celery在django中的使用

曾经有一个叫django-celery的模块，大家都用它来做django的异步任务。后来因为它对django、celery还有django-celery的版本要求太高了
，稍有不对就用不了，而且至今那个django-celery模块已经很长时间没更新过了，所以大家就都单独使用celery了。但在django中使用需要注意几点也是我遇见的几个坑，后面会讲到。

1.安装celery

pip install celery

2.celery简介

　　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

　　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组成结构

　　　　消息中间件（message broker）
　　　　　　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
　　　　任务执行单元（worker）
　　　　　　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。
　　　　任务执行结果存储（task result store）
　　　　　　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

　　

　　工作流程图　

　　　

3.celery的使用

　　因为celery本身不提供消息服务，所以需要配置第三方消息中间件，如redis，RebbitMq，若不配置，默认用的RebbitMq
　　安装RebbitMq
　　　　https://docs.celeryproject.org/en/latest/getting-started/brokers/rabbitmq.html#id3
　　安装reids
　　　　https://www.runoob.com/redis/redis-install.html
　　在本篇中使用redis

　　1.目录结构

　　假设项目名为Demo，app名为app01

　　　　Demo
　　　　　　Demo
　　　　　　　　__init__.py
　　　　　　　　settings.py
　　　　　　　　celery.py
　　　　　　　　...
　　　　　　app01
　　　　　　　　views.py
　　　　　　　　task.py
　　　　　　　　...

　　2.settings中配置

BROKER_TRANSPORT_OPTIONS = {'visibility_timeout': 43200}  # 设置超时时间，一定要设置

BACKEND='redis://127.0.0.1:6379/3'
BROKER='redis://127.0.0.1:6379/4'

CELERY_TIMEZONE='Asia/Shanghai'
CELERY_ENABLE_UTC=True

　　3.__init__.py中配置

from __future__ import absolute_import
from .celery import app as celery_app

　　4. celery_task可以放在app中也可以放在app外，根据项目配置。celery.py中需要做配置

import os
from celery import Celery
from NP.settings import BACKEND,BROKER
from django.conf import settings
from celery.schedules import crontab
from datetime import timedelta

# set the default Django settings module for the 'celery' program.
os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "NP.settings")

# 若不配置backend和broker，则默认使用rebbitmq作为消息中间件
app = Celery('app01',backend=BACKEND,broker=BROKER)

# 将celery的settings设置为django的settings，需要配置celery，只需要在settings中配置即可
app.config_from_object('django.conf:settings')

# 使用这句，则在task中就不需要根据相对路径导入celery对象了，只需要导入shared_task
app.autodiscover_tasks(lambda :settings.INSTALLED_APPS)

# 设置定时任务
app.conf.update(
    CELERYBEAT_SCHEDULE={
        'sum-add': {  # 名字随意起
            'task': 'app01.task.add',  # 指定定时任务路径
            'schedule': timedelta(seconds=20),  # 每20执行一次
            'args': (5, 6)
        },
        'send_email': {
            'task': 'app01.task.email',
            'schedule': crontab(hour='18',minute='45'),  # 每天18点45分执行
            'args':(1,2)
        }
    }
)

　　5.task中写任务处理逻辑

　　一般来说，一个app中只需要写一个task文件就可以了，异步、定时、延时任务都可配置

from celery import shared_task

@shared_task
def add_user(data):
    ...
    return '用户添加成功！'

@shared_task
def email(data):
    ...
    return '邮件发送成功！'

　　6.views中触发任务

from task import add_user,emial
from datetime import datetime

class userViewset():
　　def post(request):
　　　　ret = add_user.delay(request.data)  # 触发异步任务

class EmailViewset():
　　def post(request):
       ctime = datetime.now()  # 当前时间
       utc_time = datetime.utcfromtimestamp(ctime.timestamp())  # 转成本地时间
       time_delta = timedelta(seconds=30)  # 设置延时30s
       task_time = utc_time + time_delta  # 设定时间点为30s后
       ret = add_user.apply_async(args=(request.data,), eta=task_time)  # 触发延时任务

需要注意的几点：
　　1.delay()方法只能传递可被Json序列化的数据，也就是说不能传递对象。如果传了不可序列化的数据则会报错：
　　　　kombu.exceptions.EncodeError: Object of type *args is not JSON serializable

　　2.如果配置完成后，执行定时任务时，发现只要添加hour就会无法在指定时间触发任务，则是时区问题

　　　　解决方法：在settings中配置

CELERY_TIMEZONE='Asia/Shanghai'
CELERY_ENABLE_UTC=True