安装和使用 使用pip安装Flower: $ pip install flower或 pip install flower -U -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple #如果没有pip,使用sudo apt-get install python-pip进行安装. 运行 flower命令启动web-server: $ celery -A proj flower 缺省的端口是http://localhost:5555, 可以使用–port参数改变,如

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 --

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

点这里进入ABP系列文章总目录 基于DDD的现代ASP.NET开发框架--ABP系列之19.ABP应用层——审计日志 ABP是“ASP.NET Boilerplate Project (ASP.NET样板项目)”的简称. ABP的官方网站:http://www.aspnetboilerplate.com ABP在Github上的开源项目:https://github.com/aspnetboilerplate 维基百科定义:审计跟踪(也称为审核日志)是一个安全相关的时间顺序记录,记录这些记录的目

文档目录 本节内容: 简介 关于 IAuditingStore 配置 通过特性启用/禁用 注意 简介 维基百科:“一个审计追踪(也叫审计日志)是一个安全相关的时序记录.记录组.和/或记录源和目标,作为任何时候一个特殊操作带来影响的一序列活动的书面文件”. ABP提供一个基础框架来自动记录所有与应用的交互,它能记录有意的方法调用和调用者信息与参数. 基本上,保存的字段有:相关的租户id,调用者id,被调用的服务名(被调用方法的类名),被调用的方法名,执行参数(序列化成Json),执行时间,执行时长

数据审计,英语表达是Audit,是追踪数据变化的过程,记录数据变化前后的值,供参考分析.通过设置,ERP可以追踪一个表的所有字段的变化,也可以只记录指定的字段的值变化.欧美企业每年都有独立的审计部门,从总经理到下层部门员工,逐个审查过去发生的经济业务的帐面数据与实际是否一致.ERP中的审计功能,通常会记录下一个表字段的值的变化.ERP系统通过LLBL Gen Pro ORM框架做数据访问层,先了解ORM提供的数据审计功能. 审计功能的两个重要部分:记录的变化以及导致变化的动作,持久化变化的数据.

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_

生产环境日志审计解决方案 所谓的日志审计,就是记录所有系统及相关的用户行为,并且可以自动分析.处理.展示(包括文本或者录像) 1)     :通过环境变量以及rsyslog服务进行全部日志审计(信息太大,不推荐) 2)     sudo配置rsyslog服务,进行日志审计(信息较少,效果不错) 3)     在bash解释器中嵌入一个监视器,让所有被审计的系统用户使用修改过的增加监视器的特殊bash程序作为解释程序. 4)     齐治的堡垒机:商业产品 在此文档中,我们学习第二种方法:sudo

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.

返回总目录 本篇目录 介绍 配置 通过特性开启/关闭 注意 我项目中的例子 介绍 维基百科说: "审计跟踪(也叫审计日志)是与安全相关的按照时间顺序的记录,记录集或者记录源,它们提供了活动序列的文档证据,这些活动序列可以在任何时间影响一个特定的操作,步骤或其他". ABP提供了一个基础设施,它可以自动记录所有和应用程序交互的日志.它可以记录具有调用者信息和参数的方法调用. 一般地,要保存的字段是:相关的租户Id,调用者的用户Id,调用的 服务名称(调用方法的类名),调用的方法名 , 执

环境: Linux 6.4 + Oracle 10.2.0.4 1. Oracle 10g 审计功能 2. 对数据库监听器的关闭和启动设置密码 1. Oracle 10g 审计功能 Oracle 10g审计功能默认是关闭的. 需要注意开启审计功能必然会额外消耗一部分数据库性能,开启审计需要重启数据库生效. 具体的审计策略则需要根据项目实际要求自行配置. 1.1 查看audit相关参数 --查看audit相关参数 set linesize 200 show parameter audit --结果

Linux系统实战项目——sudo日志审计   由于企业内部权限管理启用了sudo权限管理,但是还是有一定的风险因素,毕竟运维.开发等各个人员技术水平.操作习惯都不相同,也会因一时失误造成误操作,从而影响系统运行 因此,征对sudo提权的操作,便于管理与后续维护,开启sudo日志审计功能对用户执行 sudo命令的操作行为,但又不记录其它命令的操作行为 一:生产环境中日志审计方案如下: 1.syslog全部操作日志审计,此种方法信息量大,不便查看 2.sudo日志配合syslog服务进行日志审计

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

paramiko模块是一个远程连接服务器,全真模拟ssh2协议的python模块,借助paramiko源码包中的demos目录下:demo.py和interactive.py两个模块实现简单的堡垒机+审计功能.编写的run_demo.py脚本,可以根据登陆堡垒机的用户信息在数据库查询该用户所有可以登陆的服务器列表,用户可以根据索引选择登陆.为防止用户退出脚本后不中断shell会话,导致不安全的因素,故在用户退出run_demo.py脚本时,会结束已经连接的shell会话,直接退出堡垒机. 一.修

一.为什么需要数据库DDL审计? DDL在生产系统中扮演非常重要的作用. 1)首先从业务角度来说,DDL可能意味着表结构变更,意味着新的版本即将发布,是个重要的时刻. 2)其次从运维角度来说,DDL尤其是针对大表的DDL,耗时一般在小时级别,且任何不当操作,都有可能造成系统被锁死 3)最后从版本发布角度来看,如果能记录系统表结构变更的历史,对于理解整个系统是大有裨益的 因此针对线上DDL,每个公司都会有相关的规定.比如线上DDL,必须在凌晨1:00到早上5:00之间,防止对业务造成影响:或者做D

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

redis http://debugo.com/python-redis celery http://docs.jinkan.org/docs/celery/getting-started/introduction.html http://liuzxc.github.io/blog/celery/ https://realpython.com/blog/python/flask-by-example-implementing-a-redis-task-queue http://liuzxc.gi