完后，相应的Workers 就会空闲下来，非常浪费系统资源。那么改善的方法就是，「在高优先级任务队列始终拥有更多 Worker 的前提下，当这些 Worker 空闲时，也可以用于处理低优先级的任务」。利用 Worker 多队列订阅特性即可实现这个效果，例如，现在有 high_queue、low_queue 以及 worker_1、2、3。那么就可以让 worker_1、2、3 均订阅 high_queue 的同时，也让 worker_2、3 订阅 low_queue。

应用 Worker 并发池的动态扩展

Celery Worker 支持下列四种并发方式。

• celery.concurrency.solo (Single-threaded execution pool)
• celery.concurrency.prefork (Multiprocessing)
• celery.concurrency.eventlet
• celery.concurrency.gevent

通过配置项 worker_pool 指定，默认为 prefork：

# Single-threaded execution pool
app.conf.worker_pool = 'solo'

同时还可以通过配置项 worker_concurrency 来指定并发池的 size，默认为运行环境的 CPU 数量：

app.conf.worker_concurrency = 10

回到正题，当我们选择使用 prefork/gevent 并发方式时，建议应用 Worker 并发池的 autoscale 自动适配功能，在 celery CLI 中使用 --autoscale 选项来指定并发池的上下限。例如：

celery worker -A proj --autoscale=6,3

但需要注意的是，无论是 Worker 的数量还是并发池的数量都并非越多越好，毕竟其自身的存在就需要消耗系统资源。但有一个原则是，当你的任务为 I/O 密集型时，可以适量增大并发池的 size；如果你的任务为 CPU 密集型时，默认 size 不失为一个保险的选择。总而言之，最佳配比需要结合自身实际情况不断的尝试得出。

应用任务预取数

Prefetch 预取数是继承至 RabbitMQ 的原语，即为 Worker 一次从队列中获取的任务消息的数量。任务的执行时间有长有短，我们应该为短时间任务设置更大的任务预取数，以降低获取任务带来的资源消耗。

通过配置项 worker_prefetch_multiplier 来指定全局预取数乘子，默认为 4。当设置为 1 时，表示 disable 预取功能；当设置为 0 时，表示 Worker 会尽可能多的获取任务。

# prefetch_count =  worker_prefetch_multiplier * concurrent_processes_count
app.conf.worker_prefetch_multiplier = 10

如果你的任务既有长任务，又有短任务，那么这里建议你应用分开配置的 Worker 。以文件上传为例，上传小文件（小于 1MB）的数量要远大于上传大文件（大于 20MB）的数量。那么小文件上传任务就属于高频短任务，而大文件上传任务则是低频长任务。分别实现 queue_small/worker_small_1、2 以及 queue_big/worker_big 来处理，同时应该为 worker_small_1、2 设置更大的 Prefetch。

• 设定不同的 celeryconfig 配置文件

# filename: big_prefetch.py
CELERYD_PREFETCH_MULTIPLIER = 10

# filename: small_prefetch.py
CELERYD_PREFETCH_MULTIPLIER = 100

• 使用 celery CLI 的 –config 选项分别为 worker 指定不同的 celeryconfig

celery worker -A proj -Q queue_small --config big_prefetch -n worker_small_1
celery worker -A proj -Q queue_small --config small_prefetch -n worker_small_2
celery worker -A proj -Q queue_big --config big_prefetch -n worker_big 

保持任务的幂等性

Celery 虽然提供了任务异常重试，但却无法保证任务的事务性，即不提供任务状态的回滚能力。所以为了让任务更易于部署和重试，应该尽量将一个长任务拆解为多个符合幂等性的短任务。

幂等（idempotent）是一个数学概念，常见于抽象代数。幂等性函数的特征为「如果接受到相同的实参，那么无论重复执行多少次，都能得到相同的结果」。例如，get_user_name() 和 set_true() 均属幂等函数。

可见幂等性任务结合任务异常重试，能够非常有效的提高任务执行的健壮性。

应用任务超时限制

避免某些任务一直处于非正常的进行中状态，阻塞队列中的其他任务。应该为任务执行设置超时时间。如果任务超时未完成，则会将 Worker 杀死，并启动新的 Worker 来替代。

• 全局设置任务超时时间：

app.conf.task_time_limit = 1800

• 局部设置任务超时时间

@app.task(time_limit=1800)
def add(...):

善用任务工作流

Celery 支持 group/chain/chord/chunks/map/starmap 等多种工作流原语，基本可以覆盖大部分复杂的任务组合需求，善用任务工作流能够更好的应用 Celery 优秀的并发特性。例如，如果下一步任务需要等待上一步任务的执行结果，那么不应该单纯的应用 get 方法来实现同步子任务，而是应该使用 chain 任务链。

合理应用 ack_late 机制

使用 RabbitMQ 充当 Broker，可以应用 RabbitMQ 的 ACK 机制来保证任务有效传递。但在任务执行要求非常严格的场景中，「有效传递」显然是不够的，「有效执行」才可以。

为了支持「有效执行」，Celery 在 ACK 的基础上提供了 ack_late 机制。即只有当任务完成（成功/失败）后，再向 Broker 回传 ACK。而代价就是消息队列的性能会降低，毕竟任务消息占用队列资源的时间变长了。

通常的，对于一些以小时为单位的长时间任务，我会建议实现一次只保留一项任务的 ack late 方式。

app.conf.task_acks_late = True
app.conf.worker_prefetch_multiplier = 1

• 局部开启 ack_late：

@app.task(ack_late=True)
def add(...):

传递 ORM 对象的唯一标识

有时候任务执行需要对象的参与，此时建议传递对象的唯一标识，而非直接将对象序列化后再传递。例如，不要尝试将数据库的 ORM 对象作为任务消息传递，而是传递 ORM 对象的主键 id。当任务执行到需要使用 ORM 对象时，再通过 id 从数据库实时获取，避免 ORM 对象因为队列阻塞导致与数据库实时记录不一致的情况。

预防内存泄漏

同一个 Worker 在执行了大量任务后，会有几率出现内存泄漏的情况。这里建议全局设置 Worker 最大的任务执行数，Worker 在完成了最大的任务执行数后就主动退出。

app.conf.worker_max_tasks_per_child = 100

合理安排定时任务的调度计划

定时任务的调度计划要经过科学合理的设计，一般的，我们建议遵守以下几点原则：

1. 与系统管理员和数据库管理员沟通，确保你预期的调度时间不会与他们的定时任务冲突。
2. 将定时调度任务分散到各个时间点执行，均衡负载。
3. 要考虑执行定时任务对生产业务系统的影响，尽可能在业务低峰期执行。

启用任务监控

Flower 是 Celery 官方推荐的实时监控工具，用于监控 Tasks 和 Workers 的运行状态。Flower 提供了下列功能：

• 查看 Task 清单、历史记录、参数、开始时间、执行状态等
• 撤销、终止任务
• 查看 Worker 清单、状态
• 远程开启、关闭、重启 Worker 进程
• 提供 HTTP API，方便集成到运维系统

相比查看日志，Flower 的 Web 界面会显得更加友好。