cerely异步分布式

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1、释义：

　　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:

• 你想对100台机器执行一条批量命令，可能会花很长时间 ，但你不想让你的程序等着结果返回，而是给你返回 一个任务ID,你过一段时间只需要拿着这个任务id就可以拿到任务执行结果， 在任务执行ing进行时，你可以继续做其它的事情。 
• 你想做一个定时任务，比如每天检测一下你们所有客户的资料，如果发现今天 是客户的生日，就给他发个短信祝福

Celery 本身并不提供消息服务，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

2、Celery的优点：

• 简单：一单熟悉了celery的工作流程后，配置和使用还是比较简单的
• 高可用：当任务执行失败或执行过程中发生连接中断，celery 会自动尝试重新执行任务
• 快速：一个单进程的celery每分钟可处理上百万个任务
• 灵活： 几乎celery的各个组件都可以被扩展及自定制

3、Celery基本工作流程图

4、示例

这里我们使用redis
连接url的格式为：
redis://:password@hostname:port/db_number
例如：
BROKER_URL = ‘redis://localhost:6379/0‘

安装celery和redis

• pip install celery
• pip install redis

使用celery包含三个方面：

• 定义任务函数
• 运行celery服务
• 客户应用程序的调用

先创建一个脚本 tasks.py

from celery import Celery        #导入了celery

broker = ‘redis://172.16.94.85:6379/1‘
backend = ‘redis://172.16.94.85:6379/2‘
app = Celery(‘tasks‘, broker=broker, backend=backend)   #创建了celery实例app，实力话的过程中指定任务名tasks（和文件名一致），传入了broker和backend

@app.task    #装饰器
def add(x, y):         #创建任务函数add
    print("running...", x, y)
    return x + y

在当前命令行终端运行（启动worker，worker名要和脚本名一致）：

celery -A tasks worker --loglevel=info

此时会看见一对输出，包括注册的任务

新建 test.py并执行：

 

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# @Time   : 2018/5/26 8:17
# @Author : JWQ
# @File   : demo1.py

from tasks import add   #导入tasks模块

re = add.delay(10, 20)
print(re.result)   #获取结果
print(re.ready)       #是否处理
print(re.get(timeout=1))      #获取结果
print(re.status)      #是否处理

 执行test.py后在celery行能看到相关的操作日志：

[2018-05-25 11:31:28,373: WARNING/ForkPoolWorker-1] (‘running...‘, 4, 4)
[2018-05-25 11:31:28,394: INFO/ForkPoolWorker-1] Task tasks.add[30b145f9-14f7-4cd8-aa5e-7b6105c52325] succeeded in 0.0216804221272s: 8
[2018-05-25 11:31:58,991: INFO/MainProcess] Received task: tasks.add[7f8207cb-d561-4567-8ae7-7c035af02762]  
[2018-05-25 11:31:58,995: WARNING/ForkPoolWorker-1] (‘running...‘, 4, 4)
[2018-05-25 11:31:58,998: INFO/ForkPoolWorker-1] Task tasks.add[7f8207cb-d561-4567-8ae7-7c035af02762] succeeded in 0.00274921953678s: 8

打开 backend的redis，也可以看见celery执行的信息。

在python环境中调用的add函数，实际上是在应用程序中调用这个方法。需要注意，如果把返回值赋值给一个变量，那么原来的应用程序也会被阻塞，需要等待异步任务返回的结果。因此，实际使用中，不需要把结果赋值。

5、Celery模块调用

既然celery是一个分布式的任务调度模块，那么celery是如何和分布式挂钩呢，celery可以支持多台不通的计算机执行不同的任务或者相同的任务。

如果要说celery的分布式应用的话，我觉得就要提到celery的消息路由机制，就要提一下AMQP协议。具体的可以查看AMQP的文档。简单地说就是可以有多个消息队列(Message Queue)，不同的消息可以指定发送给不同的Message Queue，而这是通过Exchange来实现的。发送消息到Message Queue中时，可以指定routiing_key，Exchange通过routing_key来把消息路由(routes)到不同的Message Queue中去，如图：

6、多worker，多队列

先写脚本task.py

[root@localhost celery]# cat tasks.py

 

#!/usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-
from celery import Celery

app = Celery()
app.config_from_object("celeryconfig")

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

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

 

上面的代码中，首先定义了一个Celery的对象，然后通过celeryconfig.py对celery对象进行设置。之后又分别定义了三个task，分别是taskA， taskB和add。

接下来写celeryconfig.py，需要注意代码的缩进格式：

[root@localhost celery]# cat celeryconfig.py

 

#!/usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-

from kombu import Exchange,Queue

BROKER_URL = "redis://192.168.48.131:6379/1"
CELERY_RESULT_BACKEND = "redis://192.168.48.131:6379/2"

CELERY_QUEUES = (
Queue("default",Exchange("default"),routing_key="default"),
Queue("for_task_A",Exchange("for_task_A"),routing_key="for_task_A"),
Queue("for_task_B",Exchange("for_task_B"),routing_key="for_task_B")
)

CELERY_ROUTES = {
‘tasks.taskA‘:{"queue":"for_task_A","routing_key":"for_task_A"},
‘tasks.taskB‘:{"queue":"for_task_B","routing_key":"for_task_B"}
}

 

配置文件一般单独写在一个文件中

启动一个worker来指定taskA

celery -A tasks worker -l info -n workerA.%h -Q for_task_A
celery -A tasks worker -l info -n workerB.%h -Q for_task_B

脚本测试：

from tasks import *
re1 = taskA.delay(100, 200)
print(re1.result)
re2 = taskB.delay(1, 2, 3)
print(re2.result)
re3 = add.delay(1, 2, 3)
print(re3.status)     #PENDING

我们看到add的状态是PENDING，表示没有执行，这个是因为没有celeryconfig.py文件中指定改route到哪一个Queue中，所以会被发动到默认的名字celery的Queue中，但是我们还没有启动worker执行celery中的任务。下面，我们来启动一个worker来执行celery队列中的任务。

celery -A tasks worker -l info -n worker.%h -Q celery

print(re3.status)    #SUCCESS

 

7、Celery与定时任务

在celery中执行定时任务非常简单，只需要设置celery对象中的CELERYBEAT_SCHEDULE属性即可。

下面我们接着在celeryconfig.py中添加CELERYBEAT_SCHEDULE变量：

CELERY_TIMEZONE = ‘UTC‘
CELERYBEAT_SCHEDULE = {
    ‘taskA_schedule‘ : {
        ‘task‘:‘tasks.taskA‘,
        ‘schedule‘:20,
        ‘args‘:(5,6)
    },
    ‘taskB_scheduler‘ : {
        ‘task‘:"tasks.taskB",
        "schedule":200,
        "args":(10,20,30)
    },
    ‘add_schedule‘: {
        "task":"tasks.add",
        "schedule":10,
        "args":(1,2)
    }

 

注意格式，否则会有问题

Celery启动定时任务：

celery –A tasks beat

Celery启动定时任务：

这样taskA每20秒执行一次taskA.delay(5, 6)
taskB每200秒执行一次taskB.delay(10, 20, 30)
Celery每10秒执行一次add.delay(1, 2)

cerely异步分布式

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原文地址：https://www.cnblogs.com/Jweiqing/p/9096427.html