Celery结合Django使用

一、Celery介绍

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:

1. 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。 
2. 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 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

1.1 Celery有以下优点：

1. 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
2. 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
3. 快速：一个单进程的celery每分钟可处理上百万个任务
4. 灵活： 几乎celery的各个组件都可以被扩展及自定制

Celery基本工作流程图

二、在Django项目中使用celery　

可以把celery配置成一个应用

目录格式如下

proj/__init__.py
    /celery.py   
    /tasks.py     #名字固定

proj/celery.py内容

from __future__ import absolute_import, unicode_literals   
#absolute_import (从绝对路径即celery安装目录导入celery，防止导入当前同名模块) unicode_literals(兼容python2和3)
from celery import Celery
 
app = Celery('proj',  #app名
             broker='redis://:password@127.0.0.1',      #接收任务使用的中间件
             backend='redis://:password@127.0.0.1',     #取数据时用的中间件
             include=['proj.tasks'])                    #把tasks注册，当有多个tasks时可添加
 
# Optional configuration, see the application user guide.  还可以设置配置文件，实现更多自定义功能
#app.conf.update(
#    result_expires=3600,   #结果只保存3600s
#)
 
if __name__ == '__main__':
    app.start()

proj/tasks.py中的内容

from __future__ import absolute_import, unicode_literals
from .celery import app  #导入当前路径的celery模块


@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)

启动worker 

$ celery -A proj worker -l info　　

启动多个worker

$ celery multi start w1 -A proj -l info

$ celery  multi restart w1 -A proj -l info   #重启worker

$ celery multi stop w1 -A proj -l info       #stop worker


由于停止命令是异步的，所以它不会等待worker完成所有任务再关闭。您可能希望使用stopwait命令，这确保在退出之前完成所有当前执行的任务： 

$ celery multi stopwait w1 -A proj -l info

在你的django views里调用celery task　　

from django.shortcuts import render,HttpResponse
 
# Create your views here.
 
from  bernard import tasks
 
def task_test(request):
 
    res = tasks.add.delay(228,24)  #使用delay才会远程执行  返回的res是task_id,通过task_id取任务结果
    print("start running task")
    print("async task res",res.get() )
 
    return HttpResponse('res %s'%res.get())

　　

三、Django中的Celery 定时任务

1.Use pip to install the package:

$ pip install django-celery-beat

2. 将django_celery_beat 模块 添加到Django项目settings.py中的INSTALLED_APPS :

 INSTALLED_APPS = (
        ...,
        'django_celery_beat',
  )

3.更新数据库会自动创建几张表:

$ python manage.py migrate

4.使用Django调度器开启 celery beat service

$ celery -A proj beat -l info -S django

5.访问Django管理界面以添加一些周期性任务。

在admin页面里，有3张表

配置完长这样

此时启动你的celery beat 和worker，会发现每隔2分钟，beat会发起一个任务消息让worker执行scp_task任务

！！注意，经测试，每添加或修改一个任务，celery beat都需要重启一次，要不然新的配置不会被celery beat进程读到