内容简介:所有演示均基于Django2.0celery是一个基于python开发的简单、灵活且可靠的分布式任务队列框架,支持使用任务队列的方式在分布式的机器/进程/线程上执行任务调度。采用典型的生产者-消费者模型,主要由三部分组成:我的异步使用场景为项目上线:前端web上有个上线按钮,点击按钮后发请求给后端,后端执行上线过程要5分钟,后端在接收到请求后把任务放入队列异步执行,同时马上返回给前端一个任务执行中的结果。若果没有异步执行会怎么样呢?同步的情况就是执行过程中前端一直在等后端返回结果,页面转呀转的就转超时了。
所有演示均基于Django2.0
celery是一个基于 python 开发的简单、灵活且可靠的分布式任务队列框架,支持使用任务队列的方式在分布式的机器/进程/线程上执行任务调度。采用典型的生产者-消费者模型,主要由三部分组成:
- 消息队列broker:broker实际上就是一个MQ队列服务,可以使用 redis 、rabbitmq等作为broker
- 处理任务的消费者workers:broker通知worker队列中有任务,worker去队列中取出任务执行,每一个worker就是一个进程
- 存储结果的backend:执行结果存储在backend,默认也会存储在broker使用的MQ队列服务中,也可以单独配置用何种服务做backend
异步任务
我的异步使用场景为项目上线:前端web上有个上线按钮,点击按钮后发请求给后端,后端执行上线过程要5分钟,后端在接收到请求后把任务放入队列异步执行,同时马上返回给前端一个任务执行中的结果。若果没有异步执行会怎么样呢?同步的情况就是执行过程中前端一直在等后端返回结果,页面转呀转的就转超时了。
异步任务配置
1.安装rabbitmq,这里我们使用rabbitmq作为broker,安装完成后默认启动了,也不需要其他任何配置
# apt-get install rabbitmq-server 复制代码
2.安装celery
# pip3 install celery 复制代码
3.celery用在django项目中,django项目目录结构(简化)如下
website/ |-- deploy | |-- admin.py | |-- apps.py | |-- __init__.py | |-- models.py | |-- tasks.py | |-- tests.py | |-- urls.py | `-- views.py |-- manage.py |-- README `-- website |-- celery.py |-- __init__.py |-- settings.py |-- urls.py `-- wsgi.py 复制代码
4.创建 website/celery.py
主文件
from __future__ import absolute_import, unicode_literals import os from celery import Celery, platforms # set the default Django settings module for the 'celery' program. os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'website.settings') app = Celery('website') # 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() # 允许root 用户运行celery platforms.C_FORCE_ROOT = True @app.task(bind=True) def debug_task(self): print('Request: {0!r}'.format(self.request)) 复制代码
5.在 website/__init__.py
文件中增加如下内容,确保django启动的时候这个app能够被加载到
from __future__ import absolute_import # 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'] 复制代码
6.各应用创建tasks.py文件,这里为 deploy/tasks.py
from __future__ import absolute_import from celery import shared_task @shared_task def add(x, y): return x + y 复制代码
- 注意tasks.py必须建在各app的根目录下,且只能叫tasks.py,不能随意命名
7.views.py中引用使用这个tasks异步处理
from deploy.tasks import add def post(request): result = add.delay(2, 3) 复制代码
result.ready() result.get(timeout=1) result.traceback
8.启动celery
# celery -A website worker -l info 复制代码
9.这样在调用post这个方法时,里边的add就可以异步处理了
定时任务
定时任务的使用场景就很普遍了,比如我需要定时发送报告给老板~
定时任务配置
1. website/celery.py
文件添加如下配置以支持定时任务crontab
from celery.schedules import crontab app.conf.update( CELERYBEAT_SCHEDULE = { 'sum-task': { 'task': 'deploy.tasks.add', 'schedule': timedelta(seconds=20), 'args': (5, 6) } 'send-report': { 'task': 'deploy.tasks.report', 'schedule': crontab(hour=4, minute=30, day_of_week=1), } } ) 复制代码
-
定义了两个task:
- 名字为'sum-task'的task,每20秒执行一次add函数,并传了两个参数5和6
- 名字为'send-report'的task,每周一早上4:30执行report函数
-
timedelta是datetime中的一个对象,需要
from datetime import timedelta
引入,有如下几个参数days seconds microseconds milliseconds minutes hours
-
crontab的参数有:
month_of_year day_of_month day_of_week hour minute
2. deploy/tasks.py
文件添加report方法:
@shared_task def report(): return 5 复制代码
3.启动celery beat,celery启动了一个beat进程一直在不断的判断是否有任务需要执行
# celery -A website beat -l info 复制代码
Tips
1.如果你同时使用了异步任务和计划任务,有一种更简单的启动方式 celery -A website worker -b -l info
,可同时启动worker和beat 2.如果使用的不是rabbitmq做队列那么需要在主配置文件中 website/celery.py
配置broker和backend,如下:
# redis做MQ配置 app = Celery('website', backend='redis', broker='redis://localhost') # rabbitmq做MQ配置 app = Celery('website', backend='amqp', broker='amqp://admin:admin@localhost') 复制代码
3.celery不能用root用户启动的话需要在主配置文件中添加 platforms.C_FORCE_ROOT = True
4.celery在长时间运行后可能出现内存泄漏,需要添加配置 CELERYD_MAX_TASKS_PER_CHILD = 10
,表示每个worker执行了多少个任务就死掉
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网
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