Celery

1.什么是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

Celery架构

https://www.jianshu.com/p/86e11219ea7d

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

版本支持情况

Celery version 4.0 runs on
      Python ❨2.7, 3.4, 3.5❩
      PyPy ❨5.4, 5.5❩
  This is the last version to support Python 2.7, and from the next version (Celery 5.x) Python 3.5 or newer is required.

  If you’re running an older version of Python, you need to be running an older version of Celery:

      Python 2.6: Celery series 3.1 or earlier.
      Python 2.5: Celery series 3.0 or earlier.
      Python 2.4 was Celery series 2.2 or earlier.

  Celery is a project with minimal funding, so we don’t support Microsoft Windows. Please don’t open any issues related to that platform.

2.使用场景

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

3.Celery的安装配置

pip install celery

消息中间件:RabbitMQ/Redis

app=Celery('任务名',backend='xxx',broker='xxx')

4.Celery执行异步任务

基本使用

创建项目celerytest

创建py文件:celery_app_task.py

import celery
import time
# broker='redis://127.0.0.1:6379/2' 不加密码
backend='redis://:123456@127.0.0.1:6379/1'
broker='redis://:123456@127.0.0.1:6379/2'
cel=celery.Celery('test',backend=backend,broker=broker)
@cel.task
def add(x,y):
   return x+y

创建py文件:add_task.py,添加任务

from celery_app_task import add
result = add.delay(4,5)# result不是函数执行返回的结果,它是一个对象
print(result.id)

创建py文件:run.py,执行任务,或者使用命令执行:celery worker -A celery_app_task -l info

注:windows下:celery worker -A celery_app_task -l info -P eventlet

from celery_app_task import cel
if __name__ == '__main__':
   cel.worker_main()
   # cel.worker_main(argv=['--loglevel=info')

创建py文件:result.py,查看任务执行结果

from celery.result import AsyncResult
from celery_app_task import cel

async = AsyncResult(id="e919d97d-2938-4d0f-9265-fd8237dc2aa3", app=cel)

if async.successful():
   result = async.get()
   print(result)
   # result.forget() # 将结果删除
elif async.failed():
   print('执行失败')
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 add_task.py,添加任务,并获取任务ID

执行 run.py ,或者执行命令:celery worker -A celery_app_task -l info

执行 result.py,检查任务状态并获取结果

多任务结构

pro_cel
   ├── celery_task# celery相关文件夹
   │   ├── celery.py   # celery连接和配置相关文件,必须叫这个名字
   │   └── tasks1.py    # 所有任务函数
   │ └── tasks2.py    # 所有任务函数
   ├── check_result.py # 检查结果
   └── send_task.py    # 触发任务

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_task.tasks1',
                     'celery_task.tasks2'
                    ])

# 时区
cel.conf.timezone = 'Asia/Shanghai'
# 是否使用UTC
cel.conf.enable_utc = False

tasks1.py

import time
from celery_task.celery import cel

@cel.task
def test_celery(res):
   
  res1=os.popen('phddns reset')
  print(res1)
  res2 = os.popen('phddns restart')
  print(res2)
return "test_celery11任务结果:%s,%s"%(res1,res2)

tasks2.py

import time
from celery_task.celery import cel
@cel.task
def test_celery2(res):
   time.sleep(5)
   return "test_celery2任务结果:%s"%res

check_result.py

from celery.result import AsyncResult
from celery_task.celery import cel

async = AsyncResult(id="08eb2778-24e1-44e4-a54b-56990b3519ef", app=cel)

if async.successful():
   result = async.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.failed():
   print('执行失败')
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')

send_task.py

from celery_task.tasks1 import test_celery
from celery_task.tasks2 import test_celery2

# 立即告知celery去执行test_celery任务,并传入一个参数
result = test_celery.delay('第一个的执行')
print(result.id)
result = test_celery2.delay('第二个的执行')
print(result.id)

添加任务(执行send_task.py),开启work:celery worker -A celery_task -l info -P eventlet,检查任务执行结果(执行check_result.py)

5.Celery执行定时任务

设定时间让celery执行一个任务

add_task.py

from celery_app_task import add
from datetime import datetime

# result=add(2,3)
# print(result)
# result不是函数执行返回的结果,它是一个对象
# result = add.delay(2, 3)
# print(result.id)

# 执行延迟任务
# 时间转换 方式一
# v1 = datetime(2019, 2, 13, 18, 19, 56) # 通过这个方式拿到一个时间对象,就是参数传的事件
# print(v1)
# v2 = datetime.utcfromtimestamp(v1.timestamp()) # 把当地时间转成utc
# print(v2)
# result = add.apply_async(args=[1, 3], eta=v2)
# print(result.id)

# 时间转换 方式二
ctime = datetime.now() # 取到当前时间
# 默认用utc时间 # 转成utc时间
utc_ctime = datetime.utcfromtimestamp(ctime.timestamp())
from datetime import timedelta
time_delay = timedelta(seconds=10)  # 取一个10秒之后的事件
task_time = utc_ctime + time_delay  #这个时间是当前时间往后推10s

# 使用apply_async并设定时间
result = add.apply_async(args=[4, 3], eta=task_time)
print(result.id)

类似于contab的定时任务

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_task.tasks1',
   'celery_task.tasks2',
])
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_task.tasks1.test_celery',
       # 每隔2秒执行一次
       # 'schedule': 1.0,
       # 'schedule': crontab(minute="*/1"),
       'schedule': timedelta(seconds=2),
       # 传递参数
       'args': ('test',)
  },
   # 'add-every-12-seconds': {
   #     'task': 'celery_task.tasks1.test_celery',
   #     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),
   #     'schedule': crontab(minute=42, hour=8, day_of_month=11, month_of_year=4),
   #     'args': (16, 16)
   # },
}

启动一个beat:celery beat -A celery_task -l info

启动work执行:celery worker -A celery_task -l info -P eventlet

6.Django中使用Celery

安装包

celery==3.1.25
django-celery==3.1.20

在项目目录下创建celeryconfig.py

import djcelery
djcelery.setup_loader()
CELERY_IMPORTS=(
   'app01.tasks',
)
#有些情况可以防止死锁
CELERYD_FORCE_EXECV=True
# 设置并发worker数量
CELERYD_CONCURRENCY=4
#允许重试
CELERY_ACKS_LATE=True
# 每个worker最多执行100个任务被销毁,可以防止内存泄漏
CELERYD_MAX_TASKS_PER_CHILD=100
# 超时时间
CELERYD_TASK_TIME_LIMIT=12*30

在app01目录下创建tasks.py

from celery import task
@task
def add(a,b):
   with open('a.text', 'a', encoding='utf-8') as f:
       f.write('a')
   print(a+b)

视图函数views.py

from django.shortcuts import render,HttpResponse
from app01.tasks import add
from datetime import datetime
def test(request):
   # result=add.delay(2,3)
   ctime = datetime.now()
   # 默认用utc时间
   utc_ctime = datetime.utcfromtimestamp(ctime.timestamp())
   from datetime import timedelta
   time_delay = timedelta(seconds=5)
   task_time = utc_ctime + time_delay
   result = add.apply_async(args=[4, 3], eta=task_time)
   print(result.id)
   return HttpResponse('ok')

settings.py


INSTALLED_APPS = [
  ...
   'djcelery',
   'app01'
]

...

from djagocele import celeryconfig
BROKER_BACKEND='redis'
BOOKER_URL='redis://127.0.0.1:6379/1'
CELERY_RESULT_BACKEND='redis://127.0.0.1:6379/2'

crontab

添加任务

  crontab -e
0 */1 * * * command
0 */2 * * * command

查询任务是否加了:

  crontab -l -u root #查看root用户
0 */1 * * * command
0 */2 * * * comma
基本格式 :
*  *  *  *  *  command
分 时 日 月 周 命令
第1列表示分钟1~59 每分钟用*或者 */1表示
第2列表示小时1~23(0表示0点)
第3列表示日期1~31
第4列表示月份1~12
第5列标识号星期0~6(0表示星期天)
第6列要运行的命令
crontab文件的一些例子:
30 21 * * * /usr/local/etc/rc.d/lighttpd restart
上面的例子表示每晚的21:30重启apache。
45 4 1,10,22 * * /usr/local/etc/rc.d/lighttpd restart
上面的例子表示每月1、10、22日的4 : 45重启apache。
10 1 * * 6,0 /usr/local/etc/rc.d/lighttpd restart
上面的例子表示每周六、周日的1 : 10重启apache。
0,30 18-23 * * * /usr/local/etc/rc.d/lighttpd restart
上面的例子表示在每天18 : 00至23 : 00之间每隔30分钟重启apache。
0 23 * * 6 /usr/local/etc/rc.d/lighttpd restart
上面的例子表示每星期六的11 : 00 pm重启apache。
* */1 * * * /usr/local/etc/rc.d/lighttpd restart
每一小时重启apache
* 23-7/1 * * * /usr/local/etc/rc.d/lighttpd restart
晚上11点到早上7点之间,每隔一小时重启apache
0 11 4 * mon-wed /usr/local/etc/rc.d/lighttpd restart
每月的4号与每周一到周三的11点重启apache
0 4 1 jan * /usr/local/etc/rc.d/lighttpd restart
一月一号的4点重启apache

celery 大量消息的分布式系统 定时任务的更多相关文章

  1. celery执行异步任务和定时任务

    一.什么是Clelery 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架构 Celery的架构由三部分组成,消息中间件 ...

  2. 日夕如是寒暑不间,基于Python3+Tornado6+APScheduler/Celery打造并发异步动态定时任务轮询服务

    原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_220 定时任务的典型落地场景在各行业中都很普遍,比如支付系统中,支付过程中因为网络或者其他因素导致出现掉单.卡单的情况,账单变成了 ...

  3. Django+Celery 执行异步任务和定时任务

    celery是一个基于python开发的简单.灵活且可靠的分布式任务队列框架,支持使用任务队列的方式在分布式的机器/进程/线程上执行任务调度.采用典型的生产者-消费者模型,主要由三部分组成: 1. 消 ...

  4. Celery - 一个懂得 异步任务 , 定时任务 , 周期任务 的芹菜

    1.什么是Celery?Celery 是芹菜Celery 是基于Python实现的模块, 用于执行异步定时周期任务的其结构的组成是由    1.用户任务 app    2.管道 broker 用于存储 ...

  5. Django配置celery执行异步任务和定时任务

    原生celery,非djcelery模块,所有演示均基于Django2.0 celery是一个基于python开发的简单.灵活且可靠的分布式任务队列框架,支持使用任务队列的方式在分布式的机器/进程/线 ...

  6. Celery+python+redis异步执行定时任务

    我之前的一篇文章中写了[Celery+django+redis异步执行任务] 博文:http://blog.csdn.net/apple9005/article/details/54236212 你会 ...

  7. celery异步消息队列的使用

    1.准备工作 1.1 流程图 2.环境安装 2.1.在Ubuntu中需要安装redis 安装redis $sudo apt-get update $sudo apt-get install redis ...

  8. 分布式系统定时任务,保证只有一个服务执行了改任务--采用redis分布式锁来实现(文章摘自:https://www.cnblogs.com/0201zcr/p/5942748.html)

    文章摘自:https://www.cnblogs.com/0201zcr/p/5942748.html package com.abtc.server.mine.common.utils; impor ...

  9. RabbitMQ延迟消息队列实现定时任务完整代码示例

随机推荐

  1. [Alpha阶段]第五次Scrum Meeting

    Scrum Meeting博客目录 [Alpha阶段]第五次Scrum Meeting 基本信息 名称 时间 地点 时长 第五次Scrum Meeting 19/04/09 教1_2楼教室 65min ...

  2. Django rest framework(6)----序列化(2)

    为什么要序列化 django 查询数据库返回的类型是  queryset 类型 而我们和前端通信使用的大多数是json类型,这个时候我们需要把 queryset的数据类型转换成python的数据类型然 ...

  3. Uint 5.css继承权重,盒模型和border padding

    一 .css的继承性和权重 1.1 继承性:继承是CSS的一个主要特征,它是依赖于祖先-后代的关系的.继承是一种机制,它允许样式不仅可以应用于某个特定的元素,还可以应用于它的后代. 可以被继承的属性有 ...

  4. DAY17、常用模块

    一.time模块 1.时间戳(timestamp):time.time()     #可以作为数据的唯一标识   是相对于1970-1-1-0:0:0时间插值 2.延迟线程的运行:time.sleep ...

  5. mybatis 中的 update 返回值你真的明白吗

    记录源地址:https://www.jianshu.com/p/80270b93082a

  6. StringUtils常用方法+StringUtils详细介绍

    StringUtils常用方法+StringUtils详细介绍   StringUtils用法+StringUtils详细介绍博文来源:http://yijianfengvip.blog.163.co ...

  7. C. New Year and Rating 差分方程 思维

    题意: 一个CF玩家打CF 给出其比赛列表和上分(掉分)情况 ,但是没给初始分 问最后最高分是多少  (情况不存在,或者可能无穷大) 思路: 设初始分为x 那么之前的回合的分数前缀和为sum    如 ...

  8. 洛谷P3953逛公园

    题目 作为\(NOIp2017D1T3\) 这个题还是很良心的,至少相对于\(NOIp2018\)来说,希望\(NOIp2019\)不会这么坑吧. 这个题可以作为记忆化搜索的进阶题了,做这个题的方法也 ...

  9. 关于win10企业版在极域电子教室软件 v4.0 2015 豪华版的全屏控制下如何取得自由

    注.可能因为系统和软件的缘故无法实现 背景 由于在听课过程过于自闭,于是想自己去网上搜点东西看下 于是 经过了一番乱搞 逐渐摸索出了现方法. 方案1: 大力出奇迹 由于电脑在刚刚进入的状态的时候有段时 ...

  10. poj 1015 Jury Compromise(背包变形dp)

    In Frobnia, a far-away country, the verdicts in court trials are determined by a jury consisting of ...