【Django+Vue3 线上教育平台项目实战】Celery赋能:优化订单超时处理与自动化定时任务调度

news2024/11/13 15:15:08

在这里插入图片描述


文章目录

  • 前言⭐✨💫🔥📖
  • 一、Celery⭐
    • 1.基本概念及介绍:✨
    • 2.使用步骤💫
  • 二、订单超时 取消订单(Celery)🔥
    • 具体实现流程📖


前言⭐✨💫🔥📖

    在构建复杂的Web应用,如线上教育平台时,异步任务处理与定时任务调度成为提升性能和用户体验的关键。Celery 作为分布式任务队列框架,以其高效、灵活和可扩展性在Python项目中广泛应用。

    本文将简述Celery的基本概念,并详细指导如何在Django项目中集成Celery,以实现订单超时自动取消的功能。同时,我们还将探讨如何设置定时任务,对成功和失败的订单进行统一处理,以优化业务流程和提高系统自动化水平。


一、Celery⭐

在这里插入图片描述

项目仓库:https://github.com/celery/celery/
官方文档:https://docs.celeryproject.org/en/latest/
中文文档(3.1):http://docs.jinkan.org/docs/celery/getting-started/index.html

1.基本概念及介绍:✨

  • Celery是一个由Python编写的分布式任务队列和异步处理框架,它使得开发者能够轻松地在后台处理耗时任务,而不会阻塞主程序的执行。
  • Celery的设计基于生产者消费者模型,通过消息中间件(Broker)来协调任务的发布和执行。

Celery的核心组件包括:

  • 1.任务(Tasks):定义了要异步执行的功能。它们通常是一个普通的Python函数,通过装饰器标记为Celery任务
  • 2.工作者(Workers):运行在后台的进程,不断地从消息队列中取出任务并执行。你可以运行多个工作者来并行处理任务。
  • 3.消息中间件(Message Broker):用于***接收任务并将它们放入队列中,同时负责结果的存储。Celery 支持多种中间件,如RabbitMQ、Redis、Amazon SQS等。
  • 4.定时任务配制(beat):三种模式 cron模式、date模式、interval模式
  • 5.任务结果后端(Result Backend):用于存储任务的结果,以便任务完成后可以查询。后端可以是数据库、缓存系统等,Celery支持包括Redis、RabbitMQ、SQLAlchemy在内的多种存储方式。

Celery的整体流程:

  • 应用程序将一个任务添加到任务队列中。
  • 消息中间件接收这个任务并将它存储在适当的消息队列里。
  • Celery 工作者监听这些队列,一旦发现新任务,就会取出并执行它。
  • 任务执行的结果可以被存储在结果后端,供后续查询。

    Celery 支持任务的链式执行、定时任务(使用celery beat)、任务优先级设置、任务结果的跟踪和重试机制等高级特性,非常适合需要高性能异步处理和任务调度的场景。


2.使用步骤💫

1.创建Celery:web_back/celery.py

import os
from celery import Celery

# 必须在实例化celery应用对象之前执行
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'web_back.settings')

# 实例化celery应用对象
app = Celery('web_back')
# 指定任务的队列名称
app.conf.task_default_queue = 'Celery'
# 也可以把配置写在django的项目配置中
app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY') # 设置django中配置信息以 "CELERY_"开头为celery的配置信息
# 自动根据配置查找django的所有子应用下的tasks任务文件
app.autodiscover_tasks()

2.使用Celery:web_back/__init__.py

import pymysql
pymysql.version_info=(1,4,3,"final",0) # 指定了pymysql的版本:1.4.3,按照版本修改
pymysql.install_as_MySQLdb()

from .celery import app as celery_app

__all__ = ['celery_app']

3.settings.py 配置

# Celery配置
# from kombu import Exchange, Queue
# 设置任务接受的类型,默认是{'json'}
CELERY_ACCEPT_CONTENT = ['application/json']
# 设置task任务序列列化为json
CELERY_TASK_SERIALIZER = 'json'
# 请任务接受后存储时的类型
CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json'
# 时间格式化为中国时间
CELERY_TIMEZONE = 'Asia/Shanghai'
# 是否使用UTC时间
CELERY_ENABLE_UTC = False
# 指定borker为redis 如果指定rabbitmq CELERY_BROKER_URL = 'amqp://guest:guest@localhost:5672//'
CELERY_BROKER_URL = 'redis://127.0.0.1:6379/0'
# 指定存储结果的地方,支持使用rpc、数据库、redis等等,具体可参考文档
# CELERY_RESULT_BACKEND = 'db+mysql://scott:tiger@localhost/foo'
# mysql 作为后端数据库
CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://127.0.0.1:6379/1'
# 设置任务过期时间 默认是一天,为None或0 表示永不过期
CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = 60 * 60 * 24
# 设置worker并发数,默认是cpu核心数
# CELERYD_CONCURRENCY = 12
# 设置每个worker最大任务数
CELERYD_MAX_TASKS_PER_CHILD = 100
# 指定任务的位置
CELERY_IMPORTS = (
    'base.tasks',
)
# 使用beat启动Celery定时任务
# schedule时间的具体设定参考:https://docs.celeryproject.org/en/stable/userguide/periodic-tasks.html

# 定时任务
CELERY_BEAT_SCHEDULE = {
    "orders_notpay": {  # 定时任务
        'task': 'base.tasks.cancelorders',
        'schedule': 3,  # 定时任务的调用时间,10表示每隔10秒调用一次任务,5*60表示每5分钟
        # "schedule": crontab(hour=7, minute=30, day_of_week=1),,  # 定时任务的调用时间,每周一早上7点30分调用一次add任务
    },
    "syn_mysqlEs": {  # 定时任务:每一分钟同步一次mysql到es的数据
        'task': 'base.tasks.syn_mysql_es',
        'schedule': 3,  # 定时任务的调用时间,10表示每隔10秒调用一次任务,5*60表示每5分钟
        # "schedule": crontab(hour=7, minute=30, day_of_week=1),,  # 定时任务的调用时间,每周一早上7点30分调用一次add任务
    },

}

4.设置tasks 任务:

#base/tasks.py
from celery import shared_task
from ronglianyunapi import send_sms as sms
# 记录日志:
import logging
logger = logging.getLogger("django")

@shared_task(name="send_sms")
def send_sms(tid, mobile, datas):
    """异步发送短信"""
    try:
        return sms(tid, mobile, datas)
    except Exception as e:
        logger.error(f"发送短信失败: {e}")

5.启动定时任务:

  • 第一个终端:celery -A web_back worker -l INFO -P eventlet
  • 第二个终端:celery -A web_back beat

二、订单超时 取消订单(Celery)🔥

实现流程:

  • 1.生成订单把当前时间+1800,和订单号存入队列中
  • 2.在支付完的回调接口中,同步根据订单号查询订单,根据查询结果改变订单状态。异步从请求中获取状态,100000支付成功,队列中删除订单号
  • 3.此时队列中的就是没支付的,1分钟执行一次,查询时间<当前时间,说明已经过期了,把订单改为失败状态,积分优惠券恢复

具体实现流程📖

1.生成订单接口 OrderView
在这里插入图片描述
2.在支付完的回调接口中,同步根据订单号查询订单,根据查询结果改变订单状态。异步从请求中获取状态,100000支付成功,队列中删除订单号
在这里插入图片描述

Celery定时任务:

  • 订单超时取消订单
  • 处理订单成功队列
  • 处理订单失败队列
@shared_task
def cancelorders():
    # 获取订单号 0 小于等于int(time.time())
    # 遍历订单号列表
    # 根据订单号查询订单表,把订单更新为失败状态
    # 查看订单是否使用积分和优惠券,如果使用更新,写入积分记录表,用户表中的积分+,优惠券+
    orderno = r.get_str("orderno")
    order = OrdersModel.objects.filter(transaction=orderno).first()
    pay_status = order.pay_status
    if pay_status == 1: #生成订单-未支付状态
        order.orders_status = 7 #订单-->取消状态
    #...
    print("取消订单操作")
@shared_task
def ordersuccess():
    #读取成功的队列,获取到订单号
    len = r.list_len("ordersuccess")
    while len > 0:
        sid = r.list_pop("ordersuccess")
        # 根据订单号查询订单
        order = OrdersDetailModel.objects.filter(orders_id=sid).first()
        # 更新用户课程表
        UserCourseModel.objects.create(user_id=order.user_id,course_id=order.course_id)
        # 更新用户课程章节表
        UserCourseChapterModel.objects.create(user_id=order.user_id,course_id=order.course_id,name=order.course.name)
        print("订单成功时,更新用户课程表和用户课程章节表")

@shared_task
def orderfail():
    # 读取失败的队列,获取到订单号,
    len = r.list_len("orderfail")
    while len > 0:
        fid = r.list_pop("orderfail")
        # 根据订单号查询订单
        order = OrdersModel.objects.filter(orders_id=fid).first()
        # 更新积分记录表、用户表中总积分、优惠券
        srecord = ScoreRecordModel.objects.filter(user_id=order.user_id).first()
        srecord.type = 1
        srecord.score = order.score
        srecord.save()
        user = UsersModel.objects.filter(user_id=order.user_id).first()
        user.points += order.score
        userCoupon = UserCouponModel.objects.filter(user_id=order.user_id).first()
        userCoupon.status = "未使用"
        print("订单失败时,更新数据完成")

在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1940387.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

图解 Hadoop 架构 |Yarn、MapReduce

Hadoop Hadoop 是什么 Hadoop 是由 Apache 基金会所开发&#xff0c;维护的分布式系统基础架构主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题广义上来说&#xff0c;Hadoop 通常是指一个更广泛的概念——Hadoop 生态圈&#xff0c;包括 MapReduce&#xff0c;HDFS&#xf…

Python面试宝典第16题:跳跃游戏

题目 给你一个非负整数数组 nums &#xff0c;你最初位于数组的第一个下标 &#xff0c;数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。判断你是否能够到达最后一个下标&#xff0c;如果可以&#xff0c;返回 true。否则&#xff0c;返回 false。 示例 1&#xff1a; 输…

Lowpoly Style Alpine Woodlands Environment(高山林地)

v1.1中的新增功能:添加了地形的额外网格。 使用此资产包构建您自己的山地或林地级别和景观!还包括一个demoscene。该包包含许多资产:植物、岩石、山脉、树木、建筑、营地和帐篷、墙壁、粒子效果等等。 性能:所有东西都共享一种材质和一种纹理,因此可以将所有东西分批在一起…

0401-403组合逻辑电路的分析设计竞争冒险

组合逻辑电路的分析设计&竞争冒险 4.组合逻辑电路1.目录2.教学基本要求3.序 关于组合逻辑电路 4.1组合逻辑电路分析与设计一、组合逻辑电路分析二、组合逻辑电路的分析步骤&#xff1a;三、组合逻辑电路的分析举例例1 奇校验电路例2.对输入的二进制求反码例3.一个工厂发电的…

git使用、git与idea结合、gitee、gitlab

本文章基于黑马程序javase模块中的"git"部分 先言:git在集成idea中,不同版本的idea中页面显示不同,操作时更注重基于选项的文字;git基于命令操作参考文档实现即可,idea工具继承使用重点掌握 1.git概述 git是目前世界上最先进的分布式文件版本控制系统 分布式:将…

2024年steam好玩的新游:《哈迪斯2》《雨中冒险: 回归》等

今天已经有不少新游上线&#xff0c;下面为大家整理了2024年好玩的steam游戏&#xff0c;一起来看看。 2024值得一玩的新游 1、《哈迪斯2》 哈迪斯2&#xff08;Hades II&#xff09;是Supergiant Games继其广受好评的作品《哈迪斯》之后开发的一款动作角色扮演游戏。 在《哈…

纯净IP的判断标准及代理深度分析

今天&#xff0c;我们测评团队将带大家深入探讨纯净IP的判断标准&#xff0c;并通过实测数据&#xff0c;对极光静态代理与独享云创这两家服务商进行深度剖析&#xff0c;为你揭秘如何挑选那些真正值得信赖的IP代理服务。 一、纯净IP的判断标准 历史记录检查&#xff1a;一个好…

@Resource注解 和 @Autowired 注解的区别!

Resource注解 和 Autowired 注解的区别! 前言: 实习时候第一次拉取了企业级代码(微服务),发现基本上都是Resource注解,自己之前平时没仔细思考 就是按照自己的习惯用的Autowired,平时开发也是单体架构的系统. 理解: Autowired Autowired是spring提供的一个注解,默认是根据类型…

[RL] 马尔可夫决策过程基础

文章结构 目录 一、马尔可夫过程 马尔可夫性质 二、马尔可夫奖励过程 回报&#xff08;Return&#xff09; 贝尔曼方程&#xff08;Bellman equation&#xff09; 贝尔曼方程解析解 蒙特卡洛方法​ 马尔可夫决策过程​ MDP和马尔可夫过程/马尔可夫奖励过程的区别 马…

循环机制(event loop)之宏任务和微任务

一、前言 js任务分为同步任务和异步任务&#xff0c;异步任务又分为宏任务和微任务&#xff0c;其中异步任务属于耗时的任务。 二、宏任务和微任务有哪些&#xff1f; 宏任务&#xff1a;整体代码script、setTimeout、setInterval、setImmediate&#xff08;Node.js&#xff…

nginx conf.d 模块化配置

文章目录 前言nginx conf.d 模块化配置1. 概述2. 优势3. 配置 前言 如果您觉得有用的话&#xff0c;记得给博主点个赞&#xff0c;评论&#xff0c;收藏一键三连啊&#xff0c;写作不易啊^ _ ^。   而且听说点赞的人每天的运气都不会太差&#xff0c;实在白嫖的话&#xff0c…

关卡1-2:Python关卡

关卡1-2&#xff1a;Python关卡 一、python实现wordcount二、通过本地VSCODE连接internStudio与debug2.1使用本地的VSCODE连接InternStudio2.2 debug插件安装2.3 debug进行时2.3.1 代码准备2.3.2 选择python解释器2.3.3 打断点 一、python实现wordcount 采用python实现经典任务…

【C++】红黑树模拟实现STL库中的map与set

目录 改造红黑树 红黑树的迭代器 map的模拟实现 set的模拟实现 在上一篇博客中&#xff0c;我们实现了红黑树&#xff0c;但是红黑树节点中的值是pair<K,V> _kv形式&#xff0c;这种红黑树适用于map的底层&#xff0c;那么如果我们想要红黑树节点中的值是key的形式&a…

神经网络处理器模拟器的一点思考

一 神经网络处理器 通常基于FPGA的神经网络处理器进行部署某种网络&#xff0c;考虑的因素较多&#xff0c;具体包括网络模型的不同&#xff0c;涵盖不同的算子、激活函数、调度策略等等&#xff1b;具体硬件实现&#xff0c;涉及神经网络处理器并行度、硬件资源消耗&#xff0…

【C++高阶】哈希函数底层原理探索:从算法设计到实现优化

&#x1f4dd;个人主页&#x1f339;&#xff1a;Eternity._ ⏩收录专栏⏪&#xff1a;C “ 登神长阶 ” &#x1f921;往期回顾&#x1f921;&#xff1a;模拟实现 map与set &#x1f339;&#x1f339;期待您的关注 &#x1f339;&#x1f339; ❀哈希 &#x1f4da;1. unord…

MinerU、Magic-PDF、Magic-Doc

文章目录 一、关于 MinerU二、Magic-PDF1、简介2、项目全景3、流程图4、子模块仓库 三、Magic-PDF 上手指南1、配置要求2、安装配置1. 安装Magic-PDF2. 下载模型权重文件3. 拷贝配置文件并进行配置4. 使用CUDA或MPS加速推理CUDAMPS 3、使用说明1) 通过命令行使用直接使用更多用…

鑫创SSS1700USB音频桥芯片USB转IIS芯片

鑫创SSS1700支持IIC初始外部编&#xff08;EEPROM选项),两线串行总线&#xff08;I2C总线&#xff09;用于外部MCU控制整个EEPROM空间可以通过MCU访问用于主机控制同步的USB HID外部串行EEPROM&#xff08;24C02~24C16&#xff09;接口&#xff0c;用于客户特定的USB视频、PID、…

有空多刷刷算法题:回溯理论基础、leecode-77:组合、leecode:组合总和 III

回溯算法 一、理论基础 参考代码随想录&#xff0c;仅作记录学习之用 回溯是递归的副产品&#xff0c;只要有递归就会有回溯因为回溯的本质是穷举&#xff0c;穷举所有可能&#xff0c;然后选出我们想要的答案&#xff0c;如果想让回溯法⾼效⼀些&#xff0c;可以加⼀些剪枝…

华为OD机试2024年C卷D卷 - 构成指定长度字符串的个数/字符串拼接(Java)

华为OD机试&#xff08;C卷D卷&#xff09;2024真题目录 题目描述&#xff1a;构成指定长度字符串的个数 (本题分值200) 给定 M&#xff08;0 < M ≤ 30&#xff09;个字符&#xff08;a-z&#xff09;&#xff0c;从中取出任意字符&#xff08;每个字符只能用一次&#x…

PostgreSql创建触发器并增加IF判断条件

在 PostgreSQL 中&#xff0c;可以使用触发器&#xff08;Trigger&#xff09;来在表上定义自定义的插入&#xff08;INSERT&#xff09;、更新&#xff08;UPDATE&#xff09;和删除&#xff08;DELETE&#xff09;操作的行为。触发器是与表相关联的特殊函数&#xff0c;它们在…