Celery

在程序的运行过程中，我们经常会碰到一些耗时耗资源的操作，为了避免它们阻塞主程序的运行，我们经常会采用多线程或异步任务。比如，在 Web 开发中，对新用户的注册，我们通常会给他发一封激活邮件，而发邮件是个 IO 阻塞式任务，如果直接把它放到应用当中，就需要等邮件发出去之后才能进行下一步操作，此时用户只能等待再等待。更好的方式是在业务逻辑中触发一个发邮件的异步任务，而主程序可以继续往下运行。

Celery 是一个强大的分布式任务队列，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）。它的架构组成如下图：

可以看到，Celery 主要包含以下几个模块：

• 任务模块

  包含异步任务和定时任务。其中，异步任务通常在业务逻辑中被触发并发往任务队列，而定时任务由 Celery Beat 进程周期性地将任务发往任务队列。

• 消息中间件 Broker

  Broker，即为任务调度队列，接收任务生产者发来的消息（即任务），将任务存入队列。Celery 本身不提供队列服务，官方推荐使用 RabbitMQ 和 Redis 等。

• 任务执行单元 Worker

  Worker 是执行任务的处理单元，它实时监控消息队列，获取队列中调度的任务，并执行它。

• 任务结果存储 Backend

  Backend 用于存储任务的执行结果，以供查询。同消息中间件一样，存储也可使用 RabbitMQ, Redis 和 MongoDB 等。

异步任务

使用 Celery 实现异步任务主要包含三个步骤：

1. 创建一个 Celery 实例
2. 启动 Celery Worker
3. 应用程序调用异步任务

$ pip install celery
# 安装好redis

创建tasks.py

import time
from celery import Celery

broker = 'redis://127.0.0.1:6379'
backend = 'redis://127.0.0.1:6379/0'
# 密码 redis://:password@127.0.0.1:6379 

app = Celery('my_task', broker=broker, backend=backend)

@app.task
def add(x, y):
    time.sleep(5)     # 模拟耗时操作
    return x + y

启动celery worker

在当前路径下执行

$ celery worker -A tasks --loglevel=info

调用任务

在当前目录下打开控制台

>>> from tasks import add

>>> add.delay(2,3)

在上面，我们从 tasks.py 文件中导入了 add 任务对象，然后使用 delay() 方法将任务发送到消息中间件（Broker），Celery Worker 进程监控到该任务后，就会进行执行。

另外，我们如果想获取执行后的结果，可以这样做：

>>> result = add.delay(2,5)
>>> result.ready()
>>> False
>>> result.ready()
>>> True
>>> result.get()
>>> 7

使用配置

在上面的例子中，我们直接把 Broker 和 Backend 的配置写在了程序当中，更好的做法是将配置项统一写入到一个配置文件中，通常我们将该文件命名为 celeryconfig.py。Celery 的配置比较多，可以在官方文档查询每个配置项的含义。

celery_demo                    # 项目根目录
    ├── celery_app             # 存放 celery 相关文件
    │   ├── __init__.py
    │   ├── celeryconfig.py    # 配置文件
    │   ├── task1.py           # 任务文件 1
    │   └── task2.py           # 任务文件 2
    └── client.py              # 应用程序

__init__.py 代码如下:

from celery import Celery

app = Celery('demo')                                # 创建 Celery 实例
app.config_from_object('celery_app.celeryconfig')   # 通过 Celery 实例加载配置模块

celeryconfig.py 代码如下：

BROKER_URL = 'redis://127.0.0.1:6379'               # 指定 Broker
CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://127.0.0.1:6379/0'  # 指定 Backend

CELERY_TIMEZONE='Asia/Shanghai'                     # 指定时区，默认是 UTC
# CELERY_TIMEZONE='UTC'                             

CELERY_IMPORTS = (                                  # 指定导入的任务模块
    'celery_app.task1',
    'celery_app.task2'
)

task1.py 代码如下：

import time
from celery_app import app

@app.task
def add(x, y):
    time.sleep(2)
    return x + y

task2.py 代码如下：

import time
from celery_app import app

@app.task
def multiply(x, y):
    time.sleep(2)
    return x * y

client.py 代码如下

from celery_app import task1
from celery_app import task2

task1.add.apply_async(args=[2, 8])        # 也可用 task1.add.delay(2, 8)
task2.multiply.apply_async(args=[3, 7])   # 也可用 task2.multiply.delay(3, 7)

print('hello world')

现在，让我们启动 Celery Worker 进程，在项目的根目录下执行下面命令

$ celery -A celery_app worker --loglevel=info

接着，运行 $ python client.py

定时任务

Celery 除了可以执行异步任务，也支持执行周期性任务（Periodic Tasks），或者说定时任务。Celery Beat 进程通过读取配置文件的内容，周期性地将定时任务发往任务队列。

让我们看看例子，项目结构如下：

celery_demo                    # 项目根目录
    ├── celery_app             # 存放 celery 相关文件
        ├── __init__.py
        ├── celeryconfig.py    # 配置文件
        ├── task1.py           # 任务文件
        └── task2.py           # 任务文件

__init__.py 代码如下：

from celery import Celery

app = Celery('demo')
app.config_from_object('celery_app.celeryconfig')

celeryconfig.py 代码如下：

from datetime import timedelta
from celery.schedules import crontab

# Broker and Backend
BROKER_URL = 'redis://127.0.0.1:6379'
CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://127.0.0.1:6379/0'

# Timezone
CELERY_TIMEZONE='Asia/Shanghai'    # 指定时区，不指定默认为 'UTC'
# CELERY_TIMEZONE='UTC'

# import
CELERY_IMPORTS = (
    'celery_app.task1',
    'celery_app.task2'
)

# schedules
CELERYBEAT_SCHEDULE = {
    'add-every-30-seconds': {
         'task': 'celery_app.task1.add',
         'schedule': timedelta(seconds=30),       # 每 30 秒执行一次
         'args': (5, 8)                           # 任务函数参数
    },
    'multiply-at-some-time': {
        'task': 'celery_app.task2.multiply',
        'schedule': crontab(hour=9, minute=50),   # 每天早上 9 点 50 分执行一次
        'args': (3, 7)                            # 任务函数参数
    }
}

task1.py 代码如下：

import time
from celery_app import app

@app.task
def add(x, y):
    time.sleep(2)
    return x + y

task2.py 代码如下：

import time
from celery_app import app

@app.task
def multiply(x, y):
    time.sleep(2)
    return x * y

启动 Celery Worker 进程，在项目的根目录下执行下面命令：

$ celery -A celery_app worker --loglevel=info

接着，启动 Celery Beat 进程，定时将任务发送到 Broker，在项目根目录下执行下面命令：

$ celery beat -A celery_app

在 Worker 窗口我们可以看到，任务 task1 每 30 秒执行一次，而 task2 每天早上 9 点 50 分执行一次。

我们用两个命令启动了 Worker 进程和 Beat 进程，我们也可以将它们放在一个命令中：

$ celery -B -A celery_app worker --loglevel=info