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celery介绍

Celery是由Python开发、简单、灵活、可靠的分布式任务队列，是一个处理异步任务的框架，其本质是生产者消费者模型，生产者发送任务到消息队列，消费者负责处理任务。Celery侧重于实时操作，但对调度支持也很好，其每天可以处理数以百万计的任务。特点：

简单：熟悉celery的工作流程后，配置使用简单
高可用：当任务执行失败或执行过程中发生连接中断，celery会自动尝试重新执行任务
快速：一个单进程的celery每分钟可处理上百万个任务
灵活：几乎celery的各个组件都可以被扩展及自定制

Celery由三部分构成：

消息中间件(Broker)：官方提供了很多备选方案，支持RabbitMQ、Redis、Amazon SQS、MongoDB、Memcached 等，官方推荐RabbitMQ
任务执行单元(Worker)：任务执行单元，负责从消息队列中取出任务执行，它可以启动一个或者多个，也可以启动在不同的机器节点，这就是其实现分布式的核心
结果存储(Backend)：官方提供了诸多的存储方式支持：RabbitMQ、 Redis、Memcached,SQLAlchemy, Django ORM、Apache Cassandra、Elasticsearch等

django3.0异步_定时任务框架
工作原理：

任务模块Task包含异步任务和定时任务。其中，异步任务通常在业务逻辑中被触发并发往消息队列，而定时任务由Celery Beat进程周期性地将任务发往消息队列；
任务执行单元Worker实时监视消息队列获取队列中的任务执行；
Woker执行完任务后将结果保存在Backend中;

django应用Celery

django框架请求/响应的过程是同步的，框架本身无法实现异步响应。但是我们在项目过程中会经常会遇到一些耗时的任务, 比如：发送邮件、发送短信、大数据统计等等，这些操作耗时长，同步执行对用户体验非常不友好，那么在这种情况下就需要实现异步执行。异步执行前端一般使用ajax，后端使用Celery。

项目应用

django项目应用celery，主要有两种任务方式，一是异步任务（发布者任务），一般是web请求，二是定时任务

异步任务redis

1.安装celery

pip3 install celery

2.celery.py

在主项目目录下，新建 celery.py 文件：

import os
import django
from celery import Celery
from django.conf import settings


# 设置系统环境变量，安装django，必须设置，否则在启动celery时会报错
# celery_study 是当前项目名
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'celery_demo.settings.py')
django.setup()

app = Celery('celery_demo')
app.config_from_object('django.conf.settings')
app.autodiscover_tasks(lambda: settings.INSTALLED_APPS)

注意：是和settings.py文件同目录，一定不能建立在项目根目录，不然会引起celery这个模块名的命名冲突
同时，在主项目的init.py中，添加如下代码：

from .celery import celery_app
__all__ = ['celery_app']

3.settings.py

在配置文件中配置对应的redis配置：

# Broker配置，使用Redis作为消息中间件
BROKER_URL = 'redis://127.0.0.1:6379/0' 

# BACKEND配置，这里使用redis
CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://127.0.0.1:6379/0' 

# 结果序列化方案
CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json' 

# 任务结果过期时间，秒
CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = 60 * 60 * 24 

# 时区配置
CELERY_TIMEZONE='Asia/Shanghai'

更加详细的配置可查看官方文档：http://docs.celeryproject.org/en/latest/userguide/configuration.html

4.tasks.py

在子应用下建立各自对应的任务文件tasks.py(必须是tasks.py这个名字，不允许修改)

from celery import shared_task

@shared_task
def add(x, y):
    return x + y

5.调用任务

在 views.py 中，通过 delay 方法调用任务，并且返回任务对应的 task_id，这个id用于后续查询任务状态

from celery_app.tasks import add
def index(request):
    ar = add.delay(10, 6)
    return HttpResponse(f'已经执行celery的add任务调用,task_id:{ar.id}')

6.启动celery

在命令窗口中，切换到项目根目录下，执行以下命令：

celery worker -A celery_demo -l info

-A celery_demo：指定项目app
worker：表明这是一个任务执行单元
-l info：指定日志输出级别

输出以下结果，代表启动celery成功

更多celery命令的参数，可以输入celery --help

7.获取任务结果

在 views.py 中，通过AsyncResult.get()获取结果

def get_result(request):
    task_id = request.GET.get('task_id')
    ar = result.AsyncResult(task_id)
    if ar.ready():
        return JsonResponse({"status": ar.state, "result": ar.get()})
    else:
        return JsonResponse({"status": ar.state, "result": ""})

AsyncResult类的常用的属性和方法：

state: 返回任务状态，等同status；
task_id: 返回任务id；
result: 返回任务结果，同get()方法；
ready(): 判断任务是否执行以及有结果，有结果为True，否则False；
info(): 获取任务信息，默认为结果；
wait(t): 等待t秒后获取结果，若任务执行完毕，则不等待直接获取结果，若任务在执行中，则wait期间一直阻塞，直到超时报错；
successful(): 判断任务是否成功，成功为True，否则为False；

代码的准备工作都做完了，我们开始访问浏览器127.0.0.1/celery_app/，得到以下结果

已经执行celery的add任务调用,task_id:b1e9096e-430c-4f1b-bbfc-1f0a0c98c7cb

这一步的作用：启动add任务，然后放在消息中间件中，这里我们用的是redis，就可以通过redis工具查看，如下

然后我们之前启动的celery的worker进程会获取任务列表，逐个执行任务，执行结束后会保存到backend中，最后通过前端ajax轮询一个接口，根据task_id提取任务的结果
接下来我们访问http://127.0.0.1:8000/celery_app/get_result/?task_id=b1e9096e-430c-4f1b-bbfc-1f0a0c98c7cb，就能从页面上查看到结果，如下

{
"status": "SUCCESS",
"result": 16
}

说明定时任务执行成功，返回结果为16

定时任务

在第一步的异步任务的基础上，进行部分修改即可在

1.settings.py

在settings文件，配置如下代码即可

from celery.schedules import crontab
CELERYBEAT_SCHEDULE = {
    'mul_every_10_seconds': {
         # 任务路径
        'task': 'celery_app.tasks.mul',
         # 每10秒执行一次
        'schedule': 10,
        'args': (10, 5)
    },
    'xsum_week1_20_20_00': {
         # 任务路径
        'task': 'celery_app.tasks.xsum',
        # 每周一20点20分执行
        'schedule': crontab(hour=20, minute=20, day_of_week=1),
        'args': ([1,2,3,4],),
    },
}

参数说明如下：

task：任务函数
schedule：执行频率，可以是整型（秒数），也可以是timedelta对象，也可以是crontab对象，也可以是自定义类（继承celery.schedules.schedule）
args：位置参数，列表或元组
kwargs：关键字参数，字典
options：可选参数，字典，任何 apply_async() 支持的参数
relative：默认是False，取相对于beat的开始时间；设置为True，则取设置的timedelta时间

更加详细的说明参考官方文档：http://docs.celeryproject.org/en/latest/userguide/periodic-tasks.html#crontab-schedules

2.启动celery

分别启动worker和beat

celery worker -A celery_demo -l debug 
celery beat -A celery_demo -l debug

我们可以看到定时任务会每隔10s就运行任务

运行完的结果会保存在redis中

任务绑定

Celery可通过task绑定到实例获取到task的上下文，这样我们可以在task运行时候获取到task的状态，记录相关日志等
我们可以想象这样一个场景，当任务遇到问题，执行失败时，我们需要进行重试，实现代码如下

@shared_task(bind=True)
def add(self, x, y):
    try:
        logger.info('-add' * 10)
        logger.info(f'{self.name}, id:{self.request.id}')
        raise Exception
    except Exception as e:
        # 出错每4秒尝试一次，总共尝试4次
        self.retry(exc=e, countdown=4, max_retries=4)
    return x + y

说明如下：

在装饰器中加入参数 bind=True
在task函数中的第一个参数设置为self
self对象是celery.app.task.Task的实例，可以用于实现重试等多种功能

接着我们在views.py文件中，写入如下视图函数

def get_result(request):
    task_id = request.GET.get('task_id')
    ar = result.AsyncResult(task_id)
    if ar.successful():
        return JsonResponse({"status": ar.state, "result": ar.get()})
    else:
        return JsonResponse({"status": ar.state, "result": ""})

接着我们访问http://127.0.0.1:8000/celery_app/，创建一个任务id，返回如下结果

已经执行celery的add任务调用,task_id:f55dcfb7-e184-4a29-abe9-3e1e55a2ffad

然后启动celery命令：

celery worker -A celery_demo -l info

我们会发现celery中的任务会抛出一个异常，并且重试了4次，这是因为我们在tasks任务中主动抛出了一个异常

[2021-06-02 11:27:55,487: INFO/MainProcess] Received task: celery_app.tasks.add[f55dcfb7-e184-4a29-abe9-3e1e55a2ffad]  ETA:[2021-06-02 11:27:59.420668+08:00] 
[2021-06-02 11:27:55,488: INFO/ForkPoolWorker-11] Task celery_app.tasks.add[f55dcfb7-e184-4a29-abe9-3e1e55a2ffad] retry: Retry in 4s: Exception()

最后我们访问http://127.0.0.1:8000/celery_app/get_result/?task_id=f55dcfb7-e184-4a29-abe9-3e1e55a2ffad，查询任务的结果

{
"status": "FAILURE",
"result": ""
}

由于我们主动抛出异常(为了模拟执行过程中的错误)，这就导致了我们的状态为FAILURE

任务钩子

Celery在执行任务时，提供了钩子方法用于在任务执行完成时候进行对应的操作，在Task源码中提供了很多状态钩子函数如：on_success(成功后执行)、on_failure(失败时候执行)、on_retry(任务重试时候执行)、after_return(任务返回时候执行)

通过继承Task类，重写对应方法即可，示例：

class MyHookTask(Task):
    def on_success(self, retval, task_id, args, kwargs):
        logger.info(f'task id:{task_id} , arg:{args} , successful !')

    def on_failure(self, exc, task_id, args, kwargs, einfo):
        logger.info(f'task id:{task_id} , arg:{args} , failed ! erros: {exc}')

    def on_retry(self, exc, task_id, args, kwargs, einfo):
        logger.info(f'task id:{task_id} , arg:{args} , retry !  erros: {exc}')

在对应的task函数的装饰器中，通过 base=MyHookTask 指定

@shared_task(base=MyHookTask, bind=True)
def mul(self, x, y):
	......

任务编排

在很多情况下，一个任务需要由多个子任务或者一个任务需要很多步骤才能完成，Celery也能实现这样的任务，完成这类型的任务通过以下模块完成：

group: 并行调度任务
chain: 链式任务调度
chord: 类似group，但分header和body2个部分，header可以是一个group任务，执行完成后调用body的任务
map: 映射调度，通过输入多个入参来多次调度同一个任务
starmap: 类似map，入参类似＊args
chunks: 将任务按照一定数量进行分组

1.group

首先在urls.py中写入如下代码:

path('primitive/', views.test_primitive),

接着在views.py中写入视图函数

from celery import result, group
def test_primitive(request):
    lazy_group = group(mul.s(i, i) for i in range(10))  # 生成10个任务
    promise = lazy_group()
    result = promise.get()
    return JsonResponse({'function': 'test_primitive', 'result': result})

在tasks.py文件中写入如下代码

@shared_task
def mul(x, y):
    return x * y

说明：
通过task函数的 s 方法传入参数，启动任务，我们访问http://127.0.0.1:8000/celery_app/primitive/，会得到以下结果

{
  "function": "test_primitive",
  "result": [
        0,
        1,
        4,
        9,
        16,
        25,
        36,
        49,
        64,
        81
    ]
}

上面这种方法需要进行等待，如果依然想实现异步的方式，那么就必须在tasks.py中新建一个task方法，调用group，示例如下：
tasks.py

from celery.result import allow_join_result
@shared_task
def first_group():
    with allow_join_result():
        return group(mul.s(i, i) for i in range(10))().get()

urls.py

path('group_task/', views.group_task),

views.py

def group_task(request):
    ar = first_group.delay()
    return HttpResponse(f'已经执行celery的group_task任务调用,task_id:{ar.id}')

2.chain

默认上一个任务的结果作为下一个任务的第一个参数

def test_primitive(request):
    promise = chain(mul.s(2, 2), mul.s(5), mul.s(8))()  #  160
    result = promise.get()
    return JsonResponse({'function': 'test_primitive', 'result': result})

3.chord

任务分割，分为header和body两部分，hearder任务执行完在执行body，其中hearder返回结果作为参数传递给body

def test_primitive(request):
    # header：  [3, 12] 
    # body: xsum([3, 12])
    promise = chord(header=[tasks.add.s(1,2),tasks.mul.s(3,4)],body=tasks.xsum.s())()
    result = promise.get()
    return JsonResponse({'function': 'test_primitive', 'result': result})

celery管理和监控

celery通过flower组件实现管理和监控功能，flower组件不仅仅提供监控功能，还提供HTTP API可实现对woker和task的管理
官网：https://pypi.org/project/flower/
文档：https://flower.readthedocs.io/en/latest

1.安装flower

pip3 install flower

2.启动flower

flower -A celery_demo--port=5555

-A：项目名
–port：端口号

3.在浏览器输入：http://127.0.0.1:5555，能够看到如下页面

4.通过api操作

curl http://127.0.0.1:5555/api/workers

发布者：全栈程序员-用户IM，转载请注明出处：https://javaforall.cn/165782.html原文链接：https://javaforall.cn

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