简介
celery 是一个简单、灵活、可靠的分布式系统，可以处理大量的消息。
celery 是一个任务队列，关注实时处理，同时支持任务调度。
它的工作机制是这样的：
快速使用
安装：pip3 install celery
# proj.py
from celery import Celery
app = Celery("hello", broker="amqp://guest@localhost//")
@app.task
def hello():
return "hello world"
启动 worker
// 启动 worker
$ celery -A proj worker -l info
-------------- celery@bogon v4.2.2 (windowlicker)
---- **** -----
--- * *** * -- macOS-10.15.1-x86_64-i386-64bit 2019-12-09 17:10:39
-- * - **** ---
- ** ---------- [config]
- ** ---------- .> app: hello:0x10b4bc640
- ** ---------- .> transport: amqp://guest:**@localhost:5672//
- ** ---------- .> results: disabled://
- *** --- * --- .> concurrency: 8 (prefork)
-- ******* ---- .> task events: OFF (enable -E to monitor tasks in this worker)
--- ***** -----
-------------- [queues]
.> celery exchange=celery(direct) key=celery
# 标注 celery 获取的任务列表
[tasks]
. proj.hello
[2019-12-09 17:10:39,731: INFO/MainProcess] Connected to amqp://guest:**@127.0.0.1:5672//
[2019-12-09 17:10:39,750: INFO/MainProcess] mingle: searching for neighbors
[2019-12-09 17:10:40,788: INFO/MainProcess] mingle: all alone
[2019-12-09 17:10:40,802: INFO/MainProcess] celery@bogon ready.
任务派发
>>> from proj import hello
>>> hello.delay()
<AsyncResult: 5e9ad990-4d09-4ed3-9b90-a1ff00d9020f>
任务接收
[2019-12-09 17:12:06,720: INFO/MainProcess] Received task: proj.hello[5e9ad990-4d09-4ed3-9b90-a1ff00d9020f]
[2019-12-09 17:12:06,723: INFO/ForkPoolWorker-8] Task proj.hello[5e9ad990-4d09-4ed3-9b90-a1ff00d9020f] succeeded in 0.00046249000000386786s: 'hello world'
这样就成功使用了 celery。
异步任务&定时任务
异步任务
在一些场景中，可能会涉及到发短信、邮件和一些比较耗时的任务，我们期望用户在使用的时候没有延时的效果，我们可以这样做.
A：先增加一个发送邮件的任务
@app.task
def send_mail():
# 伪造：发送邮件
time.sleep(3) # 模拟耗时
print("Hello：xxxxx")
return 1
B：任务派发
>>> from proj import send_mail
>>> res = send_mail.delay() # 这一步不用等待，即可执行以下代码
# 查看任务状态
>>> res.status
'PENDING' # 表示任务尚未执行完成
>>> res.status
'SUCCESS' # 任务执行成功
>>> res.result # 获取任务结果，也是 return 的值
1
C：任务查看
# 接收任务
[2019-12-09 17:36:41,369: INFO/MainProcess] Received task: proj.send_mail[cb6907f1-c65a-42af-a01e-0bd7af51140f]
[2019-12-09 17:36:44,372: WARNING/ForkPoolWorker-8] Hello：xxxxx
# 执行共耗时时间及结果值
[2019-12-09 17:36:44,391: INFO/ForkPoolWorker-8] Task proj.send_mail[cb6907f1-c65a-42af-a01e-0bd7af51140f] succeeded in 3.0201863589999967s: 1
如果获取任务状态及结果报错，需要配置 celery 实例的 backend 属性，来完成任务结果的存储
定时任务
在一些场景中，比如可能需要给用户来一份生日关怀、每天发一封给自己发一封天气预报...我们可以这样做.
- 在添加定时任务的时候，需要使用到
celery beat这样的一个调度器，由它来定期启动任务，派发给工作者去执行这些任务。 - 默认情况下，任务来自
beat_schedule设置，但是也可以使用自定义存储，比如将任务存储在SQL数据库中。 - 要确保
celery beat这个调度器只运行这一个，否则你可能会得到重复的任务。 - Using a centralized approach means the schedule doesn’t have to be synchronized, and the service can operate without using locks.
A：配置一个发生日关怀的任务
@app.task
def send_birthday_wish(name):
# 伪造：发送生日祝福
print(f"{name}, Happy birthday to you ~ ")
return 1
B：配置何时执行
因处于东8区，先改下时区的配置
app.conf.timezone = "Asia/Shanghai"
配置任务
# 第一种配置方式
...
from celery.schedules import crontab
...
@app.on_after_configure.connect
def setup_periodic_tasks(sender, **kwargs):
# 每 10s 发送一个生日祝福
sender.add_periodic_task(10.0, send_birthday_wish.s('liuzhichao'), name='add every 10')
# 每 30s 发送一个生日祝福
sender.add_periodic_task(30.0, send_birthday_wish.s('jenny'), expires=10)
# 每周一 7:30 发送一个生日祝福
sender.add_periodic_task(
crontab(hour=7, minute=30, day_of_week=1),
send_birthday_wish.s('xx'),
)
# 第二种配置方式
app.conf.beat_schedule = {
# 每 30s 发送一次生日祝福
'add-every-30-seconds': {
'task': 'proj.send_birthday_wish',
'schedule': 10.0,
'args': ('liuzhichao', )
},
# 每年 7月17号 9点30分 发送生日祝福
'add-every-year': {
'task': 'proj.send_birthday_wish',
'schedule': crontab(
minute=30, hour=9, day_of_month=17, month_of_year=7
),
'args': ('liuzhichao', )
}
}
C：启动定时任务
# 启动定时任务服务
$ celery -A proj beat
OR
# 可以通过激活 workers -B 选项将 beat 嵌入到 worker 中，如果你永远不会运行一个以上的 worker 节点，这是很方便的，但是它不常用，因此不推荐在生产中使用。
$ celery -A proj worker -B