原生Celery,非djcelery模块,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:
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。
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
2.安装celery
# pip3 install celery
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
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))
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']
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
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)
result.ready()
来判断任务是否完成处理result.get(timeout=1)
可以重新抛出异常result.traceback
可以获取原始的回溯信息8.启动celery
# celery -A website worker -l info
9.这样在调用post这个方法时,里边的add就可以异步处理了
定时任务的使用场景就很普遍了,比如我需要定时发送报告给老板~
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),
}
}
)
定义了两个task:
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
:天seconds
:秒microseconds
:微妙milliseconds
:毫秒minutes
:分hours
:小时crontab的参数有:
month_of_year
:月份day_of_month
:日期day_of_week
:周hour
:小时minute
:分钟2.deploy/tasks.py
文件添加report方法:
@shared_task
def report():
return 5
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
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')
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