前言
项目中有场景 需要用到 分布式事务业务，经过查下资料把学习相关笔记做记录方便他人或者自己后面查看。
- 场景
在网站A业务中有个操作 是 要在网站B中新建一台服务器跑业务。A中执行B中的接口创建服务器 中间需要的时间很长。A如果一直等着B放回结果会超时。B 执行命令 很耗资源，而且不能执行太多的并发。 这这种需求下 我们想到的就是 传说中的
“消息列队“来解决这种分布式事务。
- 解决办法
我们在A中 创建 消息列队机制。 当有新建机器任务时 在列队中新增加任务 任务执行完成后回掉相关接口通知A 你的任务已完成，同时在列队任务结果中删除结果（任务完成后有专门的表来存放完成的任务），
软件
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redes / rabbitmq 列队数据库 我用redis
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celery 开源列队任务工具 写任务用（添加任务 / 执行任务）全靠他
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flower 列队工具celery 的web版监控工具 方便查看
我的流程 （我用docker 我们在rancher编排工具）
由于我们用的是docker容器所以免去了中间的相关软件安装编译 只需要下载镜像即可
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hub.03in.com:5002/ranmufei/docker-celery-flower 这是我们自己的镜像 这中间集成了 我们的工具 celery , flower
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hub.03in.com:5002/dev/redis redis数据库 存放列队任务 和 任务执行结果的数据库
rancher 编排
redis:
tty: true
image: hub.03in.com:5002/dev/redis
stdin_open: true
celery-flower:
ports:
- 5555:5555/tcp
environment:
CELERY_BROKER_URL: redis://redis:6379/1
labels:
broker_api: http://rabbit:15672/api/
tty: true
image: hub.03in.com:5002/ranmufei/docker-celery-flower
volumes:
- /home/soft/celery:/celery
stdin_open: true
给容器挂载 /home/soft/celery:/celery 这个目录是用来存放python写的任务的目录
代码 （/celery/tasks.py）
#!/usr/bin/env python
# _*_ coding:utf-8 _*_
from celery import Celery
from time import sleep
# broker="redis://redis:6379/1" 列队数据库存放点
# backend="redis://redis:6379/2" 任务执行完成后数据库存放点
app=Celery("tasks",broker="redis://redis:6379/1",backend="redis://redis:6379/2")
@app.task
def add(x,y):
return x + y
@app.task
def jj(x,y):
sleep(30)
return x - y
@app.task
def ranmufei(name):
return name
进入celery-flower 创建的容器 首先给编写的任务创建 一个执行worker
# 进入到 存放python的写的celery任务的目录 执行如下 启动worker;
# 在tasks.py 所在的目录下才能执行下面代码 切记
celery -A tasks worker --loglevel=info
另外提醒 如果在生成环境中量大 情况下 还可以启动多个worker 在容器中是否可以考虑分布是部署 一个容器只跑一个worker 有待研究 。。。。 暂时没深究 奉上参考资料 https://my.oschina.net/siddontang/blog/284107
测试发布任务
curl -X POST -d '{"args":[131,15]}' http://localhost:5555/api/task/send-task/tasks.add
如果没问题 可以在 flower 提供的web 界面中看到 这个任务的执行情况，不怕麻烦也可以直接去 redis 中看看
参考资料
作者：鹊桥仙
出处：http://www.cnblogs.com/freefei/
关于作者：专注于Linux平台项目架构、管理和企业解决方案。基于linux 容器技术 微服务架构 云计算领域有一点点经验。如有问题或建议，请多多赐教！
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