[ Tool ] celery分布式任务框架基本使用

news2024/12/25 13:07:43

celery官方
Celery 官网：www.celeryproject.org/

Celery 官方文档英文版：docs.celeryproject.org/en/latest/i…

Celery 官方文档中文版：docs.jinkan.org/docs/celery…

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

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.

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
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

使用场景
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

延迟执行：解决延迟任务

定时执行：解决周期(周期)任务,比如每天数据统计

celery的安装配置

pip install celery

pip install eventlet

消息中间件：RabbitMQ/Redis

app=Celery(‘任务名’, broker=’xxx’, backend=’xxx’)

两种celery的任务结构

基本结构

只写一个py文件，如celery_task.py

# worker文件
from celery import Celery
broker='redis://127.0.0.1:6379/1'  # broker任务队列
backend='redis://127.0.0.1:6379/2' # 结果存储
app=Celery(__name__,broker=broker,backend=backend)
 
#添加任务(使用这个装饰器装饰，@app.task)
@app.task
def add(x,y):
    print(x,y)
    return x+y
启动worker:
    需要将路径切换到该py文件的路径下，用终端执行
    - 非windows:celery worker -A celery_task -l info
    - windows:celery worker -A celery_task -l info -P eventlet
        
# 提交任务到broker文件
from celery_task import add
add(3,4)  # 直接执行，不会被添加到broker中
ret = add.delay(1,2)  # 向broker中添加一个任务
print(ret)  # ret是任务编号，后期需要通过任务编号获取任务执行结果
 
# 查看任务执行结果文件
from celery_task import app-
from celery.result import AsyncResult
id = '3e397fd7-e0c1-4c5c-999c-2655a96793bb'
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')

包结构

新建一个包，包名随意，比如celery_task

包内结构

-celery_task

-__init__.py

-celery.py(必须叫celery)

-task01.py(任务文件，每个任务单独写一个py文件)

-task02.py

-add_task.py:为worker中提交任务

_get_res.py：获取任务执行结果

celery.py

from celery import Celery
broker='redis://127.0.0.1:6379/1'  # broker任务队列
backend='redis://127.0.0.1:6379/2' # 结果存储
app=Celery(__name__,broker=broker,backend=backend,include=['celery_task.task01','celery_task.task02'])

add_task.py

from celery_task.task01 import add
from celery_task.task02 import mul
 
 
ret = add.delay(1,2)
print(ret)
 
ret = mul.delay(10,10)
print(ret)

get_res.py

from celery_task.celery import app
from celery.result import AsyncResult
id = '3d3779be-fe75-4ad4-ab31-d7dbe13d3e63'
 
 
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')
 
执行延时任务

执行延时任务

add_task.py

from celery_task.task01 import add
from celery_task.task02 import mul
 
# 非延迟任务
ret = add.delay(1,2)
print(ret)
ret = mul.delay(10,10)
print(ret)
 
 
# 将任务做成延迟任务
from datetime import datetime,timedelta
# 延迟时间必须是utc时间，timedelta是根据utc时间向后延迟
eta = datetime.utcnow() + timedelta(seconds=10)
ret = add.apply_async(args=(200,50),eta=eta)
print(ret)

执行定时任务
执行定时任务时，任务的配置需要写在celery.py中，就是worker,因为定时任务的配置需要在worker开启之前加载，否则无法执行定时任务。

执行定时任务除了需要woker以外，还需要一位‘工人’定时为worker送任务，这个工人就是beat

执行定时任务的时候，需要启动worker及beat,一个负责执行任务，一个负责定时运送任务

启动worker，启动beat -celery worker -A celery_task -l info -P eventlet -celery beat -A celery_task -l info

celery.py

from celery import Celery
 
 
broker='redis://127.0.0.1:6379/1'  # broker任务队列
backend='redis://127.0.0.1:6379/2' # 结果存储
app=Celery(__name__,broker=broker,backend=backend,include=['celery_task.task01','celery_task.task02'])
 
 
# 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 = {
    'add-task': {
        # 需要定时执行的任务
        'task': 'celery_task.task01.add',
        'schedule': timedelta(seconds=3),
        # 'schedule': crontab(hour=8, day_of_week=1),  # 每周一早八点
        # 任务需要的参数
        'args': (300, 150),
    }
}