celery异步任务框架
作者：互联网
Celery
一、官方
Celery 官网：http://www.celeryproject.org/
Celery 官方文档英文版：http://docs.celeryproject.org/en/latest/index.html
Celery 官方文档中文版：http://docs.jinkan.org/docs/celery/
二、Celery异步任务框架
"""
1）可以不依赖任何服务器，通过自身命令，启动服务(内部支持socket)
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架构图
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。
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
三、使用场景
异步执行：解决耗时任务
延迟执行：解决延迟任务
定时执行：解决周期(周期)任务
四、Celery的安装配置
pip install celery
消息中间件：RabbitMQ/Redis
app=Celery('任务名', broker='xxx', backend='xxx')
五、两种celery任务结构：提倡用包管理，结构更清晰
# 如果 Celery对象:Celery(...) 是放在一个模块下的
# 1）终端切换到该模块所在文件夹位置：scripts
# 2）执行启动worker的命令：celery worker -A 模块名 -l info -P eventlet
# 注：windows系统需要eventlet支持，Linux与MacOS直接执行：celery worker -A 模块名 -l info
# 注：模块名随意
# 如果 Celery对象:Celery(...) 是放在一个包下的
# 1）必须在这个包下建一个celery.py的文件，将Celery(...)产生对象的语句放在该文件中
# 2）执行启动worker的命令：celery worker -A 包名 -l info -P eventlet
# 注：windows系统需要eventlet支持，Linux与MacOS直接执行：celery worker -A 模块名 -l info
# 注：包名随意
放在根目录下就行：
七、Celery执行异步任务
包架构封装
project
├── celery_task # celery包
│ ├── __init__.py # 包文件
│ ├── celery.py # celery连接和配置相关文件，且名字必须交celery.py
│ └── tasks.py # 所有任务函数
├── add_task.py # 添加任务
└── get_result.py # 获取结果
八、基本使用
celery.py 基本配置
# 1）创建app + 任务
# 2）启动celery(app)服务：
# 非windows
# 命令：celery worker -A celery_task -l info
# windows：
# pip3 install eventlet
# celery worker -A celery_task -l info -P eventlet
# 3）添加任务：手动添加，要自定义添加任务的脚本，右键执行脚本
# 4）获取结果：手动获取，要自定义获取任务的脚本，右键执行脚本
from celery import Celery
# 无密码
broker = 'redis://127.0.0.1:6379/1'
backend = 'redis://127.0.0.1:6379/2'
# 有密码：
broker = 'redis://:123@127.0.0.1:6379/1'
backend = 'redis://:123@127.0.0.1:6379/2'
app = Celery(broker=broker, backend=backend, include=['celery_task.tasks'])
'''
broker : 任务仓库
backend ： 任务结果仓库
include ：任务(函数)所在文件
'''
tasks.py 添加任务
from .celery import app
@app.task
def add(n1,n2):
res = n1+n2
print('n1+n2 = %s' % res)
return res
@app.task
def low(n1,n2):
res = n1-n2
print('n1-n2 = %s' % res)
return res
add_task.py 添加立即、延迟任务
from celery_task import tasks
# delay ：添加立即任务
# apply_async ： 添加延迟任务
# eta ： 执行的utc时间
# 添加立即执行任务
t1 = tasks.add.delay(10, 20)
t2 = tasks.low.delay(100, 50)
print(t1.id)
# 添加延迟任务
from celery_package.tasks import jump
from datetime import datetime,timedelta
# 秒
def eta_second(second):
ctime = datetime.now() # 当前时间
utc_ctime = datetime.utcfromtimestamp(ctime.timestamp()) # 当前UTC时间
time_delay = timedelta(seconds=second) # 秒
return utc_ctime + time_delay # 当前时间+往后延迟的秒
# 天
def eta_days(days):
ctime = datetime.now() # 当前时间
utc_ctime = datetime.utcfromtimestamp(ctime.timestamp()) # 当前UTC时间
time_delay = timedelta(days=days) # 天
return utc_ctime + time_delay # 当前时间+往后延迟的天
jump.apply_async(args=(20,5), eta=eta_second(10)) # 10秒后执行
jump.apply_async(args=(20,5), eta=eta_days(1)) # 1天后执行
get_result.py 获取结果
from celery_task.celery import app
from celery.result import AsyncResult
id = '21325a40-9d32-44b5-a701-9a31cc3c74b5'
if __name__ == '__main__':
async = AsyncResult(id=id, app=app)
if async.successful():
result = async.get()
print(result)
elif async.failed():
print('任务失败')
elif async.status == 'PENDING':
print('任务等待中被执行')
elif async.status == 'RETRY':
print('任务异常后正在重试')
elif async.status == 'STARTED':
print('任务已经开始被执行')
九、高级使用
celery.py 定时任务配置(循环的)
特点：
添加任务的终端关闭之后，停止添加
celery服务端关闭后，把关闭之后未执行的任务都执行一遍，然后继续接收任务
# 1）创建app + 任务
# 2）启动celery(app)服务：
# 注）：-A 表示相对路径，所以一定先进入celery_task所在包
-l 表示打印到日志 info 级别
# 非windows
# 命令：celery worker -A celery_task -l info
# windows：
# pip3 install eventlet
# celery worker -A celery_task -l info -P eventlet
# 3）添加任务：自动添加任务，所以要启动一个添加任务的服务
# 命令：celery beat -A celery_task -l info
# 4）获取结果
from celery import Celery
# 无密码
broker = 'redis://127.0.0.1:6379/1'
backend = 'redis://127.0.0.1:6379/2'
# 有密码：
broker = 'redis://:123@127.0.0.1:6379/1'
backend = 'redis://:123@127.0.0.1:6379/2'
app = Celery(broker=broker, backend=backend, include=['celery_task.tasks'])
# 时区
app.conf.timezone = 'Asia/Shanghai'
# 是否使用UTC
app.conf.enable_utc = False
# 自动任务的定时配置
from datetime import timedelta
from celery.schedules import crontab
app.conf.beat_schedule = {
# 定时任务名字
'fall_task': {
'task': 'celery_task.tasks.fall',
'args':(30,20),
'schedule': timedelta(seconds=3), # 3秒后执行
# 'schedule': crontab(hour=8, day_of_week=1), # 每周一早八点
}
}
'''
fall_task：任务名自定义
task:任务来源
args:任务参数
schedule：定时时间
'''
'schedule': crontab(hour=8, day_of_week=1), # 每周一早八点
'''
minute : 分钟
hour ：小时
day_of_week ：礼拜
day_of_month:月
month_of_year:年
'''
tasks.py
from .celery import app
@app.task
def fall(n1,n2):
res = n1/n2
print('n1 /n2 = %s' % res)
return res
get_result.py
from celery_task.celery import app
from celery.result import AsyncResult
id = '21325a40-9d32-44b5-a701-9a31cc3c74b5'
if __name__ == '__main__':
async = AsyncResult(id=id, app=app)
if async.successful():
result = async.get()
print(result)
elif async.failed():
print('任务失败')
elif async.status == 'PENDING':
print('任务等待中被执行')
elif async.status == 'RETRY':
print('任务异常后正在重试')
elif async.status == 'STARTED':
print('任务已经开始被执行')
十、django中使用(更新轮播图案例)
最终达到的效果：根据定时任务来更新redis中的缓存。用户获取资源都是从redis缓存中获取。避免了数据库的压力
redis的配置
dev.py
# 缓存redis数据库配置
CACHES = {
"default": {
"BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache",
"LOCATION": "redis://127.0.0.1:6379/10",
"OPTIONS": {
"CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient",
"CONNECTION_POOL_KWARGS": {"max_connections": 100}, # 同时的并发量
"DECODE_RESPONSES": True,
"PASSWORD": "123",
}
}
}
接口缓存
"""
1）什么是接口的后台缓存
前台访问后台接口，后台会优先从缓存(内存)中查找接口数据
如果有数据，直接对前台响应缓存数据
如果没有数据，与(mysql)数据库交互，得到数据，对前台响应，同时将数据进行缓存，以备下次使用
了解：前台缓存 - 前台在请求到接口数据后，在前台建立缓存，再发送同样请求时，发现前台缓存有数据，就不再对后台做请求了
2）什么的接口会进行接口缓存
i）接口会被大量访问：比如主页中的接口，几乎所有人都会访问，而且会重复访问
ii）在一定时间内数据不会变化(或数据不变化)的接口
iii）接口数据的时效性不是特别强（数据库数据发生变化了，不是立即同步给前台，验后时间同步给前台也没事）
注：理论上所有接口都可以建立缓存，只要数据库与缓存数据同步及时
3）如何实现接口缓存：主页轮播图接口
"""
views.py
from rest_framework.viewsets import ModelViewSet
from rest_framework import mixins
from . import models, serializers
from django.conf import settings
from rest_framework.response import Response
from django.core.cache import cache
class BannerViewSet(ModelViewSet, mixins.ListModelMixin):
queryset = models.Banner.objects.filter(is_delete=False, is_show=True).order_by('-orders')[:settings.BANNER_COUNT]
serializer_class = serializers.BannerSerializer
# 有缓存走缓存，没有缓存走数据库，然后同步给缓存。接口自己实现
def list(self, request, *args, **kwargs):
banner_list = cache.get('banner_list')
if not banner_list:
print('走了数据库')
response = self.list(request, *args, **kwargs)
banner_list = response.data
cache.set('banner_list', banner_list, 86400) # 存进缓存中，缓存配置了redis数据库
return Response(banner_list)
启动服务
'''
1):先切换到celery_task所在的同级目录(一般为根目录下)
2):开一个终端(启动服务)： celery worker -A celery_task -l info -P eventlet
3):再开一个终端(添加任务): celery beat -A celery_task -l info
'''
# 注）：-A 表示相对路径，所以一定先进入celery_task所在包
-l 表示打印到日志 info 级别
celery.py
"""
celery框架django项目工作流程
1）加载django配置环境
2）创建Celery框架对象app，配置broker和backend，得到的app就是worker
3）给worker对应的app添加可处理的任务函数，用include配置给worker的app
4）完成提供的任务的定时配置app.conf.beat_schedule
5）启动celery服务，运行worker，执行任务
6）启动beat服务，运行beat，添加任务
重点：由于采用了django的反射机制，使用celery.py所在的celery_task包必须放置项目的根目录下
"""
# 一、加载django配置环境
import os
os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "luffyapi.settings.dev")
# 二、加载celery配置环境
from celery import Celery
broker = 'redis://:123@127.0.0.1:6379/1'
backend = 'redis://:123@127.0.0.1:6379/2'
# worker
app = Celery(broker=broker, backend=backend, include=['celery_task.tasks']) # 外面的包名和文件名，一般都是固定
# 时区
app.conf.timezone = 'Asia/Shanghai'
# 是否使用UTC
app.conf.enable_utc = False
# 任务的定时配置
from datetime import timedelta
from celery.schedules import crontab
app.conf.beat_schedule = {
# 定时任务名字
'update_banner_cache': {
'task': 'celery_task.tasks.update_banner_list',
'args': (),
'schedule': timedelta(seconds=10), # 3秒一次
# 'schedule': crontab(hour=8, day_of_week=1), # 每周一早八点
# 'schedule': crontab(minute=0, day_of_week=1), # 每周一早八点
}
}
'''
minute : 分钟
hour ：小时
day_of_week ：礼拜
day_of_month:月
month_of_year:年
'''
'''
fall_task：任务名自定义
task:任务来源
args:任务参数
schedule：定时时间(秒)
'''
tasks.py
from .celery import app from django.core.cache import cache from home import models, serializers from django.conf import settings @app.task def update_banner_list(): queryset = models.Banner.objects.filter(is_delete=False, is_show=True).order_by('-orders')[:settings.BANNER_COUNT] banner_list = serializers.BannerSerializer(queryset, many=True).data # 拿不到request对象，所以头像的连接base_url要自己组装 for banner in banner_list: banner['image'] = 'http://127.0.0.1:8000%s' % banner['image'] cache.set('banner_list', banner_list, 86400) return True
补充:
funboost python万能通用函数加速器 https://funboost.readthedocs.io/ 适应范围广泛,pip install funboost。
celery对目录层级文件名称格式要求太高，只适合规划新的项目，对不规则文件夹套用难度高。
所以新手使用celery很仔细的建立文件夹名字、文件夹层级、python文件名字。
所以网上的celery博客教程虽然很多，但是并不能学会使用，因为要运行起来需要以下6个方面都掌握好，博客文字很难表达清楚或者没有写全面以下6个方面。
celery消费任务不执行或者报错NotRegistered，与很多方面有关系，如果要别人排错，至少要发以下6方面的截图，因为与一下6点关系很大。
1) 整个项目目录结构,celery的目录结构和任务函数位置，有很大影响
2) @task入参 ,用户有没有主动设置装饰器的入参 name,设置了和没设置有很大不同，建议主动设置这个名字对函数名字和所处位置依赖减小
3) celery的配置，task_queues(在3.xx叫 CELERY_QUEUES )和task_routes (在3.xx叫 task_routes)
4) celery的配置 include （在3.xx叫 CELERY_INCLUDE）或者 imports (3.xx CELERY_IMPORTS) 或者 app.autodiscover_tasks的入参
5) cmd命令行启动参数 --queues= 的值
6) 用户在启动cmd命令行时候，用户所在的文件夹。
在不规范的文件夹路径下，使用celery难度很高，一般教程都没教。
[项目文件夹目录格式不规范下的celery使用演示](https://github.com/ydf0509/celery_demo) 。
此国产分布式函数调度框架 funboost python万能通用函数加速器 https://funboost.readthedocs.io/ ，
从用法调用难度，用户所需代码量，超高并发性能，qps控频精确程度，支持的中间件类型，任务控制方式，稳定程度等19个方面全方位超过celery，任何方面都是有过之而无不及 。
发布性能提高1000%，消费性能提高2000%
pip install funboost标签：异步,Celery,task,框架,app,celery,任务,import 来源： https://www.cnblogs.com/haiqinai/p/16167587.html