刨析django----celery

目录

简介

celery是基于python的分布式任务队列，一款简单、灵活、可靠的分布式系统。可以在一台机器上运行，也可以在多台机器上运行。
任务队列一般用于线程或计算机之间分配工作的一种机制。

核心

1. task， 耗时的任务、定时任务
2. broker， 消息中间件，如redis/rabbitmq
3. worker, 执行者，并发执行（eventlet，gevent）
4. backend， 存储任务的结果，如redis/memcached/Django ORM; 默认禁用，如果不需要结果则禁用；局部禁用 结果

@app.task(ignore_result=True)deftask():return5

1. beat， 定时任务的调度器

功能

1. 监控集群状态
2. 任务调度
3. 内存泄漏保护

Celery配置项

app = Celery("myworker")# 消息队列
app.conf.broker_url =""# 结果后台
app.conf.result_backend =""# 时区
app.conf.timezone ="Asia/Shanghai"# 保存结果过期 s
app.conf.result_expires =200

web框架集成

flask，
django,

安装

pip install celery==4.4.7# 同时安装依赖
pip install 'celery[gevent]'
pip install 'celery[redis]'

broker

rabbitmq

生产环境中的首先

# 只需简单配置
broker_url ='amqp://myuser:mypassword@localhost:5672/myvhost'

rabbitmq官网

Ubuntu安装：

$ sudo apt-get install rabbitmq-server

docker运行：

$ docker run -d -p 5462:5462 rabbitmq

https://www.celerycn.io/ru-men/celery-chu-ci-shi-yong

在包中使用Celery

python3中优先绝对路径导入，然后相对路径

1. 目录结构
2. 代码celery.py

"""
    基础设置
"""from celery import Celery

# 实例化
app = Celery("my_worker",# worker名称
    broker="redis://:[email protected]:6379/5",# 消息队列
    backend="redis://:[email protected]:6379/6",# 结果后端，默认禁用
    include=["pkg.tasks"],# celery启动时，需导入的模块)# 更新配置
app.conf.update(
    result_expires =3600,# 结果过期时间)if __name__ =="__main__":
    app.start()

tasks.py

"""
    创建任务函数
"""from.celery import app

# 创建任务函数@app.taskdeftask1():print("简单打印结果。。。")[email protected](ignore_result=True)# 当前任务禁用结果deftask2():print("局部禁用结果")return10

启动worker进程

# windows  使用eventlet、gevent单线程的高并发---协程
celery -A pkg worker -l info -P eventlet  -n laufing    
# -A 应用# -l log级别# -P 并发形式# -n 主机名 , 一台主机一个名字，起一个worker进程# linux  默认prefork 进程池
celery -A pkg worker -l info  

查看worker正在处理的任务:

#  检查集群中所有的worker正在执行的任务
celery -A pkg inspect active

# 监视 指定某些worker 正在执行的任务
celery -A pkg inspect active [email protected]， 

# 监控worker及执行的任务
celery -A pkg control enable_events
# 查看worker执行状况
celery -A pkg events --dump 
# 禁用事件
celery -A pkg control disable_events

# 查看集群中的worker列表
celery -A pkg status

celery定时任务

1. 配置 定时任务调度器

# celery.py 内部# 定时任务调度器
beat_shedule ={"task1":{"task":"pkg.tasks.func1",# 任务函数"schedule": crontab(minute="*/1"),# 每1分钟执行一次，将任务提交到任务队列"args":(),# 任务函数的参数},"task2":{},"task3":{},}# 更新配置
app.conf.update(
    beat_schedule = beat_schedule
)

1. 启动 定时任务调度器

# 启动， 会定时提交任务到异步队列
celery -A pkg beat -l info

# 启动worker进程
celery -A pkg worker -l info -P eventlet -n laufing

1. 定时任务遇到的问题
2. 解决方案删除之前启动定时任务的相关文件

以上可以直接在Django中使用Celery的定时任务

后台启动worker进程

linux下：， 注意window平台不支持

# 后台启动 multi start
celery -A pkg multi start my_worker -l info 

# 后台 重启  multi restart# 后台 异步停止  multi stop # 后台同步停止  multi stopwait