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Django与Celery的安装使用

原文作者：studytime
原文链接：https://www.studytime.xin/

任务所在目录
    ├── celery_tasss # celery包 如果celery_task只是建了普通文件夹__init__可以没有,如果是包一定要有
    │   ├── __init__.py # 包文件 看情况要不要存在
    │   ├── celery.py   # celery连接和配置相关文件，且名字必须交celery.py,其实也不是必须的不然你指令可能要修改
    │   └── tasks.py    # 所有任务函数


├── celery_tasks
│   ├── celeryconfig.py  # celery 实例
│   ├── celery.py       # celery 配置相关文件
│   ├── __init__.py     # 包文件，看情况要不要存在
│   └── tasks.py        # 所有任务函数

配置 celeryconfig.py

from kombu import Queue, Exchange

BROKER_URL = 'redis://127.0.0.1:6379/7'
CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://127.0.0.1:6379/8'

CELERY_IMPORTS = (
    'celery_tasks.tasks',
)

# 任务序列化和反序列化    pickle
CELERY_TASK_SERIALIZER = 'json'

# 结果序列化格式，默认为pickle
CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json'

# 指定接受的内容类型(默认为允许所有格式)   ['pickle', 'json', 'msgpack', 'yaml']
CELERY_ACCEPT_CONTENT = ['json']

# 启动时区设置
CELERY_ENABLE_UTC = True
# 设置时区
CELERY_TIMEZONE = 'Asia/Shanghai'

# 任务结果过期时间
CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = 60 * 60 * 24

# 任务过期时间，600s后结果结束
# CELERY_TASK_TIME_LIMIT= 10 * 60

# 并发的worker数量，也是命令行-c指定的数目，worker数量不是越多越好，保证任务不堆积，加上一些新增任务的预留就可以了
CELERYD_CONCURRENCY = 10

# celery worker 每次去BROKER中预取任务的数量
CELERYD_PREFETCH_MULTIPLIER = 4

# 每个worker最多执行1000个任务就会被销毁，可防止内存泄露
CELERYD_MAX_TASKS_PER_CHILD = 1000

# 任务过期时间，celery任务执行结果的超时时间
CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = 24 * 60 * 60

# Worker在任务执行完后才向Broker发送acks，告诉队列这个任务已经处理了，可靠性较强，但也可能出现重复执行
CELERY_ACKS_LATE = True

# 设置默认的队列名称，未指定的情况下都会放入默认队列中
CELERY_DEFAULT_QUEUE = "default"

# 再不关注结果的情况下，可以设置成True，忽略结果上传broker
# CELERY_IGNORE_RESULT = True


CELERY_QUEUES = (
    Queue('default', exchange=Exchange('default'), routing_key='default'),
    Queue('for_email', exchange=Exchange('for_email'), routing_key='for_email'),
   
)

CELERY_ROUTES = {
    'celery_tasks.tasks.send_mail_task': {'queue': 'for_email', 'routing_key': 'for_email'},
}

celery.py

from celery import Celery
from celery_tasks import celeryconfig
from vdw_mws import settings
import os

# 为celery设置环境变量
os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "vdw_mws.settings")

## 创建celery app
app = Celery('celery_tasks')

# 从单独的配置模块中加载配置
app.config_from_object(celeryconfig)

# 设置app自动加载任务
app.autodiscover_tasks(['celery_tasks'])

task.py 邮件服务task

from celery_tasks.celery import app as celery_app # 导入创建好的celery应用
from django.core.mail import send_mail # 使用django内置函数发送邮件
from vdw_mws import settings  # 导入django的配置

@celery_app.task
def send_mail_task(title,email,msg):
# 使用django内置函数发送邮件
send_mail(title, '', settings.EMAIL_FROM,[email],html_message=msg)

在django的settings文件中增加邮箱测试配置文件

EMAIL_BACKEND = 'django.core.mail.backends.smtp.EmailBackend'
EMAIL_HOST = 'smtp.163.com'
EMAIL_PORT = 465
EMAIL_USE_SSL = True  # SSL加密方式
# #发送邮件的邮箱
EMAIL_HOST_USER = 'huangrong08260@163.com'
# #在邮箱中设置的客户端授权密码
EMAIL_HOST_PASSWORD = 'token95'
# #收件人看到的发件人，必须和上面的邮箱一样，否则发不出去
EMAIL_FROM = '天天生鲜<huangrong08260@163.com>'

启动服务

celery worker -A celery_tasks -l INFO -c 2 -Q for_email


[tasks]
  . celery_tasks.tasks.send_mail_task
 

[2020-03-29 23:10:16,922: INFO/MainProcess] Connected to redis://127.0.0.1:6379/8
[2020-03-29 23:10:16,933: INFO/MainProcess] mingle: searching for neighbors
[2020-03-29 23:10:17,939: INFO/MainProcess] mingle: all alone
[2020-03-29 23:10:17,958: WARNING/MainProcess] /Users/baihe/.virtualenvs/mws/lib/python3.6/site-packages/celery/fixups/django.py:265: UserWarning: Using settings.DEBUG leads to a memory leak, never use this setting in production environments!
  warnings.warn('Using settings.DEBUG leads to a memory leak, never '
[2020-03-29 23:10:17,959: WARNING/MainProcess] celery@baihe.lan ready.

测试邮件发送

(mws) ➜  mws git:(personal/baihe/2020-03-22-celery-framework) python3
Python 3.6.6 (v3.6.6:4cf1f54eb7, Jun 26 2018, 19:50:54)
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 6.0 (clang-600.0.57)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>
>>>
>>>
>>> from celery_tasks.tasks import send_mail_task
>>> title = '访问百度'
>>> msg = '<a href="http://www.baidu.com/" target="_blank">访问百度</a>'
>>> email = 'b_aihe@163.com'
>>> send_mail_task.delay(title, email, msg)
<AsyncResult: dd90e491-aeed-44c9-b8f9-08785672d829>


# 查看队列服务输出

[2020-03-29 23:11:54,849: INFO/MainProcess] Received task: celery_tasks.tasks.send_mail_task[dd90e491-aeed-44c9-b8f9-08785672d829]

[2020-03-29 23:11:56,906: INFO/MainProcess] Task celery_tasks.tasks.send_mail_task[dd90e491-aeed-44c9-b8f9-08785672d829] succeeded in 2.05399569599831s: None

启动命令参数说明

celery worker -A celery_tasks -Q for_email -l INFO -c 2  -f logs/message.log

参数1：celery 固定参数，用于启动celery
参数2：启动的celery组件，这里启动的是worker，用于执行任务
参数3、4：参数为一组，启动的task任务
参数5、6：参数为一组，用于指定消费队列，参数中，'-Q', 'message_queue'两个参数，是指定这个worker消费名为“message_queue”的队列
参数7、8：参数为一组，指定日志的级别，这里记录级别为info的日志
参数9、10：参数为一组，-c 2，指定启动多少个work进程
参数11、12：参数为一组，指定日志文件的位置，这里将日志记录在log/message.log

额外说明：当在高并发场景下，使用gevent或者event时，可以用-P 参数，-P eventlet。

celery 其他相关命令

# 发布任务
celery -A celery_task beat
# 执行任务
celery -A celery_task worker -l info -P eventlet
# 将以上两条合并
celery -B -A celery_task worker
# 后台启动celery worker进程
celery multi start work_1 -A appcelery
# 停止worker进程，如果无法停止，加上-A
celery multi stop WORKNAME
# 重启worker进程
celery multi restart WORKNAME
# 查看进程数
celery status -A celery_task

celery 监控软件flower

安装flower

pip3 install flower

启动flower

# 指定对外访问IP及redis为broker
celery flower --address=127.0.0.1 --broker='redis://localhost'

# basic_auth开启认证
celery flower --address=127.0.0.1 --broker='redis://localhost' --basic_auth=admin:123456

查看页面

http://127.0.0.1:5555/

celery 和 supervisor 结合使用

supervisor 安装和使用

supervisor 在centos下的安装和使用文档

celery 邮件队列服务在supervisor中的配置

cd /etc/supervisord.d

vim send-email-task.conf

[program:send-email-task]
process_name=%(program_name)s_%(process_num)02d
command=/root/.virtualenvs/vdw_mws/bin/python /root/.virtualenvs/vdw_mws/bin/celery worker -A celery_tasks -l INFO -c 8 -Q for_adv_finances_count
environment=PATH="~/.virtualenvs/vdw_mws/bin"
directory=/data/wwwroot/mws
autostart=true
autorestart=true
user=root
numprocs=1
redirect_stderr=true
stdout_logfile=/data/log/vdw_mws/celery-adv-finances-count.log
stopwatisecs=60
priority=994
stdout_logfile_maxbytes = 10MB

重启supervisor服务

systemctl restart supervisord

environment=PATH="~/.virtualenvs/vdw_mws/bin"
directory=/data/wwwroot/mws
autostart=true
autorestart=true
user=root
numprocs=1
redirect_stderr=true
stdout_logfile=/data/log/vdw_mws/celery-adv-finances-count.log
stopwatisecs=60
priority=994
stdout_logfile_maxbytes = 10MB

重启supervisor服务

systemctl restart supervisord

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 前端开发之弹出框系列教程一：Alert提示框
 制作弹出框系列教程2--遮罩层
 制作弹出框系列教程1--效果预览
 offset client scroll

原文地址：https://www.cnblogs.com/studytime/p/12871018.html

Django与Celery的安装使用

目录

celery 简介

Celery的核心模块和架构

任务模块 Task

消息中间件 Broker

任务执行单元 Worker

Beat

任务结果存储 Backend

celery 分布式脚本架构图

常见使用场景

使用Celery实现异步任务

使用Celery定时任务

celery安装与使用

版本选择

安装命令

django 进行注册

代码配置目录

配置 celeryconfig.py

celery.py

task.py 邮件服务task

在django的settings文件中增加邮箱测试配置文件

启动服务

测试邮件发送

启动命令参数说明

celery 其他相关命令

celery 监控软件flower

安装flower

启动flower

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celery 和 supervisor 结合使用

supervisor 安装和使用

celery 邮件队列服务在supervisor中的配置

重启supervisor服务

重启supervisor服务