Celery 分布式任務隊列入門

一、Celery介紹和基本使用 

Celery 是一個 基於python開發的分布式異步消息任務隊列，通過它可以輕松的實現任務的異步處理， 如果你的業務場景中需要用到異步任務，就可以考慮使用celery， 舉幾個實例場景中可用的例子:

1. 你想對100台機器執行一條批量命令，可能會花很長時間 ，但你不想讓你的程序等着結果返回，而是給你返回 一個任務ID,你過一段時間只需要拿着這個任務id就可以拿到任務執行結果， 在任務執行ing進行時，你可以繼續做其它的事情。 
2. 你想做一個定時任務，比如每天檢測一下你們所有客戶的資料，如果發現今天 是客戶的生日，就給他發個短信祝福

 

Celery 在執行任務時需要通過一個消息中間件來接收和發送任務消息，以及存儲任務結果， 一般使用rabbitMQ or Redis,后面會講

1.1 Celery有以下優點：

1. 簡單：一單熟悉了celery的工作流程后，配置和使用還是比較簡單的
2. 高可用：當任務執行失敗或執行過程中發生連接中斷，celery 會自動嘗試重新執行任務
3. 快速：一個單進程的celery每分鍾可處理上百萬個任務
4. 靈活： 幾乎celery的各個組件都可以被擴展及自定制

Celery基本工作流程圖

 

 

1.2 Celery安裝使用

Celery的默認broker是RabbitMQ, 我這里使用redis,僅需配置一行就可以

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1	broker_url =  'amqp://guest:guest@localhost:5672//'

　

使用Redis做broker也可以

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1	broker_url = 'redis://:password@localhost:6379'

　注意：celery任務隊列執行使用的中間件和取結果的中間件是彼此分離的，在使用中都需要各自配置

1. 3 開始使用Celery啦　　

安裝celery模塊

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1	pip3 install celery

　

創建一個celery application 用來定義你的任務列表

創建一個任務文件就叫tasks.py吧

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from celery import Celery   <br>#app是一個worker,負責執行任務，多個worker執行時，任務執行順序為搶占式，並不會按照類似於rabbitmq分配任務 app = Celery( 'tasks' ,                 broker= 'redis://:password@localhost' ,   #執行任務中間件                backend= 'redis://:password@localhost' )    #保存結果中間件    @app.task def add(x,y):   #這是worker可以執行的一個任務      print( "running..." ,x,y)      return x+y

　啟動Celery Worker來開始監聽並執行任務　

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1	celery -A celery_test worker -l debug

　打印結果如下：

上面顯示配置信息

下面紅線內為自定義任務：

 調用任務

再打開一個終端， 進行命令行模式，調用任務

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1 2	>>> from celery_test import add >>> add.delay(4, 4)

看你的worker終端會顯示收到 一個任務，此時你想看任務結果的話，需要在調用 任務時　賦值個變量

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1	>>> result = add.delay(4, 4)

 如果想查看任務是否完成，可調用下面命令，返回布爾值

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1	>>> result.ready()

　想拿到任務執行結果，調用下面命令（注意：想拿到結果首先得配置接收任務的中間件，否則會報錯）

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1	result. get ()

二、在項目中如何使用celery　

可以把celery配置成一個應用　

目錄格式如下

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proj/__init__.py      /celery.py   #配置信息      /tasks.py    #任務

　配置結果如下：　

　

編輯proj/celery.py文件:

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from __future__ import absolute_import, unicode_literals  #聲明celery從python包絕對路徑里導入celery包 from celery import Celery    app = Celery( 'proj' ,               broker= 'amqp://' ,               backend= 'amqp://' ,               include=[ 'proj.tasks' ])  #任務文件路徑列表,可添加多個任務    # Optional configuration, see the application user guide. app.conf.update(      result_expires=3600,   #任務結果保存時間 )    if __name__ == '__main__' :      app.start()

編輯proj/tasks.py中的內容

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from __future__ import absolute_import, unicode_literals from .celery import app  #導入同級目錄下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文件夾上一級啟動worker ，命令如下

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1	celery -A proj worker -l debug

　執行結果：

同時啟動多個worker:

停止某個worker:(stopwait是等待當前任務完成停止，stop是立即停止)

三：celery+django項目

django 可以輕松跟celery結合實現異步任務，只需簡單配置即可

 

第一步：在settings.py同級目錄下，創建celery.py文件

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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' )    #根據具體項目配置    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()   #自動發現各個app里面創建的celery任務，可以創建多個任務

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1	@app.task(bind=True) def debug_task(self): print( 'Request: {0!r}' .format(self.request))

第二步：配置settings.py同級目錄下的__init__.py文件

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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' ]

第三步：配置settings.py文件　　

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1 2	CELERY_BROKER_URL = 'redis://:123456@192.168.2.107' CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://:123456@192.168.2.107'

第四步：創建任務文件，在APP下創建tasks.py文件

任務內容格式如下：

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# Create your tasks here from __future__ import absolute_import, unicode_literals from celery import shared_task  #可以跟其他APP共享任務     @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)

　此時，基本的配置就完了，加上一條對應的視圖，整個項目就可以結合celery運行了　

urls.py:

views.py

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from students.tasks import add,mul     def celery_test(request):      task = add.delay(123,456)        return HttpResponse(task.id)

　現在我們啟動項目：

進到項目里面啟動celery

此時在瀏覽器訪問http://192.168.2.107:8866/celery_test/

結果如下，返回了celery任務id，一個簡單的celery與django結合的項目就完成了

再查看服務端celery

 四、Celery 定時任務

 celery支持定時任務，設定好任務的執行時間，celery就會定時自動幫你執行， 這個定時任務模塊叫celery beat

寫一個腳本 叫periodic_task.py

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from celery import Celery from celery.schedules import crontab    app = Celery()    @app.on_after_configure.connect  #裝飾器作用：只要腳本一啟動便立刻自動執行被裝飾的函數 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' )  #每隔十秒鍾，執行test函數，傳入參數‘hello’,         # Calls test('world') every 30 seconds      sender.add_periodic_task(30.0, test.s( 'world' ), expires=10)  #expires任務結果保存十秒鍾          # 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!' ),  #每周一早上十點半執行test函數      )    @app.task def test(arg):      print(arg)

　add_periodic_task 會添加一條定時任務

上面是通過調用函數添加定時任務，也可以像寫配置文件 一樣的形式添加， 下面是每30s執行的任務　

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app.conf.beat_schedule = {      'add-every-30-seconds' : {          'task' : 'tasks.add' ,          'schedule' : 30.0,          'args' : (16, 16)      }, } app.conf.timezone = 'UTC'

　任務添加好了，需要讓celery單獨啟動一個進程來定時發起這些任務， 注意， 這里是發起任務，不是執行，這個進程只會不斷的去檢查你的任務計划， 每發現有任務需要執行了，就發起一個任務調用消息，交給celery worker去執行　

 啟動任務調度器 celery beat，（注意：需寫上具體的任務名）

輸出：

worker打印輸出：

五、在django中使用計划任務功能

第一步：安裝模塊

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1	pip3 install django-celery-beat

 第二步：在django項目的settings.py中INSTALLED_APPS的配置

第三步：配置完之后，需要同步數據庫，執行migrate與makemigrations命令

 

以上操作完成之后，啟動django項目，訪問http://192.168.2.107:8866/admin/

在admin頁面我們會看到底部多了一個三張表出來

配置完長這樣

 

 

此時啟動你的celery beat 和worker，會發現每隔2分鍾，beat會發起一個任務消息讓worker執行scp_task任務

 

注意，經測試，每添加或修改一個任務，celery beat都需要重啟一次，要不然新的配置不會被celery beat進程讀到

　　

 

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