• celery任务队列


    celery分布式任务队列

    一. celery 简介

    Celery 是一个专注于实时处理和任务调度的分布式任务队列, 同时提供操作和维护分布式系统所需的工具… 所谓任务就是消息, 消息中的有效载荷中包含要执行任务需要的全部数据.

    Celery 是一个分布式队列的管理工具, 可以用 Celery 提供的接口快速实现并管理一个分布式的任务队列.

    Celery 本身不是任务队列, 是管理分布式任务队列的工具. 它封装了操作常见任务队列的各种操作, 我们使用它可以快速进行任务队列的使用与管理.

    Celery 特性 :

    方便查看定时任务的执行情况, 如 是否成功, 当前状态, 执行任务花费的时间等.

    使用功能齐备的管理后台或命令行添加,更新,删除任务.

    方便把任务和配置管理相关联.

    可选 多进程, Eventlet 和 Gevent 三种模型并发执行.

    提供错误处理机制.

    提供多种任务原语, 方便实现任务分组,拆分,和调用链.

    支持多种消息代理和存储后端.

    Celery 是语言无关的.它提供了python 等常见语言的接口支持.

    二. celery 组件

    1. Celery 扮演生产者和消费者的角色,

    Celery Beat : 任务调度器. 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.

    Celery Worker : 执行任务的消费者, 通常会在多台服务器运行多个消费者, 提高运行效率.

    Broker : 消息代理, 队列本身. 也称为消息中间件. 接受任务生产者发送过来的任务消息, 存进队列再按序分发给任务消费方(通常是消息队列或者数据库).

    Producer : 任务生产者. 调用 Celery API , 函数或者装饰器, 而产生任务并交给任务队列处理的都是任务生产者.

    Result Backend : 任务处理完成之后保存状态信息和结果, 以供查询.

    Celery架构图

    img

    2. 产生任务的方式 :

    1.发布者发布任务(WEB 应用)

    2.任务调度按期发布任务(定时任务)

    3. celery 依赖三个库: 这三个库, 都由 Celery 的开发者开发和维护.

    ​ billiard : 基于 Python2.7 的 multisuprocessing 而改进的库, 主要用来提高性能和稳定性.

    ​ librabbitmp : C 语言实现的 Python 客户端,

    ​ kombu : Celery 自带的用来收发消息的库, 提供了符合 Python 语言习惯的, 使用 AMQP 协议的高级借口.

    三. 选择消息代理

    ​ 使用于生产环境的消息代理有 RabbitMQ 和 Redis, 官方推荐 RabbitMQ.

    四. Celery 序列化

    ​ 在客户端和消费者之间传输数据需要 序列化和反序列化. Celery 支出的序列化方案如下所示:

    img

    五. 安装,配置与简单示例

    Celery 配置参数汇总

    img

    代码示例 :

    # 安装$ pip install celery, redis, msgpack

    # 配置文件 celeryconfig.py

    CELERY_BROKER_URL = ‘redis://localhost:6379/1’

    CELERY_RESULT_BACKEND = ‘redis://localhost:6379/0’

    CELERY_TASK_SERIALIZER = ‘json’

    CELERY_RESULT_SERIALIZER = ‘json’

    CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = 60 * 60 * 24

    # 任务过期时间 CELERY_ACCEPT_CONTENT = [“json”]

    # 指定任务接受的内容类型.

    # 初始化文件 celery.py

    from future import absolute_import

    from celery import Celery

    app = Celery(‘proj’, include=[“proj.tasks”])

    app.config_from_object(“proj.celeryconfig”)

    if name == “main”:

    ​ app.start()

    # 任务文件 tasks.py

    from future import absolute_import

    from proj.celery import app

    @app.task def add(x, y):

    ​ return x + y # 启动消费者

    $ celery -A proj worker -l info

    # 在终端中测试 > from proj.tasks import add

    > r = add.delay(2,4)

    > r.result 6

    > r.status u"SUCCESS"

    > r.successful() True

    > r.ready()

    # 返回布尔值, 任务执行完成, 返回 True, 否则返回 False. > r.wait()

    # 等待任务完成, 返回任务执行结果. > r.get()

    # 获取任务执行结果 > r.result

    # 任务执行结果. > r.state

    # PENDING, START, SUCCESS > r.status

    # PENDING, START, SUCCESS

    # 使用 AsyncResult 方式获取执行结果.

    # AsyncResult 主要用来存储任务执行信息与执行结果(类似 js 中的 Promise 对象), > from celery.result import AsyncResult > AsyncResult(task_id).get() 4

    说明:以上代码为原博客中内容,实测的话结合flask,redis 存在版本问题。后续博客处理

    六. 调用任务的方法 :

    1. delay

    task.delay(args1, args2, kwargs=value_1, kwargs2=value_2)

    2. apply_async

    delay 实际上是 apply_async 的别名, 还可以使用如下方法调用, 但是 apply_async 支持更多的参数:

    task.apply_async(args=[arg1, arg2], kwargs={key:value, key:value})

    支持的参数 :

    countdown : 等待一段时间再执行.

    add.apply_async((2,3), countdown=5)

    eta : 定义任务的开始时间.

    add.apply_async((2,3), eta=now+tiedelta(second=10))

    expires : 设置超时时间.

    add.apply_async((2,3), expires=60)

    retry : 定时如果任务失败后, 是否重试.

    add.apply_async((2,3), retry=False)

    retry_policy : 重试策略.

    ​ max_retries : 最大重试次数, 默认为 3 次.

    ​ interval_start : 重试等待的时间间隔秒数, 默认为 0 , 表示直接重试不等待.

    ​ interval_step : 每次重试让重试间隔增加的秒数, 可以是数字或浮点数, 默认为 0.2

    ​ interval_max : 重试间隔最大的秒数, 即 通过 interval_step 增大到多少秒之后, 就不在增加了, 可以是数字或者浮点数, 默认为 0.2 .

    自定义发布者,交换机,路由键, 队列, 优先级,序列方案和压缩方法:

    task.apply_async((2,2), compression=‘zlib’, serialize=‘json’, queue=‘priority.high’, routing_key=‘web.add’, priority=0, exchange=‘web_exchange’)

    七. 指定队列 :

    Celery 默认使用名为 celery 的队列 (可以通过 CELERY_DEFAULT_QUEUE 修改) 来存放任务. 我们可以使用 优先级不同的队列 来确保高优先级的任务优先执行.

    # 定义任务队列.

    Queue(‘default’, routing_key=“task.#”),

    # 路由键 以 “task.” 开头的消息都进入 default 队列.

    Queue(‘web_tasks’, routing_key=“web.#”)

    # 路由键 以 “web.” 开头的消息都进入 web_tasks 队列.)

    CELERY_DEFAULT_EXCHANGE = ‘tasks’

    # 默认的交换机名字为

    tasksCELERY_DEFAULT_EXCHANGE_KEY = ‘topic’

    # 默认的交换机类型为

    topicCELERY_DEFAULT_ROUTING_KEY = ‘task.default’

    # 默认的路由键是 task.default , 这个路由键符合上面的 default 队列.

    CELERY_ROUTES = { ‘proj.tasks.add’: { ‘queue’: ‘web_tasks’, ‘routing_key’: ‘web.add’, }}

    # 使用指定队列的方式启动消费者进程.$ celery -A proj worker -Q web_tasks -l info

    # 该 worker 只会执行 web_tasks 中任务, 我们可以合理安排消费者数量, 让 web_tasks 中任务的优先级更高.

    这段没试过

    阅后即焚模式(transient):

    from kombu import QueueQueue(‘transient’, routing_key=‘transient’, delivery_mode=1)

    八. 使用任务调度

    使用 Beat 进程自动生成任务.

    # 修改配置文件,

    # 下面的任务指定 tasks.add 任务 每 10s 跑一次, 任务参数为 (16,16).

    from datetime import timedelta

    CELERYBEAT_SCHEDULE = { ‘add’: {

    ​ ‘task’: ‘proj.tasks.add’,

    ​ ‘schedule’: timedelta(seconds=10),

    ​ ‘args’: (16, 16) }}

    # crontab 风格

    from celery.schedules import crontab

    CELERYBEAT_SCHEDULE = { “add”: {

    ​ “task”: “tasks.add”,

    ​ “schedule”: crontab(hour="*/3", minute=12),

    ​ “args”: (16, 16), } }

    # 启动 Beat 程序$ celery beat -A proj

    # 之后启动 worker 进程.$ celery -A proj worker -l info 或者$ celery -B -A proj worker -l info


    使用自定义调度类还可以实现动态添加任务. 使用 Django 可以通过 Django-celery 实现在管理后台创建,删除,更新任务, 是因为他使用了自定义的 调度类 djcelery.schedulers.DatabaseScheduler .

    九. 任务绑定, 记录日志, 重试

    # 修改 tasks.py 文件.

    from celery.utils.log import get_task_loggerlogger = get_task_logger(name)

    @app.task(bind=True)def div(self, x, y):

    ​ logger.info(('Executing task id {0.id},

    ​ args: {0.args!r}’ ’

    ​ kwargs: {0.kwargs!r}’).format(self.request))

    ​ try:

    ​ result = x/y

    ​ except ZeroDivisionError as e:

    ​ raise self.retry(exc=e, countdown=5, max_retries=3)

    # 发生 ZeroDivisionError 错误时, 每 5s 重试一次, 最多重试 3 次.

    return result


    当使用 bind=True 参数之后, 函数的参数发生变化, 多出了参数 self, 这这相当于把 div 编程了一个已绑定的方法, 通过 self 可以获得任务的上下文.

    日志输出目前未处理,实际问题需要后面处理,由于是与flask整合。所以需要看怎么管理日志

    十. 信号系统 :

    信号可以帮助我们了解任务执行情况, 分析任务运行的瓶颈. Celery 支持 7 种信号类型.

    1.任务信号

    ​ before_task_publish : 任务发布前

    ​ after_task_publish : 任务发布后

    ​ task_prerun : 任务执行前

    ​ task_postrun : 任务执行后

    ​ task_retry : 任务重试时

    ​ task_success : 任务成功时

    ​ task_failure : 任务失败时

    ​ task_revoked : 任务被撤销或终止时

    2.应用信号

    3.Worker 信号

    4.Beat 信号

    5.Eventlet 信号

    6.日志信号

    7.命令信号

    代码示例 :

    # 在执行任务 add 之后, 打印一些信息.

    @after_task_publish

    def task_send_handler(sender=None, body=None, **kwargs):

    ​ print 'after_task_publish: task_id: {body[id]};

    ​ sender: {sender}’.format(body=body, sender=sender)

    十一. 子任务与工作流:(这块比较重要)

    可以把任务 通过签名的方法传给其他任务, 成为一个子任务.

    from celery import signaturetask = signature(‘task.add’, args=(2,2), countdown=10) tasktask.add(2,2)

    # 通过签名生成任务task.apply_async()

    还可以通过如下方式生成子任务 :

    from proj.task import addtask = add.subtask((2,2), countdown=10)# 快捷方式 add.s((2,2), countdown-10) task.apply_async()

    自任务实现片函数的方式非常有用, 这种方式可以让任务在传递过程中财传入参数.

    partial = add.s(2)partial.apply_async((4,))

    子任务支持如下 5 种原语,实现工作流. 原语表示由若干指令组成的, 用于完成一定功能的过程

    1.chain : 调用连, 前面的执行结果, 作为参数传给后面的任务, 直到全部完成, 类似管道.

    from celery import chainres = chain(add.s(2,2), add.s(4), add.s(8))()res.get() 管道式: (add.s(2,2) | add.s(4) | add.s(8))().get()


    2.group : 一次创建多个(一组)任务.

    from celery import group res = group(add.s(i,i)foriinrange(10))()res.get()

    3.chord : 等待任务全部完成时添加一个回调任务.

    res = chord((add.s(i,i)foriinrange(10)), add.s([‘a’]))()res.get()# 执行完前面的循环, 把结果拼成一个列表之后, 再对这个列表 添加 ‘a’.[0,2,4,6,8,10,12,14,16,18,u’a’]

    4.map/starmap : 每个参数都作为任务的参数执行一遍, map 的参数只有一个, starmap 支持多个参数.

    add.starmap(zip(range(10), range(10))) 相当于: @app.taskdef temp():return[add(i,i)foriinrange(10)]

    5.chunks : 将任务分块.

    res = add.chunks(zip(range(50), range(50)),10)()res.get()

    在生成任务的时候, 应该充分利用 group/chain/chunks 这些原语.

    十二. 其他

    关闭不想要的功能 :

    @app.task(ignore_result=True) # 关闭任务执行结果.def func(): pass CELERY_DISABLE_RATE_LIMITS=True # 关闭限速.

    根据任务状态执行不同操作 :

    # tasks.py

    class MyTask(Task):

    ​ def on_success(self, retval, task_id, args, kwargs):

    ​ print ‘task done: {0}’.format(retval)

    ​ return super(MyTask, self).on_success(retval, task_id, args, kwargs)

    ​ def on_failure(self, exc, task_id, args, kwargs, einfo):

    ​ print ‘task fail, reason: {0}’.format(exc)

    ​ return super(MyTask, self).on_failure(exc, task_id, args, kwargs, einfo)

    # 正确函数, 执行

    MyTask.on_success() :

    @app.task(base=MyTask)

    ​ def add(x, y):

    ​ return x + y # 错误函数, 执行 MyTask.on_failure() :

    @app.task #普通函数装饰为

    celery taskdef add(x, y):

    ​ raise KeyError return x + y

    十三. Celery 管理命令

    任务状态回调 :

    img

    普通启动命令 :

    $ celery -A proj worker -l info

    十四. 在 Flask 中使用 Celery

    Flask 文档: 基于 Celery 的后台任务

    在 Flask 中使用 Celery

    我把月亮戳到天上 天就是我的 我把脚踩入地里 地就是我的 我亲吻你 你就是我的
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