背景 众所周知,celery 是python世界里处理分布式任务的好助手,它的出现结合赋予了我们强大的处理异步请求,分布式任务,周期任务等复杂场景的能力. 然鹅,今天我们所要讨论的则是如何更好的在使用celery, 主要讨论的点针是对内存的使用方面. django & celery & django-celery 楼主的项目中使用的是 celery 和 django 的相结合的方式,版本分别为: python == 2.7 celery== Django== django-celery==

前言 一.docker 1.docker是什么? Docker的英文本意是“搬运工”,Docker搬运的是集装箱(Container)可以成为容器,我可以把写的Django的WEB应用以及Python依赖库打包进一个可移植的容器里传播,解决了应用部署的平台兼容性问题,同时她也是一种轻量级的虚拟化技术可以做到秒级启动一个容器(类似小虚拟机,区别启动快.可以传播): j 2.docker和镜像的关系 镜像是docker 创建.启动一个容器的文件系统,这个文件系统包含依赖包.命令工具.APP等: 3.

前段时间在Django Web平台开发中,碰到一些请求执行的任务时间较长(几分钟),为了加快用户的响应时间,因此决定采用异步任务的方式在后台执行这些任务.在同事的指引下接触了Celery这个异步任务队列框架,鉴于网上关于Celery和Django结合的文档较少,大部分也只是粗粗介绍了大概的流程,在实践过程中还是遇到了不少坑,希望记录下来帮助有需要的朋友. 一.Django中的异步请求 Django Web中从一个http请求发起,到获得响应返回html页面的流程大致如下:http请求发起 --

将通用的序列号生成器库 从SQL Server迁移到Mysql 遇到的一个问题,就是TimeStamp/RowVersion并发控制类型在非Microsoft SQL Server数据库中的实现.SQL Server timestamp 数据类型与时间和日期无关.SQL Server timestamp 是二进制数字,它表明数据库中数据修改发生的相对顺序.实现 timestamp 数据类型最初是为了支持 SQL Server 恢复算法.每次修改页时,都会使用当前的 @@DBTS 值对其做一次标记

纯粹是记录一下自己在刚开始使用的时候遇到的一些坑,以及自己是怎样通过配合redis来解决问题的.文章分为三个部分,一是怎样跑起来,并且怎样监控相关的队列和任务:二是遇到的几个坑:三是给一些自己配合redis使用的代码示例. 一.celery使用: Ⅰ.把任务中间件服务器跑起来,rabbitmq-server 跑起来以后,就能在浏览器(http://localhost:15672/#/queues)里面看中间件里面的相关内容了. (如果想把这边的某些队列下面的没有跑完的任务丢弃掉的话,进对应的队列

最近在园子里看到一篇关于TransactionScope的文章,发现事务和并发控制是新接触Entity Framework和Transaction Scope的园友们不易理解的问题,遂组织此文跟大家共同探讨. 首先事务的ACID特性作为最基础的知识我想大家都应该知道了.ADO.NET的SQLTransaction就是.NET框架下访问SqlServer时最底层的数据库事务对象,它可以用来将多次的数据库访问封装为“原子操作”,也可以通过修改隔离级别来控制并发时的行为.TransactionScop

随着公司业务的发展,网站的日活数也逐渐增多,以前只需要考虑将所需要的功能实现就行了,当日活越来越大的时候,就需要考虑对服务器的资源使用消耗情况有一个清楚的认知.     最近老是发现数据库的连接数如果几天不重启服务器,就经常会发现有很多sleep很久的数据库连接,对数据库服务器的性能有较大的影响.所以需要知道我们的数据库连接到底是在哪里被创建的,什么时候会被复用,什么时候会被释放.     测试的时候使用的代码,适当进行调整,可帮助梳理清楚场景. from sqlalchemy.ext.decl

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,这些数据由另一个模块来负责处理(此处的模块是广义的,可以是类.函数.线程.进程等).产生数据的模块,就形象地称为生产者:而处理数据的模块,就称为消费者. 单单抽象出生产者和消费者,还够不上是生产者消费者模式.该模式还需要有一个缓冲区处于生产者和消费者之间,作为一个中介.生产者把数据放入缓冲区,而消费者从缓冲

1.celery4.0以上不支持windows,用pip安装celery 2.启动redis-server.exe服务 3.编辑运行celery_blog2.py !/usr/bin/python coding:utf-8 import requests import time from celery import Celery app = Celery('celery_blog2', broker='redis://localhost:6379/1') @app.task def fetch_

http://www.cnblogs.com/ToDoToTry/p/5453149.html Celery的实践指南   Celery的实践指南 celery原理: celery实际上是实现了一个典型的生产者-消费者模型的消息处理/任务调度统,消费者(worker)和生产者(client)都可以有任意个,他们通过消息系统(broker)来通信. 典型的场景为: 客户端启动一个进程(生产者),当用户的某些操作耗时较长或者比较频繁时,考虑接入本消息系统,发送一个task任务给broker. 后台启

This document describes the current stable version of Celery (4.0). For development docs, go here. First steps with Django¶ Using Celery with Django Note Previous versions of Celery required a separate library to work with Django, but since 3.1 this

耗时大概6小时. 执行 pip install celery 之后, 在 mac 上 celery 可以正常运行, 在 centos 6u3 上报错如下: Traceback (most recent call last): File "/home/work/collie/venv/bin/celery", line 11, in <module> sys.exit(main()) File "/home/work/collie/venv/lib/python2.

概述 为了提高并发MySQL加入了多版本并发控制,它把旧版本记录保存在了共享表空间(undolog),当事务提交之后将重做日志写入磁盘(前提innodb_flush_log_at_trx_commit为1)清空undolog,在5.6版本之后unodlog可以独立出共享表空间,引入MVCC的目的就是减少锁的挣用,通过阅读高性能mysql这本书的解释是MVCC是行级锁的一个变种,使大多数的读操作可以不用加锁,写操作也只锁定必要的行.. 正文 多版本并发控制只针对innodb的repeatable

Simultaneous Changes开放式并发控制 下表介绍 LINQ to SQL 文档中涉及开放式并发的术语: 术语 说明 并发 两个或更多用户同时尝试更新同一数据库行的情形. 并发冲突 两个或更多用户同时尝试向一行的一列或多列提交冲突值的情形. 并发控制 用于解决并发冲突的技术. 开放式并发控制 先调查其他事务是否已更改了行中的值,再允许提交更改的技术.相比之下,保守式并发控制则是通过锁定记录来避免发生并发冲突.之所以称作开放式控制,是因为它将一个事务干扰另一事务视为不太可能发生. 冲

在SQLite中,锁和并发控制机制都是由pager.c模块负责处理的,用于实现ACID(Atomic.Consistent.Isolated和Durable)特性.在含有数据修改的事务中,该模块将确保所有的数据修改全部提交,或者全部回滚.与此同时,该模块还提供了一些磁盘文件的内存Cache功能.    事实上,pager模块并不关心数据库存储的细节,如B-Tree.编码方式.索引等.它只是将其视为由统一大小(通常为1024字节)的数据块构成的单一文件,其中每个块被称为一个页(page).页的起始

目录 写在前面 文档与系列文章 并发控制 乐观并发控制(Optimistic Concurrency) 一个例子 悲观并发控制(Pessimistic Concurrency) 总结 写在前面 上篇文章介绍了nhibernate中的事务,在增删改查中使用的必要性.本篇文章将介绍nhibernate中的并发控制.对多人同时修改同一条数据,如何进行并发控制,在nhibernate中提供了一些方法来实现乐观并发控制. 文档与系列文章 [Nhibernate]体系结构 [NHibernate]ISess

这里有一篇写的不错的:http://www.jianshu.com/p/1840035cb510 自己的"格式化"后的内容备忘下: 我们总在说c10k的问题, 也做了不少优化, 然后优化总是不够的. 其中的一个瓶颈就是一些耗时的操作(网络请求/文件操作--含耗时的数据库操作). 如果我们不关心他们的返回值,则可以将其做成异步任务,保证执行成功即可. 开始阐述之前约定一些概念: 1. web请求处理进程(简称:消息生产者,记做P), 这是我们c10k问题注意的焦点 2. 消息的处理者(简

WaitGroup 会将main goroutine阻塞直到所有的goroutine运行结束,从而达到并发控制的目的.使用方法非常简单,真心佩服创造Golang的大师们! type WaitGroup               //相当于一个箱子,将main goroutine 保护到里面 func (*WaitGroup) Add   //调用一次为箱子加一把锁(当然,你愿意也可以多把) func (*WaitGroup) Done  // 调用一次开一把锁(only one!) func

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(此处的模块是广义的,可以是类.函数.线程.进程等).产生数据的模块,就形象地称为生产者:而处理数据的模块,就称为消费者. 单单抽象出生产者和消费者,还够不上是生产者消费者模式.该模式还需要有一个缓冲区处于生产者和消费者之间,作为一个中介.生产者把数据放入缓冲区,而消费者从缓冲区取出数据,如下图所示: 生产者消费

原创文章,同步发自作者个人博客,http://www.jasongj.com/sql/mvcc/ PostgreSQL针对ACID的实现机制 事务的实现原理可以解读为RDBMS采取何种技术确保事务的ACID特性.PostgreSQL针对ACID的实现技术如下表所示. ACID 实现技术 原子性(Atomicity) MVCC 一致性(Consistency) 约束(主键.外键等) 隔离性 MVCC 持久性 WAL 从上表可以看到,PostgreSQL主要使用MVCC和WAL两项技术实现ACID特

谈到事务,首先想到的问题是并发控制.比如两个用户同时操作数据库里面的一张表,一个正在读数据,一个正在删除数据,那么读数据的读出的结果究竟是多少?并发可以提高系统的性能,让多个用户同时操作一份数据,但为了数据的有效性,必须进行并发控制.并发控制的目的就是使得一个进程的操作不会影响另一个进程的操作.有很多并发控制的机制,最简单的机制就是锁,分为读锁(共享锁)和写锁(独占锁),关于锁的使用可以使用mysql > help lock  查看.锁粒度从大到小分为:表锁,页锁,行锁.mysql服务器仅支持表