cerely-分布式异步任务队列
loviezhang 2019-12-15
Celery 是一个强大的 分布式任务队列 的 异步处理框架，它可以让任务的执行完全脱离主程序，甚至可以被分配到其他主机上运行。我们通常使用它来实现异步任务（async task）和定时任务（crontab）。
在Celery中几个基本的概念，需要先了解下，不然不知道为什么要安装下面的东西。概念：Broker、Backend。
broker
broker是一个消息传输的中间件或消息队列，可以理解为一个邮箱。
每当应用程序调用celery的异步任务的时候，会向broker传递消息，而后celery的worker将会取到消息，进行对于的程序执行。其中Broker的中文意思是 经纪人 ，其实就是一开始说的 消息队列 ，用来发送和接受消息。这个Broker有几个方案可供选择：RabbitMQ (消息队列)，Redis（缓存数据库），数据库（不推荐），等等
backend
用于存储这些消息以及celery执行的一些消息和结果。
Backend是在Celery的配置中的一个配置项 CELERY_RESULT_BACKEND ，作用是保存结果和状态，如果你需要跟踪任务的状态，那么需要设置这一项，可以是Database backend，也可以是Cache backend，具体可以参考这里： CELERY_RESULT_BACKEND 。
brokers，官方推荐是 rabbitmq 和 redis，至于 backend，就是数据库。为了简单可以都使用 redis。
这是在网上最多的一张Celery的图
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（task result store）组成。
1.消息中间件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, MongoDB (experimental), Amazon SQS (experimental),CouchDB (experimental), SQLAlchemy (experimental),Django ORM (experimental), IronMQ
2.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。
3.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，memcached, mongodb，SQLAlchemy, Django ORM，Apache Cassandra, IronCache 等。
安装：
pip install redis pip install celery
它的架构组成如下图：
Celery 主要包含以下几个模块：
任务模块 Task
包含异步任务和定时任务。其中，异步任务通常在业务逻辑中被触发并发往任务队列，而定时任务由 Celery Beat 进程周期性地将任务发往任务队列。
消息中间件 Broker
Broker，即为任务调度队列，接收任务生产者发来的消息（即任务），将任务存入队列。Celery 本身不提供队列服务，官方推荐使用 RabbitMQ 和 Redis 等。
任务执行单元 Worker
Worker 是执行任务的处理单元，它实时监控消息队列，获取队列中调度的任务，并执行它。
任务结果存储 Backend
Backend 用于存储任务的执行结果，以供查询。同消息中间件一样，存储也可使用 RabbitMQ, redis 和 MongoDB 等。
开始使用 Celery
使用celery包含三个方面：1. 定义任务函数。2. 运行celery服务。3. 客户应用程序的调用。
创建 Celery 实例
将下面的代码保存为文件 tasks.py：
# -*- coding: utf-8 -*-
import time
from celery import Celery
broker = ‘redis://127.0.0.1:6379‘
backend = ‘redis://127.0.0.1:6379/0‘
app = Celery(‘my_task‘, broker=broker, backend=backend)
@app.task
def add(x, y):
time.sleep(5) # 模拟耗时操作
return x + y上面的代码做了几件事：
创建了一个 Celery 实例 app，名称为 my_task；
指定消息中间件用 redis，URL 为 redis://127.0.0.1:6379；
指定存储用 redis，URL 为 redis://127.0.0.1:6379/0；
创建了一个 Celery 任务 add，当函数被 @app.task 装饰后，就成为可被 Celery 调度的任务；
启动 Celery Worker
在当前目录，使用如下方式启动 Celery Worker：
celery worker -A tasks --loglevel=info
其中：
参数 -A 指定了 Celery 实例的位置，本例是在 tasks.py 中，Celery 会自动在该文件中寻找 Celery 对象实例，当然，我们也可以自己指定，在本例，使用 -A tasks.app；
参数 --loglevel 指定了日志级别，默认为 warning，也可以使用 -l info 来表示；
在生产环境中，我们通常会使用 Supervisor 来控制 Celery Worker 进程。
启动成功后，控制台会显示如下输出：
调用任务
现在，我们可以在应用程序中使用 delay() 或 apply_async() 方法来调用任务。
在当前目录打开 Python 控制台，输入以下代码：
>>> from tasks import add >>> add.delay(2, 8) <AsyncResult: 2272ddce-8be5-493f-b5ff-35a0d9fe600f>
在上面，我们从 tasks.py 文件中导入了 add 任务对象，然后使用 delay() 方法将任务发送到消息中间件（Broker），Celery Worker 进程监控到该任务后，就会进行执行。我们将窗口切换到 Worker 的启动窗口，会看到多了两条日志：
[2016-12-10 12:00:50,376: INFO/MainProcess] Received task: tasks.add[2272ddce-8be5-493f-b5ff-35a0d9fe600f] [2016-12-10 12:00:55,385: INFO/PoolWorker-4] Task tasks.add[2272ddce-8be5-493f-b5ff-35a0d9fe600f] succeeded in 5.00642602402s: 10
这说明任务已经被调度并执行成功。
另外，我们如果想获取执行后的结果，可以这样做：
>>> result = add.delay(2, 6) >>> result.ready() # 使用 ready() 判断任务是否执行完毕 False >>> result.ready() False >>> result.ready() True >>> result.get() # 使用 get() 获取任务结果 8
在上面，我们是在 Python 的环境中调用任务。事实上，我们通常在应用程序中调用任务。比如，将下面的代码保存为 client.py:
# -*- coding: utf-8 -*- from tasks import add # 异步任务 add.delay(2, 8) print ‘hello world‘
运行命令 python client.py，可以看到，虽然任务函数 add 需要等待 5 秒才返回执行结果，但由于它是一个异步任务，不会阻塞当前的主程序，因此主程序会往下执行 print 语句，打印出结果。
使用配置
在上面的例子中，我们直接把 Broker 和 Backend 的配置写在了程序当中，更好的做法是将配置项统一写入到一个配置文件中，通常我们将该文件命名为 celeryconfig.py。Celery 的配置比较多，可以在官方文档查询每个配置项的含义。
下面，我们再看一个例子。项目结构如下：
celery_demo # 项目根目录
├── celery_app # 存放 celery 相关文件
│ ├── __init__.py
│ ├── celeryconfig.py # 配置文件
│ ├── task1.py # 任务文件 1
│ └── task2.py # 任务文件 2
└── client.py # 应用程序__init__.py 代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*- from celery import Celery app = Celery(‘demo‘) # 创建 Celery 实例 app.config_from_object(‘celery_app.celeryconfig‘) # 通过 Celery 实例加载配置模块
celeryconfig.py 代码如下：
BROKER_URL = ‘redis://127.0.0.1:6379‘ # 指定 Broker
CELERY_RESULT_BACKEND = ‘redis://127.0.0.1:6379/0‘ # 指定 Backend
CELERY_TIMEZONE=‘Asia/Shanghai‘ # 指定时区，默认是 UTC
# CELERY_TIMEZONE=‘UTC‘
CELERY_IMPORTS = ( # 指定导入的任务模块
‘celery_app.task1‘,
‘celery_app.task2‘
)task1.py 代码如下：
import time
from celery_app import app
@app.task
def add(x, y):
time.sleep(2)
return x + ytask2.py 代码如下：
import time
from celery_app import app
@app.task
def multiply(x, y):
time.sleep(2)
return x * yclient.py 代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*- from celery_app import task1 from celery_app import task2 task1.add.apply_async(args=[2, 8]) # 也可用 task1.add.delay(2, 8) task2.multiply.apply_async(args=[3, 7]) # 也可用 task2.multiply.delay(3, 7) print ‘hello world‘
现在，让我们启动 Celery Worker 进程，在项目的根目录下执行下面命令：
celery -A celery_app worker --loglevel=info
接着，运行 python client.py，它会发送两个异步任务到 Broker，在 Worker 的窗口我们可以看到如下输出：
[2016-12-10 13:51:58,939: INFO/MainProcess] Received task: celery_app.task1.add[9ccffad0-aca4-4875-84ce-0ccfce5a83aa] [2016-12-10 13:51:58,941: INFO/MainProcess] Received task: celery_app.task2.multiply[64b1f889-c892-4333-bd1d-ac667e677a8a] [2016-12-10 13:52:00,948: INFO/PoolWorker-3] Task celery_app.task1.add[9ccffad0-aca4-4875-84ce-0ccfce5a83aa] succeeded in 2.00600231002s: 10 [2016-12-10 13:52:00,949: INFO/PoolWorker-4] Task celery_app.task2.multiply[64b1f889-c892-4333-bd1d-ac667e677a8a] succeeded in 2.00601326401s: 21
定时任务
Celery 除了可以执行异步任务，也支持执行周期性任务（Periodic Tasks），或者说定时任务。Celery Beat 进程通过读取配置文件的内容，周期性地将定时任务发往任务队列。
让我们看看例子，项目结构如下：
celery_demo # 项目根目录
├── celery_app # 存放 celery 相关文件
├── __init__.py
├── celeryconfig.py # 配置文件
├── task1.py # 任务文件
└── task2.py # 任务文件__init__.py 代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*- from celery import Celery app = Celery(‘demo‘) app.config_from_object(‘celery_app.celeryconfig‘)
celeryconfig.py 代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
from datetime import timedelta
from celery.schedules import crontab
# Broker and Backend
BROKER_URL = ‘redis://127.0.0.1:6379‘
CELERY_RESULT_BACKEND = ‘redis://127.0.0.1:6379/0‘
# Timezone
CELERY_TIMEZONE=‘Asia/Shanghai‘ # 指定时区，不指定默认为 ‘UTC‘
# CELERY_TIMEZONE=‘UTC‘
# import
CELERY_IMPORTS = (
‘celery_app.task1‘,
‘celery_app.task2‘
)
# schedules
CELERYBEAT_SCHEDULE = {
‘add-every-30-seconds‘: {
‘task‘: ‘celery_app.task1.add‘,
‘schedule‘: timedelta(seconds=30), # 每 30 秒执行一次
‘args‘: (5, 8) # 任务函数参数
},
‘multiply-at-some-time‘: {
‘task‘: ‘celery_app.task2.multiply‘,
‘schedule‘: crontab(hour=9, minute=50), # 每天早上 9 点 50 分执行一次
‘args‘: (3, 7) # 任务函数参数
}
}task1.py 代码如下：
import time
from celery_app import app
@app.task
def add(x, y):
time.sleep(2)
return x + ytask2.py 代码如下：
import time
from celery_app import app
@app.task
def multiply(x, y):
time.sleep(2)
return x * y现在，让我们启动 Celery Worker 进程，在项目的根目录下执行下面命令：
celery -A celery_app worker --loglevel=info
接着，启动 Celery Beat 进程，定时将任务发送到 Broker，在项目根目录下执行下面命令：
celery_demo $ celery beat -A celery_app
celery beat v4.0.1 (latentcall) is starting.
__ - ... __ - _
LocalTime -> 2016-12-11 09:48:16
Configuration ->
. broker -> redis://127.0.0.1:6379//
. loader -> celery.loaders.app.AppLoader
. scheduler -> celery.beat.PersistentScheduler
. db -> celerybeat-schedule
. logfile -> [stderr]@%WARNING
. maxinterval -> 5.00 minutes (300s)之后，在 Worker 窗口我们可以看到，任务 task1 每 30 秒执行一次，而 task2 每天早上 9 点 50 分执行一次。
在上面，我们用两个命令启动了 Worker 进程和 Beat 进程，我们也可以将它们放在一个命令中：
$ celery -B -A celery_app worker --loglevel=info
错误：Celery ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0)
解决方案：
pip install eventlet
celery -A <mymodule> worker -l info -P eventlet
参考文章：https://blog.csdn.net/chenqiuge1984/article/details/80127446
