Celery
Celery 官网:http://www.celeryproject.org/
Celery 官方文档英文版:http://docs.celeryproject.org/en/latest/index.html
Celery 官方文档中文版:http://docs.jinkan.org/docs/celery/
Celery架构
Celery的架构由三部分组成,消息中间件(message broker)、任务执行单元(worker)和 任务执行结果存储(backend - task result store)组成。
消息中间件: 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等等
任务执行单元: 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。
任务结果存储: 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
使用场景
异步任务:将耗时操作任务提交给Celery去异步执行,比如发送短信/邮件、消息推送、音视频处理等等
定时任务:定时执行某件事情,比如每天数据统计
Celery的安装配置: pip install celery
Celery执行异步任务
project
├── celery_task # celery包
│ ├── __init__.py # 包文件
│ ├── celery.py # celery连接和配置相关文件,且名字必须交celery.py
│ └── tasks.py # 所有任务函数
├── add_task.py # 添加任务
└── get_result.py # 获取结果
不涉及django
简单使用
celery_task/celery.py
from celery import Celery # 通过Celery功能产生一个celery应用 broker = 'redis://127.0.0.1:6379/14' # 任务仓库 backend = 'redis://127.0.0.1:6379/15' # 结果仓库 include = ['celery_task.task1', 'celery_task.task2'] # 任务们,完成需求的函数所在的文件 app = Celery(broker=broker, backend=backend, include=include) # 在(luffy) C:UsersAdministrator.SC-201906081554Desktopluffyluffyapiscriptscelery框架高级使用下启动worker: pip3 install eventlet celery worker -A celery_task -l info -P eventlet # 非windows 命令:celery worker -A celery_task -l info
# 手动添加任务
celery_task/task1.py
from .celery import app @app.task def add(n1, n2): print('运算数', n1, n2) print('运算结果: %s' % (n1 + n2)) return n1 + n2
celery_task/task2.py
from .celery import app @app.task def low(n1, n2): print(('减法:%s') % (n1 - n2)) return n1 - n2
add_task.py 添加任务
from celery_task import task1,task2
# 添加立即执行任务 # 使用模块中的函数, 和celery没有任何关系 # res = task1.add(10,5) # print(res) # res1 = task2.low(10,15) # print(res1) # 调用celery框架方法,完成任务添加 # res = task1.add.delay(100, 150) # print(res) # res1 = task2.low.delay(88,22) # print(res1)
# 添加延迟任务 from datetime import datetime, timedelta def eta_second(second): ctime = datetime.now() utc_ctime = datetime.utcfromtimestamp(ctime.timestamp()) time_delay = timedelta(seconds=second) return utc_ctime + time_delay res = task2.low.apply_async(args=(200, 50), eta=eta_second(10)) print(res)
get_result.py 获得结果
from celery_task.celery import app from celery.result import AsyncResult # id = '00c4f3c8-cdb8-48bb-b73e-4cde9f530151' # 失败任务 id = 'feb1c004-e40f-45a0-9796-32e9ddde07c9' # 成功任务 if __name__ == '__main__': async = AsyncResult(id=id, app=app) if async.successful(): result = async.get() print(result) elif async.failed(): print('任务失败') elif async.status == 'PENDING': print('任务等待中被执行') elif async.status == 'RETRY': print('任务异常后正在重试') elif async.status == 'STARTED': print('任务已经开始被执行')
高级使用
celery_task/celery.py
from celery import Celery broker = 'redis://127.0.0.1:6379/14' backend = 'redis://127.0.0.1:6379/15' include = ['celery_task.tasks'] app = Celery(broker=broker, backend=backend, include=include) app.conf.timezone = 'Asia/Shanghai' # 是否使用UTC app.conf.enable_utc = False from datetime import timedelta from celery.schedules import crontab app.conf.beat_schedule = { 'jump_task': { 'task': 'celery_task.tasks.jump', # task:任务源 'schedule': timedelta(seconds=3), # schedule:添加任务的时间配置,每3秒添加一次任务 # 'schedule': crontab(hour=8, day_of_week=1), # 每周一早八点 'args': (25, 3), # args:执行任务所需参数 } }
celery_task/tasks.py
from .celery import app @app.task def jump(n1, n2): print("积: %s" % (n1 * n2)) return n1 *n2 @app.task def full(n1, n2): print("商: %s" % (n1 // n2)) return n1 // n2
django中使用
celery_task/celery.py
非windows: 命令:celery worker -A celery_task -l info
windows:(luffy) C:UsersAdministrator.SC-201906081554Desktopluffyluffyapi>
启动worker:pip3 install eventlet celery worker -A celery_task -l info -P eventlet
启动beat:celery beat -A celery_task -l info 添加任务
# 如果对环境变量操作不是很透彻,将celery_task包放在项目根目录下 # 配置django环境 import os, django # import sys # sys.path.append(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))) os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "luffyapi.settings.dev") django.setup() from celery import Celery broker = 'redis://127.0.0.1:6379/14' # 任务仓库 backend = 'redis://127.0.0.1:6379/15' # 结果仓库 include = ['celery_task.tasks'] # 任务们,完成需求的函数所在的文件 app = Celery(broker=broker, backend=backend, include=include) # 在高级使用文件夹下启动worker:celery worker -A celery_task -l info -P eventlet # 在高级使用文件夹下在另外一个终端启动beat:celery beat -A celery_task -l info # beat也是一个socket,启动后会根据配置文件,自动添加任务(定时任务)
# beat添加任务,worker执行任务 # 时区 app.conf.timezone = 'Asia/Shanghai' app.conf.enable_utc = False from datetime import timedelta from celery.schedules import crontab app.conf.beat_schedule = { 'update_banner_list_task': { 'task': 'celery_task.tasks.update_banner_list', # task:任务源 'schedule': timedelta(seconds=10), # schedule:添加任务的时间配置 # 'schedule': crontab(hour=8, day_of_week=1), # 每周一早八点 'args': (), # args:执行任务所需参数 } }
celery_task/tasks.py
from .celery import app from home.models import Banner from settings.const import BANNER_COUNT from home.serializers import BannerModelSerializer from django.core.cache import cache @app.task def update_banner_list(): # 获取最新内容 banner_query = Banner.objects.filter(is_delete=False, is_show=True).order_by('-orders')[:BANNER_COUNT] # 序列化 banner_data = BannerModelSerializer(banner_query, many=True).data for banner in banner_data: banner['image'] = 'http://127.0.0.1:8000' + banner['image'] # 更新缓存 cache.set('banner_list', banner_data) return True