/* Useful celery config.

app = Celery('tasks',
broker='redis://localhost:6379',
backend='redis://localhost:6379') app.conf.update(
CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES=3600,
CELERY_QUEUES=(
Queue('default', routing_key='tasks.#'),
Queue('hipri', routing_key='tasks.#'),
),
CELERY_ROUTES={
'tasks.tasks.add': {'queue': 'hipri'},
}
) */ celery -A tasks worker --loglevel=info # run the worker celery worker --help # list command-line options available celery multi start w1 -A proj -l info # start one or more workers in the background celery multi restart w1 -A proj -l info # restart workers celery multi stop w1 -A proj -l info # stop workers aynchronously celery multi stopwait w1 -A proj -l info # stop after executing tasks are completed celery multi start w1 -A proj -l info --pidfile=/var/run/celery/%n.pid --logfile=/var/log/celery/%n%I.log # create pid and log files in the current directory celery -A proj inspect active # control and inspect workers at runtime
celery -A proj inspect active --destination=celery@w1.computer celery -A proj inspect scheduled # list scheduled ETA tasks. celery -A proj control cancel_consumer # Force all worker to cancel consuming from a queue
celery -A proj control cancel_consumer foo -d worker1.local # Force an specified worker to cancel consuming from a queue celery -A proj inspect active_queues # Get a list of queues that workers consume
celery -A proj inspect active_queues -d celery@worker1 # Get a list of queues that a worker consumes celery -A proj inspect stats # show worker statistics. celery shell -I # Drop into IPython console. celery -A tasks result -t tasks.add dbc53a54-bd97-4d72-908c-937827009736 # See the result of a task. # Control workers
i = app.control.inspect()
i = app.control.inspect(['worker1.example.com', 'worker2.example.com'])
i.registered() // Show registred tasks for specified workers
i.active() // Get a list of active tasks
i.scheduled // Get a list of tasks waiting to be scheduled
i.reserved() # Get a list of tasks that has been received, but are still waiting to be executed
i.active_queue() # get active queues
app.control.broadcast('shutdown') # shutdown all workers
app.control.broadcast('shutdown', destination=['celer@worker']) app.control.ping()
app.control.ping(['celer@worker']) # Inspecting queues in Redis
redis-cli -h HOST -p PORT -n DATABASE_NUMBER llen QUEUE_NAME
LRANGE queue_name 0 10 # Redis client

celery config的更多相关文章

  1. Python定时任务-schedule vs. Celery vs. APScheduler

    在Python开发过程中我们经常需要执行定时任务,而此类任务我们通常有如下选项: 自己造轮子 使用schedule库 使用Celery定时任务 使用APScheduler 自己造轮子实现,最大的优势就 ...

  2. 一百四十七:CMS系统之celery实现邮件和短信异步发送

    celery工作原理 celery官方文档:https://docs.celeryproject.org/en/latest/ 安装:pip install celery windows下还需安装ev ...

  3. 分布式任务队列 Celery

    目录 目录 前言 简介 Celery 的应用场景 架构组成 Celery 应用基础 前言 分布式任务队列 Celery,Python 开发者必备技能,结合之前的 RabbitMQ 系列,深入梳理一下 ...

  4. opsmanage 自动化运维管理平台

    关闭防火墙.selinux 更换阿里云 yum源 依赖环境 yum install -y epel-releaseyum install vim net-tools nmon htop rsync t ...

  5. celery 框架

    转自:http://www.cnblogs.com/forward-wang/p/5970806.html 生产者消费者模式 在实际的软件开发过程中,经常会碰到如下场景:某个模块负责产生数据,这些数据 ...

  6. Celery 框架学习笔记

    在学习Celery之前,我先简单的去了解了一下什么是生产者消费者模式. 生产者消费者模式 在实际的软件开发过程中,经常会碰到如下场景:某个模块负责产生数据,这些数据由另一个模块来负责处理(此处的模块是 ...

  7. 【Python】Celery异步处理

    参考:http://www.cnblogs.com/znicy/p/5626040.html 参考:http://www.weiguda.com/blog/73/ 参考:http://blog.csd ...

  8. Celery,Tornado,Supervisor构建和谐的分布式系统

    Celery 分布式的任务队列 与rabbitmq消息队列的区别与联系: rabbitmq 调度的是消息,而Celery调度的是任务. Celery调度任务时,需要传递参数信息,传输载体可以选择rab ...

  9. 使用Supervisor管理Celery进程。

    讲过一篇celery的,但是celery启动后并不是daemon的,在生产环境中这肯定是不可以的,那怎么办呢? 这就需要使用supervisor进行进程管理了,下面详细介绍. 一. superviso ...

随机推荐

  1. P5287-[HNOI2019]JOJO【KMP】

    正题 题目链接:https://www.luogu.com.cn/problem/P5287 题目大意 开始一个空串,\(n\)个操作 在末尾加入\(x\)个\(c\)字符(保证和\(c\)和前面的字 ...

  2. P7518-[省选联考2021A/B卷]宝石【主席树,二分】

    正题 题目链接:https://www.luogu.com.cn/problem/P7518 题目大意 给出\(n\)个点的一棵树,每个点上有不大于\(m\)的数字. 然后给出一个长度为\(c\)的各 ...

  3. C#开发BIMFACE系列42 服务端API之图纸对比

    BIMFACE二次开发系列目录     [已更新最新开发文章,点击查看详细] 在我的前一篇博客<C#开发BIMFACE系列42 服务端API之图纸对比>中详细介绍了BIMFACE服务端接口 ...

  4. 题解 UVA1500 Alice and Bob

    题目传送门 题目大意 给出 \(n\) 堆石子,每次可以做以下两种操作之一: 将某两堆石子进行合并 将某一堆石子抽走一个石子 问谁必胜. 思路 就nm很妙好么? 首先,我们需要考虑每堆石子大小都 \( ...

  5. SimpleDateFormat、Date和String互转

    今天在修改bug时遇到一个查询异常:根据时间段查询的时候,如果查询时间段含12点钟,那么能查到时间段之外的其他数据: 跟踪了数据流动发现,前同事写的程序中,有一处是讲前端传来时间字符串转为Date的一 ...

  6. Bloom Filter算法

    Bloom Filter算法详解 什么是布隆过滤器 布隆过滤器(Bloom Filter)是 1970 年由布隆提出的.它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数 (下面详细说),实际上你也可 ...

  7. Java(14)面向对象之封装

    作者:季沐测试笔记 原文地址:https://www.cnblogs.com/testero/p/15201610.html 博客主页:https://www.cnblogs.com/testero ...

  8. GAN实战笔记——第二章自编码器生成模型入门

    自编码器生成模型入门 之所以讲解本章内容,原因有三. 生成模型对大多数人来说是一个全新的领域.大多数人一开始接触到的往往都是机器学习中的分类任务--也许因为它们更为直观:而生成模型试图生成看起来很逼真 ...

  9. Windows Terminal 和 WSL

    Windows Terminal ,配置启动目录为 WSL : \\wsl$\Ubuntu\home

  10. xpath helper插件安装提示程序包无效

    参考链接:https://www.jianshu.com/p/b7d782ef81e0 刚学到爬虫,需要在Chrome浏览器安装xpath helper插件结果一直提示"程序包无效" ...