标签:函数 调度 分布式 技术 模式 视图 host 优点 turn
Celery 是一个 基于python开发的分布式异步消息任务队列,通过它可以轻松的实现任务的异步处理, 如果你的业务场景中需要用到异步任务,就可以考虑使用celery, 举几个实例场景中可用的例子:
Celery 在执行任务时需要通过一个消息中间件来接收和发送任务消息,以及存储任务结果, 一般使用rabbitMQ or Redis,后面会讲
1.1 Celery有以下优点:
Celery基本工作流程图
Celery的默认broker是RabbitMQ, 我这里使用redis,仅需配置一行就可以
broker_url
=
‘amqp://guest:guest@localhost:5672//‘
使用Redis做broker也可以
broker_url = ‘redis://:password@localhost:6379‘
注意:celery任务队列执行使用的中间件和取结果的中间件是彼此分离的,在使用中都需要各自配置
pip3 install celery
创建一个celery application 用来定义你的任务列表
创建一个任务文件就叫tasks.py吧
from celery import Celery
#app是一个worker,负责执行任务,多个worker执行时,任务执行顺序为抢占式,并不会按照类似于rabbitmq分配任务 app = Celery(‘tasks‘, broker=‘redis://:password@localhost‘, #执行任务中间件 backend=‘redis://:password@localhost‘) #保存结果中间件 @app.task def add(x,y): #这是worker可以执行的一个任务 print("running...",x,y) return x+y
启动Celery Worker来开始监听并执行任务
celery -A celery_test worker -l debug
打印结果如下:
上面显示配置信息
下面红线内为自定义任务:
调用任务
再打开一个终端, 进行命令行模式,调用任务
>>> from celery_test import add >>> add.delay(4, 4)
看你的worker终端会显示收到 一个任务,此时你想看任务结果的话,需要在调用 任务时 赋值个变量
>>> result = add.delay(4, 4)
如果想查看任务是否完成,可调用下面命令,返回布尔值
>>> result.ready()
想拿到任务执行结果,调用下面命令(注意:想拿到结果首先得配置接收任务的中间件,否则会报错)
result.get()
可以把celery配置成一个应用
目录格式如下
proj/__init__.py /celery.py #配置信息 /tasks.py #任务
配置结果如下:
from __future__ import absolute_import, unicode_literals #声明celery从python包绝对路径里导入celery包 from celery import Celery app = Celery(‘proj‘, broker=‘amqp://‘, backend=‘amqp://‘, include=[‘proj.tasks‘]) #任务文件路径列表,可添加多个任务 # Optional configuration, see the application user guide. app.conf.update( result_expires=3600, #任务结果保存时间 ) if __name__ == ‘__main__‘: app.start()
编辑proj/tasks.py中的内容
from __future__ import absolute_import, unicode_literals from .celery import app #导入同级目录下celery文件中的app @app.task def add(x, y): return x + y @app.task def mul(x, y): return x * y @app.task def xsum(numbers): return sum(numbers)
cd到proj文件夹上一级启动worker ,命令如下
celery -A proj worker -l debug
执行结果:
同时启动多个worker:
停止某个worker:(stopwait是等待当前任务完成停止,stop是立即停止)
django 可以轻松跟celery结合实现异步任务,只需简单配置即可
from __future__ import absolute_import, unicode_literals import os from celery import Celery # set the default Django settings module for the ‘celery‘ program. os.environ.setdefault(‘DJANGO_SETTINGS_MODULE‘, ‘PERCRM.settings‘) #根据具体项目配置 app = Celery(‘PERCRM‘) # Using a string here means the worker don‘t have to serialize # the configuration object to child processes. # - namespace=‘CELERY‘ means all celery-related configuration keys # should have a `CELERY_` prefix. app.config_from_object(‘django.conf:settings‘, namespace=‘CELERY‘) # Load task modules from all registered Django app configs. app.autodiscover_tasks() #自动发现各个app里面创建的celery任务,可以创建多个任务
@app.task(bind=True) def debug_task(self): print(‘Request: {0!r}‘.format(self.request))
from __future__ import absolute_import, unicode_literals # This will make sure the app is always imported when # Django starts so that shared_task will use this app. from .celery import app as celery_app __all__ = [‘celery_app‘]
CELERY_BROKER_URL = ‘redis://:123456@192.168.2.107‘ CELERY_RESULT_BACKEND = ‘redis://:123456@192.168.2.107‘
任务内容格式如下:
# Create your tasks here from __future__ import absolute_import, unicode_literals from celery import shared_task #可以跟其他APP共享任务 @shared_task def add(x, y): return x + y @shared_task def mul(x, y): return x * y @shared_task def xsum(numbers): return sum(numbers)
此时,基本的配置就完了,加上一条对应的视图,整个项目就可以结合celery运行了
urls.py:
views.py
from students.tasks import add,mul def celery_test(request): task = add.delay(123,456) return HttpResponse(task.id)
进到项目里面启动celery
此时在浏览器访问http://192.168.2.107:8866/celery_test/
结果如下,返回了celery任务id,一个简单的celery与django结合的项目就完成了
再查看服务端celery
celery支持定时任务,设定好任务的执行时间,celery就会定时自动帮你执行, 这个定时任务模块叫celery beat
写一个脚本 叫periodic_task.py
from celery import Celery from celery.schedules import crontab app = Celery() @app.on_after_configure.connect #装饰器作用:只要脚本一启动便立刻自动执行被装饰的函数 def setup_periodic_tasks(sender, **kwargs): # Calls test(‘hello‘) every 10 seconds. sender.add_periodic_task(10.0, test.s(‘hello‘), name=‘add every 10‘) #每隔十秒钟,执行test函数,传入参数‘hello’, # Calls test(‘world‘) every 30 seconds sender.add_periodic_task(30.0, test.s(‘world‘), expires=10) #expires任务结果保存十秒钟 # Executes every Monday morning at 7:30 a.m. sender.add_periodic_task( crontab(hour=7, minute=30, day_of_week=1), test.s(‘Happy Mondays!‘), #每周一早上十点半执行test函数 ) @app.task def test(arg): print(arg)
add_periodic_task 会添加一条定时任务
上面是通过调用函数添加定时任务,也可以像写配置文件 一样的形式添加, 下面是每30s执行的任务
app.conf.beat_schedule = { ‘add-every-30-seconds‘: { ‘task‘: ‘tasks.add‘, ‘schedule‘: 30.0, ‘args‘: (16, 16) }, } app.conf.timezone = ‘UTC‘
任务添加好了,需要让celery单独启动一个进程来定时发起这些任务, 注意, 这里是发起任务,不是执行,这个进程只会不断的去检查你的任务计划, 每发现有任务需要执行了,就发起一个任务调用消息,交给celery worker去执行
启动任务调度器 celery beat,(注意:需写上具体的任务名)
输出:
worker打印输出:
第一步:安装模块
pip3 install django-celery-beat
第二步:在django项目的settings.py中INSTALLED_APPS的配置
第三步:配置完之后,需要同步数据库,执行migrate与makemigrations命令
以上操作完成之后,启动django项目,访问http://192.168.2.107:8866/admin/
在admin页面我们会看到底部多了一个三张表出来
配置完长这样
此时启动你的celery beat 和worker,会发现每隔2分钟,beat会发起一个任务消息让worker执行scp_task任务
注意,经测试,每添加或修改一个任务,celery beat都需要重启一次,要不然新的配置不会被celery beat进程读到
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原文地址:http://www.cnblogs.com/chenice/p/6918435.html