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简介
Celery 是一个“自带电池”的的任务队列。它易于使用，所以你可以无视其所解决问题的复杂程度而轻松入门。它遵照最佳实践设计，所以你的产品可以扩展，或与其他语言集成，并且它自带了在生产环境中运行这样一个系统所需的工具和支持。
Celery 的最基础部分。包括：
选择和安装消息传输方式（中间人）—-broker，如RabbitMQ，redis等。
- RabbitMQ的安装：sudo apt-get install rabbitmq-server
- 本文使用redis
- 官方推荐RabbitMQ
- 当然部分nosql也可以
- 安装 Celery 并创建第一个任务
- 运行职程并调用任务。
- 追踪任务在不同状态间的迁移，并检视返回值。
安装
pip install celery简单使用
定义任务
tasks.py
from celery import Celery
#第一个参数是你的celery名称
#backen 用于存储结果
#broker 用于存储消息队列
app = Celery('tasks',backend='redis://:password@host:port/db', broker='redis://:password@host:port/db')
@app.task
def add(x, y):
return x + yCelery 的第一个参数是当前模块的名称，这个参数是必须的，这样的话名称可以自动生成。第二个参数是中间人关键字参数，指定你所使用的消息中间人的 URL，此处使用了 RabbitMQ，也是默认的选项。更多可选的中间人见上面的 选择中间人 一节。例如，对于 RabbitMQ 你可以写 amqp://localhost ，而对于 Redis 你可以写 redis://localhost .
你定义了一个单一任务，称为 add ，返回两个数字的和。
启动celery服务
步骤：
- 启动任务工作者worker
- 讲任务放入celery队列
- worker读取队列，并执行任务
启动一个工作者，创建一个任务队列
// -A 指定celery名称，loglevel制定log级别，只有大于或等于该级别才会输出到日志文件
celery -A tasks worker --loglevel=info如果你没有安装redis库，请先pip install redis
使用celery
现在我们已经有一个celery队列了，我门只需要将工作所需的参数放入队列即可
from tasks import add
#调用任务会返回一个 AsyncResult 实例，可用于检查任务的状态，等待任务完成或获取返回值（如果任务失败，则为异常和回溯）。
#但这个功能默认是不开启的，你需要设置一个 Celery 的结果后端(即backen，我们在tasks.py中已经设置了，backen就是用来存储我们的计算结果)
result=add.delay(4, 4)
#如果任务已经完成
if(result.ready()):
#获取任务执行结果
print(result.get(timeout=1))常用接口
- tasks.add(4,6) —> 本地执行
- tasks.add.delay(3,4) –> worker执行
- t=tasks.add.delay(3,4) –> t.get() 获取结果，或卡住，阻塞
- t.ready()—> False：未执行完，True：已执行完
- t.get(propagate=False) 抛出简单异常，但程序不会停止
- t.traceback 追踪完整异常
使用配置
- 使用配置来运行，对于正式项目来说可维护性更好。配置可以使用app.config.XXXXX_XXX=’XXX’的形式如app.conf.CELERY_TASK_SERIALIZER = ‘json’来进行配置
- 配置资料
配置文件
config.py
#broker
BROKER_URL = 'redis://:password@host:port/db'
#backen
CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://:password@host:port/db'
#导入任务，如tasks.py
CELERY_IMPORTS = ('tasks', )
#列化任务载荷的默认的序列化方式
CELERY_TASK_SERIALIZER = 'json'
#结果序列化方式
CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json'
CELERY_ACCEPT_CONTENT=['json']
#时间地区与形式
CELERY_TIMEZONE = 'Europe/Oslo'
#时间是否使用utc形式
CELERY_ENABLE_UTC = True
#设置任务的优先级或任务每分钟最多执行次数
CELERY_ROUTES = {
# 如果设置了低优先级，则可能很久都没结果
#'tasks.add': 'low-priority',
#'tasks.add': {'rate_limit': '10/m'}，
#'tasks.add': {'rate_limit': '10/s'}，
#'*': {'rate_limit': '10/s'}
}
#borker池，默认是10
BROKER_POOL_LIMIT = 10
#任务过期时间，单位为s，默认为一天
CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = 3600
#backen缓存结果的数目，默认5000
CELERY_MAX_CACHED_RESULTS = 10000开启服务
celery.py
from celery import Celery
#指定名称
app = Celery('mycelery')
#加载配置模块
app.config_from_object('config')
if __name__=='__main__':
app.start()任务定义
tasks.py
from .celery import app
@app.task
def add(a, b):
return a + b启动
// -l 是 --loglevel的简写
celery -A mycelery worker -l info执行/调用服务
from tasks import add
#调用任务会返回一个 AsyncResult 实例，可用于检查任务的状态，等待任务完成或获取返回值（如果任务失败，则为异常和回溯）。
#但这个功能默认是不开启的，你需要设置一个 Celery 的结果后端(即backen，我们在tasks.py中已经设置了，backen就是用来存储我们的计算结果)
result=add.delay(4, 4)
#如果任务已经完成
if(result.ready()):
#获取任务执行结果
print(result.get(timeout = 1))分布式
启动多个celery worker，这样即使一个worker挂掉了其他worker也能继续提供服务
- 方法一
// 启动三个worker：w1,w2,w3 celery multi start w1 -A project -l info celery multi start w2 -A project -l info celery multi start w3 -A project -l info // 立即停止w1,w2，即便现在有正在处理的任务 celery multi stop w1 w2 // 重启w1 celery multi restart w1 -A project -l info // celery multi stopwait w1 w2 w3 # 待任务执行完，停止- 方法二
// 启动多个worker，但是不指定worker名字 // 你可以在同一台机器上运行多个worker，但要为每个worker指定一个节点名字，使用--hostname或-n选项 // concurrency指定处理进程数，默认与cpu数量相同，因此一般无需指定 $ celery -A proj worker --loglevel=INFO --concurrency=10 -n worker1@%h $ celery -A proj worker --loglevel=INFO --concurrency=10 -n worker2@%h $ celery -A proj worker --loglevel=INFO --concurrency=10 -n worker3@%h
错误处理
celery可以指定在发生错误的情况下进行自定义的处理
config.py
def my_on_failure(self, exc, task_id, args, kwargs, einfo):
print('Oh no! Task failed: {0!r}'.format(exc))
// 对所有类型的任务，当发生执行失败的时候所执行的操作
CELERY_ANNOTATIONS = {'*': {'on_failure': my_on_failure}} 