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Celery架构

Celery

官方

# Celery 官网：http://www.celeryproject.org/

# Celery 官方文档英文版：http://docs.celeryproject.org/en/latest/index.html

# Celery 官方文档中文版：http://docs.jinkan.org/docs/celery/

cerely是什么？

　　cerely被用来稍后执行某些代码，或者调度器调度这些代码。

Celery架构

　　Celery的架构由三部分组成，消息中间件（message broker）、任务执行单元（worker）和任务执行结果存储（backend - task result store）组成。

消息中间件

　　Celery本身不提供消息服务，但是可以方便的和第三方提供的消息中间件集成。包括，RabbitMQ, Redis等等

任务执行单元

　　Worker是Celery提供的任务执行的单元，worker并发的运行在分布式的系统节点中。

任务结果存储

　　Task result store用来存储Worker执行的任务的结果，Celery支持以不同方式存储任务的结果，包括AMQP, redis等

总结：

"""
1、celery框架自带socket，所以自身是一个独立运行的服务
2、启动celery服务，是来执行服务中的任务的，服务中带一个执行任务的对象，会执行准备就绪的任务，将执行任务的结果保存起来
3、celery框架由三部分组成：存放要执行的任务broker，执行任务的对象worker，存放任务结果的backend
4、安装的celery主体模块，默认只提供worker，要结合其他技术提供broker和backend（两个存储的单位）
"""

工作的基本原理

1、准备配置了broker与backend的worker(任务的来源)，并启动。

2、添加任务到broker，worker就会执行任务，将结果存储到backend中。

3、想查看任务的执行结果，根据任务的id去bckend中查询。

使用场景

　　异步任务：将耗时操作任务提交给Celery去异步执行，比如发送短信/邮件、消息推送、音视频处理等等

　　定时任务：定时执行某件事情，比如每天数据统计

Celery的安装配置

pip install celery

消息中间件：RabbitMQ/Redis

app=celery.Celery('任务名', broker='xxx', backend='xxx', include=['xxx', 'xxx'])

Celery执行异步任务

包架构封装

project
    ├── celery_task      # celery包
    │   ├── __init__.py # 包文件
    │   ├── celery.py   # celery连接和配置相关文件，且名字必须交celery.py
    │   └── tasks.py    # 所有任务函数
    ├── add_task.py      # 添加任务
    └── get_result.py   # 获取结果

基本使用

celery.py

# 1）创建app + 任务

# 2）启动celery(app)服务：
# 非windows
# 命令：celery worker -A celery_task -l info
# windows：
# pip3 install eventlet
# celery worker -A celery_task -l info -P eventlet

# 3）添加任务：手动添加，要自定义添加任务的脚本，右键执行脚本

# 4）获取结果：手动获取，要自定义获取任务的脚本，右键执行脚本


from celery import Celery

broker = 'redis://127.0.0.1:6379/1'
backend = 'redis://127.0.0.1:6379/2'
app = Celery(broker=broker, backend=backend, include=['celery_task.tasks'])

from celery import Celery

# 通过Celery功能产生一个celery应用
broker = 'redis://127.0.0.1:6379/14'  # 任务仓库
backend = 'redis://127.0.0.1:6379/15'  # 结果仓库
include = ['celery_task.task1', 'celery_task.task2']  # 任务们，完成需求的函数所在的文件
app = Celery(broker=broker, backend=backend, include=include)

# 启动worker：celery worker -A celery_task -l info -P eventlet
# 手动添加任务

celery内部的源码init

tasks.py

from .celery import app
import time
@app.task
def add(n, m):
    print(n)
    print(m)
    time.sleep(10)
    print('n+m的结果：%s' % (n + m))
    return n + m

@app.task
def low(n, m):
    print(n)
    print(m)
    print('n-m的结果：%s' % (n - m))
    return n - m

add_task.py

from celery_task import tasks

# 添加立即执行任务
t1 = tasks.add.delay(10, 20)
t2 = tasks.low.delay(100, 50)
print(t1.id)


# 添加延迟任务
from datetime import datetime, timedelta
def eta_second(second):
    ctime = datetime.now()
    utc_ctime = datetime.utcfromtimestamp(ctime.timestamp())
    time_delay = timedelta(seconds=second)
    return utc_ctime + time_delay

tasks.low.apply_async(args=(200, 50), eta=eta_second(10))

get_result.py

from celery_task.celery import app

from celery.result import AsyncResult

id = '21325a40-9d32-44b5-a701-9a31cc3c74b5'
if __name__ == '__main__':
    async = AsyncResult(id=id, app=app)
    if async.successful():
        result = async.get()
        print(result)
    elif async.failed():
        print('任务失败')
    elif async.status == 'PENDING':
        print('任务等待中被执行')
    elif async.status == 'RETRY':
        print('任务异常后正在重试')
    elif async.status == 'STARTED':
        print('任务已经开始被执行')

高级使用

celery.py

# 1）创建app + 任务

# 2）启动celery(app)服务：
# 非windows
# 命令：celery worker -A celery_task -l info
# windows：
# pip3 install eventlet
# celery worker -A celery_task -l info -P eventlet

# 3）添加任务：自动添加任务，所以要启动一个添加任务的服务
# 命令：celery beat -A celery_task -l info

# 4）获取结果


from celery import Celery

broker = 'redis://127.0.0.1:6379/1'
backend = 'redis://127.0.0.1:6379/2'
app = Celery(broker=broker, backend=backend, include=['celery_task.tasks'])


# 时区
app.conf.timezone = 'Asia/Shanghai'
# 是否使用UTC
app.conf.enable_utc = False

# 任务的定时配置
from datetime import timedelta
from celery.schedules import crontab
app.conf.beat_schedule = {
    'low-task': {
        'task': 'celery_task.tasks.low',
        'schedule': timedelta(seconds=3),
        # 'schedule': crontab(hour=8, day_of_week=1),  # 每周一早八点
        'args': (300, 150),
    }
}

tasks.py

from .celery import app

import time
@app.task
def add(n, m):
    print(n)
    print(m)
    time.sleep(10)
    print('n+m的结果：%s' % (n + m))
    return n + m


@app.task
def low(n, m):
    print(n)
    print(m)
    print('n-m的结果：%s' % (n - m))
    return n - m

get_result.py

from celery_task.celery import app

from celery.result import AsyncResult

id = '21325a40-9d32-44b5-a701-9a31cc3c74b5'
if __name__ == '__main__':
    async = AsyncResult(id=id, app=app)
    if async.successful():
        result = async.get()
        print(result)
    elif async.failed():
        print('任务失败')
    elif async.status == 'PENDING':
        print('任务等待中被执行')
    elif async.status == 'RETRY':
        print('任务异常后正在重试')
    elif async.status == 'STARTED':
        print('任务已经开始被执行')

django中使用

celery.py

# 重点：要将 项目名.settings 所占的文件夹添加到环境变量
# import sys
# sys.path.append(r'项目绝对路径')

# 开启django支持
import os
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', '项目名.settings')
import django
django.setup()



# 1）创建app + 任务

# 2）启动celery(app)服务：
# 非windows
# 命令：celery worker -A celery_task -l info
# windows：
# pip3 install eventlet
# celery worker -A celery_task -l info -P eventlet

# 3）添加任务：自动添加任务，所以要启动一个添加任务的服务
# 命令：celery beat -A celery_task -l info

# 4）获取结果


from celery import Celery

broker = 'redis://127.0.0.1:6379/1'
backend = 'redis://127.0.0.1:6379/2'
app = Celery(broker=broker, backend=backend, include=['celery_task.tasks'])


# 时区
app.conf.timezone = 'Asia/Shanghai'
# 是否使用UTC
app.conf.enable_utc = False

# 任务的定时配置
from datetime import timedelta
from celery.schedules import crontab
app.conf.beat_schedule = {
    'django-task': {
        'task': 'celery_task.tasks.test_django_celery',
        'schedule': timedelta(seconds=3),
        'args': (),
    }
}

tasks.py

from .celery import app

from home.models import Banner
from settings.const import BANNER_COUNT  # 轮播图最大显示条数
from home.serializers import BannerModelSerializer
from django.core.cache import cache
@app.task
def update_banner_list():
    # 获取最新内容
    banner_query = Banner.objects.filter(is_delete=False, is_show=True).order_by('-orders')[:BANNER_COUNT]
    # 序列化
    banner_data = BannerModelSerializer(banner_query, many=True).data
    for banner in banner_data:
        banner['image'] = 'http://127.0.0.1:8000' + banner['image']
    # 更新缓存
    cache.set('banner_list', banner_data)
    return True

celery异步任务提交框架

　　安装：

pip install celery

使用消息中间件：

RabbitMQ/Redis

创建任务：

app=Celery('任务名'，backend='xxx',broker='xxx')

基本使用

import celery
import time
# broker='redis://127.0.0.1:6379/2' 不加密码
backend='redis://:123456@127.0.0.1:6379/1'
broker='redis://:123456@127.0.0.1:6379/2'
cel=celery.Celery('test',backend=backend,broker=broker)
@cel.task
def add(x,y):
    return x+y

框架结构

pro_cel
    ├── celery_task# celery相关文件夹
    │   ├── celery.py   # celery连接和配置相关文件,必须叫这个名字
    │   └── tasks1.py    #  所有任务函数
    │    └── tasks2.py    #  所有任务函数
    ├── check_result.py # 检查结果
    └── send_task.py    # 触发任务

手动添加任务

from celery_app_task import add
result = add.delay(4,5)
print(result.id)

result查看结果

from celery.result import AsyncResult
from celery_app_task import cel

async = AsyncResult(id="e919d97d-2938-4d0f-9265-fd8237dc2aa3", app=cel)

if async.successful():
    result = async.get()
    print(result)
    # result.forget() # 将结果删除
elif async.failed():
    print('执行失败')
elif async.status == 'PENDING':
    print('任务等待中被执行')
elif async.status == 'RETRY':
    print('任务异常后正在重试')
elif async.status == 'STARTED':
    print('任务已经开始被执行')

定时任务

from celery_app_task import add
from datetime import datetime

# 方式一
# v1 = datetime(2019, 2, 13, 18, 19, 56)
# print(v1)
# v2 = datetime.utcfromtimestamp(v1.timestamp())
# print(v2)
# result = add.apply_async(args=[1, 3], eta=v2)
# print(result.id)

# 方式二
ctime = datetime.now()
# 默认用utc时间
utc_ctime = datetime.utcfromtimestamp(ctime.timestamp())
from datetime import timedelta
time_delay = timedelta(seconds=10)
task_time = utc_ctime + time_delay

# 使用apply_async并设定时间
result = add.apply_async(args=[4, 3], eta=task_time)
print(result.id)

循环定时提交任务

from datetime import timedelta
from celery import Celery
from celery.schedules import crontab

cel = Celery('tasks', broker='redis://127.0.0.1:6379/1', backend='redis://127.0.0.1:6379/2', include=[
    'celery_task.tasks1',
    'celery_task.tasks2',
])
cel.conf.timezone = 'Asia/Shanghai'
cel.conf.enable_utc = False

cel.conf.beat_schedule = {
    # 名字随意命名
    'add-every-10-seconds': {
        # 执行tasks1下的test_celery函数
        'task': 'celery_task.tasks1.test_celery',
        # 每隔2秒执行一次
        # 'schedule': 1.0,
        # 'schedule': crontab(minute="*/1"),
        'schedule': timedelta(seconds=2),
        # 传递参数
        'args': ('test',)
    },
    # 'add-every-12-seconds': {
    #     'task': 'celery_task.tasks1.test_celery',
    #     每年4月11号，8点42分执行
    #     'schedule': crontab(minute=42, hour=8, day_of_month=11, month_of_year=4),
    #     'schedule': crontab(minute=42, hour=8, day_of_month=11, month_of_year=4),
    #     'args': (16, 16)
    # },
}

使用 Celery Once 来防止 Celery 重复执行同一个任务

在使用 Celery 的时候发现有的时候 Celery 会将同一个任务执行两遍，我遇到的情况是相同的任务在不同的 worker 中被分别执行，并且时间只相差几毫秒。这问题我一直以为是自己哪里处理的逻辑有问题，后来发现其他人也有类似的问题，然后基本上出问题的都是使用 Redis 作为 Broker 的，而我这边一方面不想将 Redis 替换掉，就只能在 task 执行的时候加分布式锁了。

不过在 Celery 的 issue 中搜索了一下，有人使用 Redis 实现了分布式锁，然后也有人使用了 Celery Once。大致看了一下 Celery Once ，发现非常符合现在的情况，就用了下。

Celery Once 也是利用 Redis 加锁来实现, Celery Once 在 Task 类基础上实现了 QueueOnce 类，该类提供了任务去重的功能，所以在使用时，我们自己实现的方法需要将 QueueOnce 设置为 base

@task(base=QueueOnce, once={'graceful': True})

后面的 once 参数表示，在遇到重复方法时的处理方式，默认 graceful 为 False，那样 Celery 会抛出 AlreadyQueued 异常，手动设置为 True，则静默处理。

另外如果要手动设置任务的 key，可以指定 keys 参数

@celery.task(base=QueueOnce, once={'keys': ['a']})
def slow_add(a, b):
    sleep(30)
    return a + b

总得来说，分为几步

第一步，安装

pip install -U celery_once

第二步，增加配置

from celery import Celery
from celery_once import QueueOnce
from time import sleep

celery = Celery('tasks', broker='amqp://guest@localhost//')
celery.conf.ONCE = {
  'backend': 'celery_once.backends.Redis',
  'settings': {
    'url': 'redis://localhost:6379/0',
    'default_timeout': 60 * 60
  }
}

第三步，修改 delay 方法

example.delay(10)
# 修改为
result = example.apply_async(args=(10))

第四步，修改 task 参数

@celery.task(base=QueueOnce, once={'graceful': True, keys': ['a']})
def slow_add(a, b):
    sleep(30)
    return a + b

参考链接 https://github.com/cameronmaske/celery-once

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原文地址：https://www.cnblogs.com/Gaimo/p/11774506.html

Celery架构

Celery

官方

cerely是什么？

Celery架构

消息中间件

任务执行单元

任务结果存储

总结：

工作的基本原理

使用场景

Celery的安装配置

Celery执行异步任务

基本使用

celery.py

celery内部的源码__init__

add_task.py

get_result.py

高级使用

celery.py

tasks.py

get_result.py

django中使用

celery.py

tasks.py

celery异步任务提交框架

基本使用

手动添加任务

result查看结果

定时任务

循环定时提交任务

使用 Celery Once 来防止 Celery 重复执行同一个任务

第一步，安装

第二步，增加配置

第三步，修改 delay 方法

第四步，修改 task 参数

celery内部的源码init