Celery-4.1 用户指南: Extensions and Bootsteps (扩展和Bootsteps)

自定义消息消费者

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你可能想要嵌入自定义的 Kombu 消费者来手动处理你的消息。

为了达到这个目的，celery 提供了一个 ConsumerStep bootstep 类，你只需要定义 get_consumers 方法，它必须返回一个 kombu.Consumer 对象的列表，当连接建立时，这些对象将会启动。

from celery import Celery
from celery import bootsteps
from kombu import Consumer, Exchange, Queue

my_queue = Queue('custom', Exchange('custom'), 'routing_key')

app = Celery(broker='amqp://')

class MyConsumerStep(bootsteps.ConsumerStep):

    def get_consumers(self, channel):
        return [Consumer(channel,
                         queues=[my_queue],
                         callbacks=[self.handle_message],
                         accept=['json'])]

    def handle_message(self, body, message):
        print('Received message: {0!r}'.format(body))
        message.ack()
app.steps['consumer'].add(MyConsumerStep)

def send_me_a_message(who, producer=None):
    with app.producer_or_acquire(producer) as producer:
        producer.publish(
            {'hello': who},
            serializer='json',
            exchange=my_queue.exchange,
            routing_key='routing_key',
            declare=[my_queue],
            retry=True,
        )

if __name__ == '__main__':
    send_me_a_message('world!')

注意：
　　Kombu Consumer 使用了两种不同的消息回掉分发机制。第一种是接收一个回调函数列表，回调函数签名是 （body, message)，另一种接收一个 on_message 参数，一个签名为 （message,) 的回调函数。后一种不是自动解码和反序列化负载。

def get_consumers(self, channel):
    return [Consumer(channel, queues=[my_queue],
                     on_message=self.on_message)]

def on_message(self, message):
    payload = message.decode()
    print(
        'Received message: {0!r} {props!r} rawlen={s}'.format(
        payload, props=message.properties, s=len(message.body),
    ))
    message.ack()

Blueprints

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Bootsteps 是一个给工作单元添加功能的技术。一个 bootstep 是一个自定义的类，它自定义了一些在工作单元的不同阶段执行的操作。每个 bootstep 属于一个 blueprint，并且工作单元当前定义了两个 blueprints: Worker 和 Consumer。

图A: Worker 和 Consumer 中的 Bootsteps。从底至上，Worker blueprint 中的第一步是 Timer，最后一步是启动 Consumer blueprint，然后是建立与消息中间件的连接并且开始消费消息。

工作单元

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工作单元是开启的第一个blueprint，并且随着它启动一些主要组件，如 event loop, processing pool, ETA任务的定时器以及其他定时事件。

当工作单元完全启动，它将继续启动 Consumer blueprint，用来设置任务怎么被执行、连接到消息中间件以及启动消息消费者。

WorkController 是核心的工作单元实现，并且包含了一些你能在自定义的bootstep中使用的方法和属性。

属性

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• app
  当前 app 应用实例

• hostname
  工作单元节点名称 (例如： worker1@example.com)

• blueprint
  工作单元 Blueprint

• hub
  消息循环对象（Hub）。你可以用来在事件循环中注册回调函数。

这只在启用了异步IO的传输层（amqp, redis）上有支持，此时 worker.use_eventloop 属性应该被设置。

你的工作单元 bootstep 必须需要 Hub bootstep 来使用它：

class WorkerStep(bootsteps.StartStopStep):
    requires = {'celery.worker.components:Hub'}

• pool
  当前的 process/eventlet/gevent/thread 池。查看 celery.concurrency.base.BasePool。

你的工作单元 bootstep 必须需要 Pool bootstep 来使用它：

class WorkerStep(bootsteps.StartStopStep):
    requires = {'celery.worker.components:Pool'}

• timer
  调度函数的定时器。

你的工作单元 bootstep 必须需要 Timer bootstep 来使用它：

class WorkerStep(bootsteps.StartStopStep):
    requires = {'celery.worker.components:Timer'}

• statedb
  数据库 <celery.worker.state.Persistent> 用来在工作单元重启之间持久化状态。

statedb 参数被启用时它才被定义。
你的工作单元 bootstep 必须需要 State bootstep 来使用它：

class WorkerStep(bootsteps.StartStopStep):
    requires = {'celery.worker.components:Statedb'}

• autoscacler
  Autoscaler 用来自动扩展和收缩池中的进程数。
  autoscaler 参数被启用时它才被定义。
  你的工作单元 bootstep 必须需要 Autoscaler bootstep 来使用它：

class WorkerStep(bootsteps.StartStopStep):
    requires = ('celery.worker.autoscaler:Autoscaler',)

• autoreloader
  Autoreloader 用来在文件系统发生改变时自动重新加载代码。
  autoreloader 参数被启用时它才被定义。
  你的工作单元 bootstep 必须需要 Autoreloader bootstep 来使用它：

class WorkerStep(bootsteps.StartStopStep):
    requires = ('celery.worker.autoreloader:Autoreloader',)

工作单元bootstep示例

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工作单元bootstep 示例：

from celery import bootsteps

class ExampleWorkerStep(bootsteps.StartStopStep):
    requires = {'celery.worker.components:Pool'}

    def __init__(self, worker, **kwargs):
        print('Called when the WorkController instance is constructed')
        print('Arguments to WorkController: {0!r}'.format(kwargs))

    def create(self, worker):
        # this method can be used to delegate the action methods
        # to another object that implements ``start`` and ``stop``.
        return self

    def start(self, worker):
        print('Called when the worker is started.')

    def stop(self, worker):
        print('Called when the worker shuts down.')

    def terminate(self, worker):
        print('Called when the worker terminates')

每个方法都将 WorkController 实例作为第一个参数进行传递。

另一个示例使用定时器在规定的时间间隔进行唤醒：

from celery import bootsteps

class DeadlockDetection(bootsteps.StartStopStep):
    requires = {'celery.worker.components:Timer'}

    def __init__(self, worker, deadlock_timeout=3600):
        self.timeout = deadlock_timeout
        self.requests = []
        self.tref = None

    def start(self, worker):
        # run every 30 seconds.
        self.tref = worker.timer.call_repeatedly(
            30.0, self.detect, (worker,), priority=10,
        )

    def stop(self, worker):
        if self.tref:
            self.tref.cancel()
            self.tref = None

    def detect(self, worker):
        # update active requests
        for req in worker.active_requests:
            if req.time_start and time() - req.time_start > self.timeout:
                raise SystemExit()

消费者

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消费者blueprint建立一个与消息中间件的连接，并且每次连接丢失时将重新开始。消费者bootsteps 包括工作单元心跳、远程控制命令消费者，以及最重要的任务消费者。

当你创建自定义的消费者 bootsteps，你必须考虑到它必须能够重启你的blueprint。一个附加的shutdown方法必须在每一个消费者 bootstep 中定义，这个方法在工作单元被关闭时调用。

属性

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• app
  当前 app 应用实例

• hostname
  工作单元节点名称 (例如： worker1@example.com)

• blueprint
  工作单元 Blueprint

• hub
  消息循环对象（Hub）。你可以用来在事件循环中注册回调函数。

这只在启用了异步IO的传输层（amqp, redis）上有支持，此时 worker.use_eventloop 属性应该被设置。

你的工作单元 bootstep 必须需要 Hub bootstep 来使用它：

class WorkerStep(bootsteps.StartStopStep):
    requires = {'celery.worker.components:Hub'}

• connection
  当前的消息中间件连接 kombu.Connection

一个消费者bootstep必须需要Connection bootstep来使用它：

class Step(bootsteps.StartStopStep):
    requires = {'celery.worker.consumer.connection:Connection'}

• event_dispatcher
  一个 app.events.Dispatcher 对象可以用来发送事件。

一个消费者bootstep必须需要Events bootstep来使用它：

class Step(bootsteps.StartStopStep):
    requires = {'celery.worker.consumer.events:Events'}

• gossip
  工作单元到工作单元的广播通信(Gossip)

一个消费者bootstep必须需要Gossip bootstep来使用它：

class RatelimitStep(bootsteps.StartStopStep):
    """Rate limit tasks based on the number of workers in the
    cluster."""
    requires = {'celery.worker.consumer.gossip:Gossip'}

    def start(self, c):
        self.c = c
        self.c.gossip.on.node_join.add(self.on_cluster_size_change)
        self.c.gossip.on.node_leave.add(self.on_cluster_size_change)
        self.c.gossip.on.node_lost.add(self.on_node_lost)
        self.tasks = [
            self.app.tasks['proj.tasks.add']
            self.app.tasks['proj.tasks.mul']
        ]
        self.last_size = None

    def on_cluster_size_change(self, worker):
        cluster_size = len(list(self.c.gossip.state.alive_workers()))
        if cluster_size != self.last_size:
            for task in self.tasks:
                task.rate_limit = 1.0 / cluster_size
            self.c.reset_rate_limits()
            self.last_size = cluster_size

    def on_node_lost(self, worker):
        # may have processed heartbeat too late, so wake up soon
        # in order to see if the worker recovered.
        self.c.timer.call_after(10.0, self.on_cluster_size_change)

回调
- gossip.on.node_join

当一个新的节点加入到集群中时调用，提供一个工作单元实例参数

• gossip.on.node_leave

当一个新的节点离开到集群中时调用（关闭时），提供一个工作单元实例参数

• gossip.on.node_lost
  当集群中工作单元的心跳丢失（心跳没有及时收到或者处理），提供一个工作单元实例参数

• pool
  当前 process/eventlet/gevent/thread 池

查看celery.concurrency.base.BasePool

• timer
  定时器 celery.utils.timer2.Schedule 用来调度函数

• heart
  负责发送工作单元事件心跳 (Heart)

消费者bootstep必须需要Heartbeat bootstep来使用它：

class Step(bootsteps.StartStopStep):
    requires = {'celery.worker.consumer.heart:Heart'}

• task_consumer
  kombu.Consumer 对象用来消费任务消息

消费者bootstep必须需要Tasks bootstep来使用它：

class Step(bootsteps.StartStopStep):
    requires = {'celery.worker.consumer.tasks:Tasks'}

• strategies
  每个已经注册的任务在这个映射中都有一项, 值用来执行一个进来的该类型的消息 (任务执行策略)。这个映射是在消费者启动时由 Tasks bootstep 产生的：

for name, task in app.tasks.items():
    strategies[name] = task.start_strategy(app, consumer)
    task.__trace__ = celery.app.trace.build_tracer(
        name, task, loader, hostname
    )

消费者bootstep必须需要Tasks bootstep来使用它：

class Step(bootsteps.StartStopStep):
    requires = {'celery.worker.consumer.tasks:Tasks'}

• task_buckets
  一个根据任务类型查找速率限制的defaultdict。这个字典中的项可以为None(没有限制)，或者TokenBucket实例，实现了 consume(tokens) 和 expected_time(tokens)。

TokenBucket实现了 token bucket 算法，只要遵循相同接口并且定义了者两个方法的任何算法都可以被使用。

• qos
  QoS 对象可以用来修改任务通道当前的 prefetch 值:

# increment at next cycle
consumer.qos.increment_eventually(1)
# decrement at next cycle
consumer.qos.decrement_eventually(1)
consumer.qos.set(10)

方法

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• consumer.reset_rate_limits()
  为所有注册的任务类型更新 task_buckets 映射

• consumer.bucket_for_task(type, Bucket=TokenBucket)
  使用 task.rate_limit 属性为一个任务创建速率限制bucket。

• consumer.add_task_queue(name, exchange=None, exchange_type=None,
  routing_key=None, **options):
  添加新的被消费队列。当连接重启这也存在

• consumer.cancel_task_queue(name)
  停止从指定名称的队列消费消息。当连接重启这也存在

• apply_eta_task(request)
  基于 request.eta attribute 属性调度一个 ETA 任务。(Request)

安装步骤

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可以通过修改 app.steps['worker'] 和 app.steps['consumer'] 添加新的 bootstep:

>>> app = Celery()
>>> app.steps['worker'].add(MyWorkerStep)  # < add class, don't instantiate
>>> app.steps['consumer'].add(MyConsumerStep)

>>> app.steps['consumer'].update([StepA, StepB])

>>> app.steps['consumer']
{step:proj.StepB{()}, step:proj.MyConsumerStep{()}, step:proj.StepA{()}

因为执行顺序是由结果图（Step.requires）决定，所以在这里步骤的顺序不重要。

为了说明你这么安装 bootsteps 以及他么如何工作，如下示例step打印一些无用的调试信息。它可以作为工作单元bootstep和消费者bootstep被添加：

from celery import Celery
from celery import bootsteps

class InfoStep(bootsteps.Step):

    def __init__(self, parent, **kwargs):
        # here we can prepare the Worker/Consumer object
        # in any way we want, set attribute defaults, and so on.
        print('{0!r} is in init'.format(parent))

    def start(self, parent):
        # our step is started together with all other Worker/Consumer
        # bootsteps.
        print('{0!r} is starting'.format(parent))

    def stop(self, parent):
        # the Consumer calls stop every time the consumer is
        # restarted (i.e., connection is lost) and also at shutdown.
        # The Worker will call stop at shutdown only.
        print('{0!r} is stopping'.format(parent))

    def shutdown(self, parent):
        # shutdown is called by the Consumer at shutdown, it's not
        # called by Worker.
        print('{0!r} is shutting down'.format(parent))

    app = Celery(broker='amqp://')
    app.steps['worker'].add(InfoStep)
    app.steps['consumer'].add(InfoStep)

启动安装了这个步骤的工作单元将显示如下日志：

<Worker: w@example.com (initializing)> is in init
<Consumer: w@example.com (initializing)> is in init
[2013-05-29 16:18:20,544: WARNING/MainProcess]
    <Worker: w@example.com (running)> is starting
[2013-05-29 16:18:21,577: WARNING/MainProcess]
    <Consumer: w@example.com (running)> is starting
<Consumer: w@example.com (closing)> is stopping
<Worker: w@example.com (closing)> is stopping
<Consumer: w@example.com (terminating)> is shutting down

工作单元初始化后， print语句将被重定向到日志子系统，所以is starting这一行打上了时间戳。你可以注意到在关闭时将不会出现这种现象，因为stop和shutdown方法在一个信号处理函数中被调用，并且在其中使用日志是不安全的。使用python日志模块记录日志不是可重入的：意味着你不能中断这个函数之后又调用它。有一点重要的是stop和shutdown方法是可重入的。

启动工作单元时使用 --loglevel=debug选项将显示给我们关于启动过程的更详细的信息：

[2013-05-29 16:18:20,509: DEBUG/MainProcess] | Worker: Preparing bootsteps.
[2013-05-29 16:18:20,511: DEBUG/MainProcess] | Worker: Building graph...
<celery.apps.worker.Worker object at 0x101ad8410> is in init
[2013-05-29 16:18:20,511: DEBUG/MainProcess] | Worker: New boot order:
    {Hub, Pool, Timer, StateDB, Autoscaler, InfoStep, Beat, Consumer}
[2013-05-29 16:18:20,514: DEBUG/MainProcess] | Consumer: Preparing bootsteps.
[2013-05-29 16:18:20,514: DEBUG/MainProcess] | Consumer: Building graph...
<celery.worker.consumer.Consumer object at 0x101c2d8d0> is in init
[2013-05-29 16:18:20,515: DEBUG/MainProcess] | Consumer: New boot order:
    {Connection, Mingle, Events, Gossip, InfoStep, Agent,
     Heart, Control, Tasks, event loop}
[2013-05-29 16:18:20,522: DEBUG/MainProcess] | Worker: Starting Hub
[2013-05-29 16:18:20,522: DEBUG/MainProcess] ^-- substep ok
[2013-05-29 16:18:20,522: DEBUG/MainProcess] | Worker: Starting Pool
[2013-05-29 16:18:20,542: DEBUG/MainProcess] ^-- substep ok
[2013-05-29 16:18:20,543: DEBUG/MainProcess] | Worker: Starting InfoStep
[2013-05-29 16:18:20,544: WARNING/MainProcess]
    <celery.apps.worker.Worker object at 0x101ad8410> is starting
[2013-05-29 16:18:20,544: DEBUG/MainProcess] ^-- substep ok
[2013-05-29 16:18:20,544: DEBUG/MainProcess] | Worker: Starting Consumer
[2013-05-29 16:18:20,544: DEBUG/MainProcess] | Consumer: Starting Connection
[2013-05-29 16:18:20,559: INFO/MainProcess] Connected to amqp://guest@127.0.0.1:5672//
[2013-05-29 16:18:20,560: DEBUG/MainProcess] ^-- substep ok
[2013-05-29 16:18:20,560: DEBUG/MainProcess] | Consumer: Starting Mingle
[2013-05-29 16:18:20,560: INFO/MainProcess] mingle: searching for neighbors
[2013-05-29 16:18:21,570: INFO/MainProcess] mingle: no one here
[2013-05-29 16:18:21,570: DEBUG/MainProcess] ^-- substep ok
[2013-05-29 16:18:21,571: DEBUG/MainProcess] | Consumer: Starting Events
[2013-05-29 16:18:21,572: DEBUG/MainProcess] ^-- substep ok
[2013-05-29 16:18:21,572: DEBUG/MainProcess] | Consumer: Starting Gossip
[2013-05-29 16:18:21,577: DEBUG/MainProcess] ^-- substep ok
[2013-05-29 16:18:21,577: DEBUG/MainProcess] | Consumer: Starting InfoStep
[2013-05-29 16:18:21,577: WARNING/MainProcess]
    <celery.worker.consumer.Consumer object at 0x101c2d8d0> is starting
[2013-05-29 16:18:21,578: DEBUG/MainProcess] ^-- substep ok
[2013-05-29 16:18:21,578: DEBUG/MainProcess] | Consumer: Starting Heart
[2013-05-29 16:18:21,579: DEBUG/MainProcess] ^-- substep ok
[2013-05-29 16:18:21,579: DEBUG/MainProcess] | Consumer: Starting Control
[2013-05-29 16:18:21,583: DEBUG/MainProcess] ^-- substep ok
[2013-05-29 16:18:21,583: DEBUG/MainProcess] | Consumer: Starting Tasks
[2013-05-29 16:18:21,606: DEBUG/MainProcess] basic.qos: prefetch_count->80
[2013-05-29 16:18:21,606: DEBUG/MainProcess] ^-- substep ok
[2013-05-29 16:18:21,606: DEBUG/MainProcess] | Consumer: Starting event loop
[2013-05-29 16:18:21,608: WARNING/MainProcess] celery@example.com ready.

命令行程序

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添加新的命令行选项

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Command-specific 选项

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通过修改应用实例的 user_options 属性，你可以给 worker、beat和events 添加命令行选项。

Celery 使用 argparse 模块来解析命令行参数，所以要添加自定义命令行参数，你需要声明一个回调函数，参数为 argparse.ArgumentParser 实例，然后添加参数。请查看 argparse 文档获取更多关于支持字段的信息。

给 celery worker 添加一个自定义的选项的示例：

from celery import Celery

app = Celery(broker='amqp://')

def add_worker_arguments(parser):
    parser.add_argument(
        '--enable-my-option', action='store_true', default=False,
        help='Enable custom option.',
    ),
app.user_options['worker'].add(add_worker_arguments)

所有的bootsteps都将会收到这个参数作为Bootstep.__init__函数的关键字参数。

from celery import bootsteps

class MyBootstep(bootsteps.Step):

    def __init__(self, worker, enable_my_option=False, **options):
        if enable_my_option:
            party()

app.steps['worker'].add(MyBootstep)

预加载选项

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celery 总命令支持预加载的概念。这些特殊的选项将传递给所有的子命令，并且在main解析步骤之外被解析。

一个默认的预加载选项的列表可以在 API 引用中找到：celery.bin.base

你也可以添加新的预加载选项，例如声明一个配置模板：

from celery import Celery
from celery import signals
from celery.bin import Option

app = Celery()

def add_preload_options(parser):
    parser.add_argument(
        '-Z', '--template', default='default',
        help='Configuration template to use.',
    )
app.user_options['preload'].add(add_preload_options)

@signals.user_preload_options.connect
def on_preload_parsed(options, **kwargs):
    use_template(options['template'])

添加新的celery 子命令

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新的子命令可以被添加进celery 总命令，只要使用 setuptools entry-points 即可。

Entry-points 是一个特殊的元信息，它可以添加到你的包 setup.py 程序，安装后，使用 pkg_resources 模块从系统中读取。

celery 会识别 celery.commands entry-points 来安装额外的子命令，entry-point的值必须指向一个合法的 celery.bin.base.Command 子类。很不幸的是，文档有限，但是你可以celery.bin包中的各种命令中找到灵感。

下面是 Flower 监控扩展如何添加子命令 celery flower 的示例，通过在 setup.py 中添加一个 entry-point:

setup(
    name='flower',
    entry_points={
        'celery.commands': [
           'flower = flower.command:FlowerCommand',
        ],
    }
)

命令的定义是用等号分隔的两部分组成，第一个部分是子明了的名称（flower），第二部分是一个全限定的命令实现类的符号路径：

flower.command:FlowerCommand

模块路径和属性名称应该使用冒号分隔，如上所示。

在模块 flower/command.py 中，命令类如下定义所示：

from celery.bin.base import Command

class FlowerCommand(Command):

    def add_arguments(self, parser):
        parser.add_argument(
            '--port', default=8888, type='int',
            help='Webserver port',
        ),
        parser.add_argument(
            '--debug', action='store_true',
        )

    def run(self, port=None, debug=False, **kwargs):
        print('Running our command')

工作单元 API

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Hub - 工作单元异步消息循环

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supported transports: amqp, redis

3.0版本新特性。

当使用amqp或者redis消息中间件时，工作单元使用异步I/O。最终的目的是所有的传输中间件都使用事件循环，但是这需要时间，所以其他的传输中间件仍然使用基于线程的解决方案。

• hub.add(fd, callback, flags)

• hub.add_reader(fd, callback, *args)
  添加回调函数，当fd可读时调用

回调函数将保持注册状态直到使用 hub.remove(fd)显示的移除，或者由于文件描述符不在合法而被自动删除。

注意对于一个给定的文件描述符一次只能注册一个回调函数，所以第二次调用 add 方法将自动移除掉前面为这个文件描述符注册的回调函数。

文件描述符是一个类似文件的对象，支持 fileno 方法，后者它也可以是文件描述符数字（int）。

• hub.add_writer(fd, callback, *args)
  添加回调函数，当fd可写时被调用。查看上述 hub.add_reader()

• hub.remove(fd)
  从循环中移除掉文件描述符fd的所有回调函数。

定时器 - 调度事件

• timer.call_after(secs, callback, args=(), kwargs=(),
  priority=0)
• timer.call_repeatedly(secs, callback, args=(), kwargs=(),
  priority=0)
• timer.call_at(eta, callback, args=(), kwargs=(),
  priority=0)

转自：https://blog.csdn.net/libing_thinking/article/details/78623766