celery详解

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Celery详解

1、背景

由于从事区块链钱包相关开发,对于区块链链上资源需要频繁的进行检查同步,在flask项目中,对于celery这个异步任务执行工具,使用的频率算是相当的高,今天,我就来简单总结一下celery的概念和使用方法。

2、形象比喻

Celery是一个异步任务的调度工具,是Distributed Task Queue,分布式任务队列,分布式决定了可以有多个worker的存在,队列表示其是异步操作,即存在一个产生任务提出需求的工头,和一群等着被分配工作的码农。

在python中定义Celery的时候,我们要引入Broker,中文翻译过来就是”中间人”的意思,在这里Broker起到一个中间人的角色,在工头提出任务的时候,把所有的任务放到Broker里面,在Broker的另一头,一群码农等着取出一个个任务准备着手做。

这种模式注定了整个系统会是个开环系统,工头对于码农们把任务做的怎样是不知情的,所以我们要引入Backend来保存每次任务的结果。这个Backend有点像我们的Broker,也是存储信息用的,只不过这里存的是那些任务的返回结果。我们可以选择只让错误执行的任务返回结果到Backend,这样我们取回结果,便可以知道有多少任务执行失败了。

3、celery具体介绍

3.1 Broker

broker是一个消息传输的中间件,它是用来存储生产出来的各种待执行任务的。每当应用程序调用celery的异步任务的时候,会向broker传递消息,而后celery的worker将会取到消息,进行程序执行,broker可以看成是一个消息队列,其中broker的中文意思是经纪人,用来发送和接受信息。这个broker有几个方案可供选择:RabbitMQ(消息队列),Redis(缓存数据库),数据库(不推荐),等等。

3.2 Backend

通常程序发送的消息,发完就完了,可能都不知道对方什么时候接受了,为此,celery实现了一个backend,用于存储这些消息以及celery执行的一些消息和结果,Backend是在Celery的配置中的一个配置项CELERY_RESULT_BACKEND,作用是保存结果和状态,如果你需要跟踪任务的状态,那么需要设置这一项,可以是Database backend,也可以是Cache backend。

对于brokers,官方推荐是rabbitmq和redis,至于backend,就是数据库,为了简单可以都使用redis。在我的项目中,都是使用redis。

4、使用

4.1 celery架构

Celery的架构由消息中间件(message broker),任务执行单元(worker)和任务执行结果存储(task result store)三部分组成。

  • 消息中间件

Celery本身不提供消息服务,但是可以方便的和第三方提供的消息中间件集成,包括RabbitMQ,Redis,MongoDB等

  • 任务执行单元

Worker是celery提供的任务执行的单元,worker并发的运行在分布式的系统节点中。

  • 任务结果存储

Task result store用来存储Worker执行的任务的结果,Celery支持以不同方式存储任务的结果,包括AMQP,redis,memcached,mongodb,SQLAlchemy,Django等

4.2 安装redis+celery

安装Redis,它的安装比较简单:

~$ pip install redis

然后进行配置,一般都在项目的config.py文件里配置:

CELERY_BROKER_URL = "redis://localhost:6379/0"

URL的格式为:redis://:password@hostname:port/db_number

URL Scheme后的所有字段都是可选的,并且默认为localhost的6379端口,也就是redis的默认端口,使用数据库0。

安装Celery:

~$ pip install celery

4.3 使用Celery

使用celery包含三个方面:1,定义任务函数 2,运行celery服务 3,客户应用程序的调用

创建一个文件tasks.py输入下列代码:

from celery import Celery

broker = "redis://localhost:6379/0"
backend = "redis://localhost:6379/1"

app = Celery("tasks", broker=broker, backend=backend)

@app.task
def add(x, y)
    return x + y

上述代码导入了celery,然后创建了celery实例app,实例化的过程中指定了任务名tasks(和文件名一致),传入了broker和backend。然后创建了一个任务函数add。下面启动

celery服务,在当前命令行终端运行:

~$ celery -A tasks worker

目录结构(celery -A tasks worker –loglevel=info这条命令当前工作目录必须和tasks.py所在的目录相同,即进入tasks.py所在目录执行这条命令)

调用delay函数即可启动add这个任务,这个函数的效果是发送一条消息到broker中去,这个消息包括要执行的函数,函数的参数以及其他消息,具体的可以看Celery官方文档。这个时候worker会等待broker中的消息,一旦收到消息就会立刻执行消息。

注意:如果把返回值赋值给一个变量,那么原来的应用程序也会被阻塞,需要等待异步任务返回的结果,因此,实际使用中,不需要把结果赋值。

使用配置文件

Celery的配置比较多,可以在官方配置文档:http://docs.celeryproject.org/en/latest/userguide/configuration.html 查询每个配置项的含义。

4.4 健壮性

上述的使用是简单的配置,下面介绍一个更健壮的方式来使用celery。首先创建一个python包,celery服务,姑且命名为proj。目录文件如下:

|- proj
|-- __init__.py
|-- celery.py      # 创建celery实例
|-- config.py      # 配置文件
|-- tasks.py       # 任务函数

首先是 celery.py

from __future__ import absolute_import
from celery import Celery

app = Celery("proj", include=["proj.tasks"])

app.config_from_object("proj.config")

if __name__ == "__main__":
    app.start()

这一次创建app,并没有直接指定broker和backend。而是在配置文件中。

然后是 config.py

from __future__ import absolute_import

BROKER_URL = "redis://localhost:6379/0"
CELERY_BACKEND_URL = "redis://localhost:6379/1"

最后是 tasks.py

from __future__ import absolute_import
from proj.celery import app

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

使用方法也很简单,在proj的同一级目录执行celery:

celery -A proj worker -l info

现在使用任务也很简单,直接在客户端代码调用proj.tasks里的函数即可。

4.5 定时任务

Scheduler(定时任务,周期性任务)

一种常见的需求是每隔一段时间执行一个任务

在celery中执行定时任务非常简单,只需要设置celery对象的CELERYBEAT_SCHEDULE属性即可。

配置如下 config.py

from __future__ import absolute_import

BROKER_URL = "redis://localhost:6379/0"
CELERY_BACKEND_URL = "redis://localhost:6379/1"

CELERY_TIMEZONE = "Asia/Shanghai"

from datetime import timedelta

CELERYBEAT_SCHEDULE = {
    'add-every-30-seconds':{
        'task':'proj.tasks.add',
        'schedule':timedelta(seconds=30),
        'args':(16, 16)
    },
}

注意配置文件需要指定时区,这段代码表示每隔30秒执行add函数,一旦使用了scheduler,启动celery需要加上-B参数。

celery -A proj worker -B -l info

对于celery的介绍就到这里了,欢迎交流技术难点。

    原文作者:luyuze95
    原文地址: https://www.cnblogs.com/luyuze95/p/11563655.html
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