一、什么是Celery
1.1、celery是什么
Celery是一个简单、灵活且可靠的,处理大量消息的分布式系统,专注于实时处理的异步任务队列,同时也支持任务调度。
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。
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
另外, Celery还支持不同的并发和序列化的手段
- 并发:Prefork, Eventlet, gevent, threads/single threaded
- 序列化:pickle, json, yaml, msgpack. zlib, bzip2 compression, Cryptographic message signing 等等
1.2、使用场景
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)。
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
1.3、Celery具有以下优点
Simple(简单)
Celery 使用和维护都非常简单,并且不需要配置文件。
Highly Available(高可用)
woker和client会在网络连接丢失或者失败时,自动进行重试。并且有的brokers 也支持“双主”或者“主/从”的方式实现高可用。
Fast(快速)
单个的Celery进程每分钟可以处理百万级的任务,并且只需要毫秒级的往返延迟(使用 RabbitMQ, librabbitmq, 和优化设置时)
Flexible(灵活)
Celery几乎每个部分都可以扩展使用,自定义池实现、序列化、压缩方案、日志记录、调度器、消费者、生产者、broker传输等等。
1.4、Celery安装
你可以安装Celery通过Python包管理平台(PyPI)或者源码安装
使用pip安装:
1 | $ pip install - U Celery |
或着:
1 | $ sudo easy_install Celery |
二、Celery执行异步任务
2.1、基本使用
创建项目celerypro
创建异步任务执行文件celery_task:
import celery import time backend='redis://127.0.0.1:6379/1' broker='redis://127.0.0.1:6379/2' cel=celery.Celery('test',backend=backend,broker=broker) @cel.task def send_email(name): print("向%s发送邮件..."%name) time.sleep(5) print("向%s发送邮件完成"%name) return "ok"
创建执行任务文件,produce_task.py:
from celery_task import send_email result = send_email.delay("yuan") print(result.id) result2 = send_email.delay("alex") print(result2.id)
注意,异步任务文件命令执行:
1 | celery worker - A celery_app_task - l info |
创建py文件:result.py,查看任务执行结果,
from celery.result import AsyncResult from celery_task import celasync_result=AsyncResult(id="c6ddd5b7-a662-4f0e-93d4-ab69ec2aea5d", app=cel)
if async_result.successful():
result = async_result.get()
print(result)
# result.forget() # 将结果删除
elif async_result.failed():
print('执行失败')
elif async_result.status == 'PENDING':
print('任务等待中被执行')
elif async_result.status == 'RETRY':
print('任务异常后正在重试')
elif async_result.status == 'STARTED':
print('任务已经开始被执行')
2.1、多任务结构
celery.py:
from celery import Celerycel = Celery('celery_demo',
broker='redis://127.0.0.1:6379/1',
backend='redis://127.0.0.1:6379/2',
# 包含以下两个任务文件,去相应的py文件中找任务,对多个任务做分类
include=['celery_tasks.task01',
'celery_tasks.task02'
])# 时区
cel.conf.timezone = 'Asia/Shanghai'
# 是否使用UTC
cel.conf.enable_utc = False
task01.py,task02.py:
#task01 import time from celery_tasks.celery import cel@cel.task
def send_email(res):
time.sleep(5)
return "完成向%s发送邮件任务"%res#task02
import time
from celery_tasks.celery import cel
@cel.task
def send_msg(name):
time.sleep(5)
return "完成向%s发送短信任务"%name
produce_task.py:
from celery_tasks.task01 import send_email from celery_tasks.task02 import send_msg# 立即告知celery去执行test_celery任务,并传入一个参数
result = send_email.delay('yuan')
print(result.id)
result = send_msg.delay('yuan')
print(result.id)
check_result.py:
from celery.result import AsyncResult from celery_tasks.celery import celasync_result = AsyncResult(id="562834c6-e4be-46d2-908a-b102adbbf390", app=cel)
if async_result.successful():
result = async_result.get()
print(result)
# result.forget() # 将结果删除,执行完成,结果不会自动删除
# async.revoke(terminate=True) # 无论现在是什么时候,都要终止
# async.revoke(terminate=False) # 如果任务还没有开始执行呢,那么就可以终止。
elif async_result.failed():
print('执行失败')
elif async_result.status == 'PENDING':
print('任务等待中被执行')
elif async_result.status == 'RETRY':
print('任务异常后正在重试')
elif async_result.status == 'STARTED':
print('任务已经开始被执行')
开启work:celery worker -A celery_task -l info -P eventlet,添加任务(执行produce_task.py),检查任务执行结果(执行check_result.py)
三、Celery执行定时任务
设定时间让celery执行一个定时任务,produce_task.py:
from celery_task import send_email from datetime import datetime# 方式一
v1 = datetime(2020, 3, 11, 16, 19, 00)
print(v1)
v2 = datetime.utcfromtimestamp(v1.timestamp())
print(v2)
result = send_email.apply_async(args=["egon",], eta=v2)
print(result.id)
# 方式二
ctime = datetime.now()
# 默认用utc时间
utc_ctime = datetime.utcfromtimestamp(ctime.timestamp())
from datetime import timedelta
time_delay = timedelta(seconds=10)
task_time = utc_ctime + time_delay# 使用apply_async并设定时间
result = send_email.apply_async(args=["egon"], eta=task_time)
print(result.id)
多任务结构中celery.py修改如下:
from datetime import timedelta from celery import Celery from celery.schedules import crontabcel = Celery('tasks', broker='redis://127.0.0.1:6379/1', backend='redis://127.0.0.1:6379/2', include=[
'celery_tasks.task01',
'celery_tasks.task02',
])
cel.conf.timezone = 'Asia/Shanghai'
cel.conf.enable_utc = Falsecel.conf.beat_schedule = {
# 名字随意命名
'add-every-10-seconds': {
# 执行tasks1下的test_celery函数
'task': 'celery_tasks.task01.send_email',
# 每隔2秒执行一次
# 'schedule': 1.0,
# 'schedule': crontab(minute="*/1"),
'schedule': timedelta(seconds=6),
# 传递参数
'args': ('张三',)
},
# 'add-every-12-seconds': {
# 'task': 'celery_tasks.task01.send_email',
# 每年4月11号,8点42分执行
# 'schedule': crontab(minute=42, hour=8, day_of_month=11, month_of_year=4),
# 'args': ('张三',)
# },
}
1 2 3 | # 启动 Beat 程序$ celery beat -A proj<br># Celery Beat进程会读取配置文件的内容,周期性的将配置中到期需要执行的任务发送给任务队列 # 之后启动 worker 进程.$ celery -A proj worker -l info 或者$ celery -B -A proj worker -l info |
四、Django中使用celery
项目根目录创建celery包,目录结构如下:
mycelery/ ├── config.py ├── __init__.py ├── main.py └── sms/ ├── __init__.py ├── tasks.py
配置文件config.py:
broker_url = 'redis://127.0.0.1:6379/15' result_backend = 'redis://127.0.0.1:6379/14'
任务文件tasks.py:
# celery的任务必须写在tasks.py的文件中,别的文件名称不识别!!! from mycelerys.main import app import timeimport logging
log = logging.getLogger("django")@app.task # name表示设置任务的名称,如果不填写,则默认使用函数名做为任务名
def send_sms(mobile):
"""发送短信"""
print("向手机号%s发送短信成功!"%mobile)
time.sleep(5)</span><span style="color: rgba(0, 0, 255, 1)">return</span> <span style="color: rgba(128, 0, 0, 1)">"</span><span style="color: rgba(128, 0, 0, 1)">send_sms OK</span><span style="color: rgba(128, 0, 0, 1)">"</span><span style="color: rgba(0, 0, 0, 1)">
@app.task # name表示设置任务的名称,如果不填写,则默认使用函数名做为任务名
def send_sms2(mobile):
print("向手机号%s发送短信成功!" % mobile)
time.sleep(5)</span><span style="color: rgba(0, 0, 255, 1)">return</span> <span style="color: rgba(128, 0, 0, 1)">"</span><span style="color: rgba(128, 0, 0, 1)">send_sms2 OK</span><span style="color: rgba(128, 0, 0, 1)">"</span></pre>
最后在main.py主程序中对django的配置文件进行加载
# 主程序 import os from celery import Celery # 创建celery实例对象 app = Celery("sms")# 把celery和django进行组合,识别和加载django的配置文件
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'celeryPros.settings.dev')# 通过app对象加载配置
app.config_from_object("mycelerys.config")# 加载任务
参数必须必须是一个列表,里面的每一个任务都是任务的路径名称
app.autodiscover_tasks(["任务1","任务2"])
app.autodiscover_tasks(["mycelerys.sms",])
# 启动Celery的命令
强烈建议切换目录到mycelery根目录下启动
celery -A mycelery.main worker --loglevel=info
Django视图调用:
from django.shortcuts import renderCreate your views here.
from django.shortcuts import render,HttpResponse
from mycelerys.sms.tasks import send_sms,send_sms2
from datetime import timedelta
from datetime import datetime
def test(request):
################################# 异步任务
# 1. 声明一个和celery一模一样的任务函数,但是我们可以导包来解决
# send_sms.delay("110")
# send_sms2.delay("119")
# send_sms.delay() 如果调用的任务函数没有参数,则不需要填写任何内容
################################# 定时任务
# ctime = datetime.now()
# # 默认用utc时间
# utc_ctime = datetime.utcfromtimestamp(ctime.timestamp())
# time_delay = timedelta(seconds=10)
# task_time = utc_ctime + time_delay
# result = send_sms.apply_async(["911", ], eta=task_time)
# print(result.id)
return HttpResponse('ok')