celery的安装和使用，celery包结构，秒杀逻辑，异步任务，延迟任务，定时任务，双写一致性，django中使用celery
作者：互联网
celery介绍架构和安装
# celery:芹菜，分布式异步任务框架
# 注意：Celery is a project with minimal funding, so we don’t support Microsoft Windows. Please don’t open any issues related to that platform. ---》使用别的方式可以运行在win上
# celery可以做的事：
1 异步执行：解决耗时任务,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
2 延迟执行：解决延迟任务
3 定时执行：解决周期(周期)任务,比如每天数据统计
# celery的概念：celery是独立的服务，跟其它框架无关，需要单独启动
"""
1）可以不依赖任何服务器，通过自身命令，启动服务
2）celery服务为为其他项目服务提供异步解决任务需求的
注：会有两个服务同时运行，一个是项目服务，一个是celery服务，项目服务将需要异步处理的任务交给celery服务，celery就会在需要时异步完成项目的需求
人是一个独立运行的服务 | 医院也是一个独立运行的服务
正常情况下，人可以完成所有健康情况的动作，不需要医院的参与；但当人生病时，就会被医院接收，解决人生病问题
人生病的处理方案交给医院来解决，所有人不生病时，医院独立运行，人生病时，医院就来解决人生病的需求
"""
# celery的架构
# 1 消息中间件broker---》redis，rabbitmq
# 2 任务执行单元worker--》celery的进程
# 3 结果存储（backend）：Task result store---》redis，mysql，rabbitmq。。。
celery基本使用
# pip install celery
# 第一步：实例化得到app对象，注册任务
from celery import Celery
backend='redis://127.0.0.1:6379/1' # 结果存储
broker='redis://127.0.0.1:6379/2' # 消息中间件
app=Celery('main',broker=broker,backend=backend)
#任务 --->变成了celery的任务了
@app.task
def add(a,b):
import time
time.sleep(2)
return a+b
# 第二步：提交任务---第三方来提交
from main import add
res=add.delay(4,5) # 把任务提交到消息中间件中
# 第三步：使用celery 来执行任务：启动worker
# win上：装eventlet
celery -A s1 worker -l info -P eventlet
# linux、mac上
celery -A main worker -l info
# 第四步：查看任务执行结果---》手动去redis中看
celery包结构
# 包结构，用的多，好处，写好了包，以后copy到任意项目中，都可以顺利使用
目录
celery_task # 包
__init__.py
celery.py
goods_task.py
order_task.py
user_task.py
#------其它项目：提交和查询结果----------
add_task.py
get_result.py
celery_task/celery.py
from celery import Celery
backend = 'redis://127.0.0.1:6379/1' # 结果存储
broker = 'redis://127.0.0.1:6379/2' # 消息中间件
app = Celery('main', backend=backend, broker=broker,
include=['celery_task.goods_task', 'celery_task.order_task', 'celery_task.user_task'])
celery_task/user_task.py
from .celery import app
import time
@app.task
def send_sms(phone,code):
# 调用发短信方法---》模拟
time.sleep(2)
return '%s的手机号，发送验证码：%s，已成功'%(phone,code)
add_task.py
from celery_task.user_task import send_sms
# 提交任务
res=send_sms.delay('18953675221','8888') # 返回了一个随机字符串，任务id号
print(res)
get_result.py
from celery_task.celery import app
from celery.result import AsyncResult
id = '21325a40-9d32-44b5-a701-9a31cc3c74b5'
if __name__ == '__main__':
asy = AsyncResult(id=id, app=app)
if asy.successful():
result = asy.get()
print(result)
elif asy.failed():
print('任务失败')
elif asy.status == 'PENDING':
print('任务等待中被执行')
elif asy.status == 'RETRY':
print('任务异常后正在重试')
elif asy.status == 'STARTED':
print('任务已经开始被执行')
秒杀逻辑
前端
<template>
<div>
<button @click="handleClick">点我秒杀</button>
</div>
</template>
<script>
export default {
name: "Seckill",
data() {
return {
task_id: ''
}
},
methods: {
handleClick() {
this.$axios.post('http://127.0.0.1:8000/test/', {
id: '999'
}).then(res => {
this.$message({
message: res.data.msg,
type: 'warning'
});
let taskId = res.data.task_id
setInterval(() => {
this.$axios.get('http://127.0.0.1:8000/test/?task_id=' + taskId).then(res => {
this.$message({
message: res.data.msg,
type: 'warning'
});
})
}, 3000)
})
}
}
}
</script>
<style scoped>
</style>
后端
class TestView(APIView):
# def post(self, request):
# id=request.data.get('id')
# # 同步操作：执行秒杀逻辑--》函数--》假设耗时10s---》返回给前端
# # res=seckill('1001',id)
#
# # 异步操作--->瞬间就返回了任务id号，这个任务至于做没做，不知道
# res=seckill.delay('1001',id)
#
# return APIResponse(msg='您正在排队',task_id=str(res))
def post(self, request):
# res=seckill.delay('1001',id) # 异步任务，立即执行
## 延迟10s后发送短信
# eta传时间对象，到这个时间，再执行
# from datetime import datetime, timedelta
# eta = datetime.utcnow() + timedelta(seconds=10)
# res=send_sms.apply_async(args=('18933333', '9999'), eta=eta) # 延迟任务
res = send_sms.apply_async(args=('18933333', '9999'), countdown=5) # 延迟任务
return APIResponse(msg='您正在排队', task_id=str(res))
def get(self, resquest):
task_id = resquest.GET.get('task_id')
from celery_task.celery import app
from celery.result import AsyncResult
asy = AsyncResult(id=task_id, app=app)
if asy.successful():
result = asy.get()
return APIResponse(msg='秒杀成功')
elif asy.failed():
return APIResponse(msg='秒杀失败')
else:
return APIResponse(msg='请继续等待')
celery异步任务，延迟任务，定时任务
# 异步任务立即执行
-任务.dealy(参数)
# 延迟任务
-任务.apply_async(args=[参数],eta=时间对象)
-任务.apply_async(args=[参数],countdown=10)
-retry：如果任务失败后，是否重试，默认为True
# 定时任务---》写配置
-写配置celery.py中
from datetime import timedelta
from celery.schedules import crontab
app.conf.beat_schedule = {
'send_sms': {
'task': 'celery_task.user_task.send_sms',
'schedule': timedelta(seconds=3),
# 'schedule': crontab(hour=8, day_of_week=1), # 每周一早八点
'args': ('1895367221', '8888'),
}
}
-启动worker
celery -A celery_task worker -l info -P eventlet
-启动beat：每隔3s，向队列中提交一个任务
celery -A celery_task beat -l info
双写一致性
# 学了redis，首页轮播图接口---》来一个访问首页，就会去mysql查询一次，假设并发量很高，一万个人访问首页，轮播图接口就会被查1w次，有1w的的mysql查询
# 在轮播图接口中，在返回给前端之前，把轮播图接口的数据，在redis中放一份
# 以后，用户访问轮播图接口，先去redis中取，如果有直接返回，如果没有，取mysql取出来，放到redis中，再返回
# 接口加缓存后，效率高了，但是存在问题
-mysql和redis数据不一致的问题
-出现了双写一致性问题
# 解决双写一致性问题
1. 先更新数据库，再更新缓存
2. 先删除缓存，再更新数据库
3. 先更新数据库，再删除缓存 （这种比较多）
4. 定时更新缓存 （每隔5分钟更新一次缓存）---》celery的定时任务
接口加缓存
class BannerView(GenericViewSet, ListModelMixin):
serializer_class = BannerSerializer
queryset = Banner.objects.all().filter(is_delete=False, is_show=True).order_by('orders')[:settings.BANNER_COUNT]
def list(self, request, *args, **kwargs):
# 请求来了，先去redis中查询，如果有，直接返回
banner_list = cache.get('banner_list_cache')
if banner_list:
logger.info('走了缓存')
return Response(data=banner_list)
else:
res = super().list(request, *args, **kwargs)
logger.info('走了mysql')
cache.set('banner_list_cache', res.data)
return res
cleler任务
from .celery import app
from home.models import Banner
from django.conf import settings
from home.serialzier import BannerSerializer
from django.core.cache import cache
@app.task
def update_banner():
# 从数据库取出轮播图数据
queryset = Banner.objects.all().filter(is_delete=False, is_show=True).order_by('orders')[:settings.BANNER_COUNT]
# 序列化
ser = BannerSerializer(instance=queryset, many=True)
for item in ser.data:
item['image'] = settings.HOST_URL + item['image']
# 放到redis中
cache.set('banner_list_cache', ser.data)
return True
django中使用celery
# 使用步骤：
第一步：celery_task 放到项目根路径下
-celery.py
-xx_task.py
第二步：再celery.py 中
import os
os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "luffyapi.settings.dev")
import django
django.setup()
第三步：django项目中引入任务，直接使用延迟，异步任务提交
任务.delay()
任务.apply_async()
第四步：启动worker
第五步：启动beat
# 注意：
1 task可以写道不同的app中，注意再celery.py 中include的时候，路径要对
2 可以把celery运行在多台机器上---》完整的项目copy到机器上---》启动worker
不启动djagno
标签：task,res,celery,任务,import,id,双写 来源： https://www.cnblogs.com/zaoan1207/p/16482335.html