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Celery - 分布式任务队列[转载]

2022-05-27 21:33:32 作者：互联网

原文：https://www.cnblogs.com/pyedu/p/12461819.html

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:

pip install Celery

或着：

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(相当于是消费者)

安装环境
python3.9.5
pip install Celery==5.2.6
pip install redis==4.3.1  # 如果我们要使用redis作为消息中间件，则需要安装redis模块
pip install eventlet==0.33.1

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):
    """
    我们这个函数就是任务执行单元(worker)
    在cel装饰器中，指定了消息中间件(broker)为redis的2库
    在cel装饰器中，指定了任务结果存储(result)为redis的1库
    """
    print("向%s发送邮件..." % name)
    time.sleep(5)
    print("向%s发送邮件完成" % name)
    return "ok"

命令行启动celery监听消息队列：
celery -A celery_task worker -l info -P eventlet

启动后可以看下redis的broker

创建执行任务文件,produce_task.py(相当于是生产者)

from celery_task import send_email

# 使用 celery 提供的 delay 方法启动异步任务
result = send_email.delay("发送邮件啦！")
print(result.id)

result2 = send_email.delay("我再发！")
print(result2.id)

右键点击运行produce_task.py，我们立刻能看到返回的任务id

再看celery任务那边，可以看到也是立刻先打印发送邮件的提示，五秒后，两个任务差不多同时打印发送邮件完成

此时也可以看看redis任务结果保存的result

当我们想使用这个异步任务的结果时：

创建py文件：result.py，查看任务执行结果

from celery.result import AsyncResult
from celery_task import cel

# 使用celery提供的AsyncResult，根据任务id获取结果
async_result = AsyncResult(id="70652522-17bc-4d87-b829-0c24603f783a", app=cel)

if async_result.successful():  # 任务执行成功
    result = async_result.get()
    print("任务执行成功,结果是：%s" % result)
    # result.forget() # 将结果删除
elif async_result.failed():  # 任务执行失败
    print('执行失败')
elif async_result.status == 'PENDING':  # 任务等待被执行
    print('任务等待被执行')
elif async_result.status == 'RETRY':  # 任务重试
    print('任务异常后正在重试')
elif async_result.status == 'STARTED':  # 任务正在执行
    print('任务已经开始被执行')

2.1、多任务结构

celery.py:

from celery import Celery

cel = 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 cel

async_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 crontab

cel = 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 = False

cel.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',)
    # },
}

# 启动 Beat 程序$ celery beat -A proj
# 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 time


import 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)

    return "send_sms OK"

@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)

    return "send_sms2 OK"

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 render

# Create 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')

标签：celery,队列,send,Celery,任务,result,import,分布式
来源： https://www.cnblogs.com/Zzbj/p/16318111.html