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Python celery原理及运行流程解析

程序员文章站 2022-03-28 20:04:10
celery简介celery是一个基于分布式消息传输的异步任务队列,它专注于实时处理,同时也支持任务调度。它的执行单元为任务(task),利用多线程,如eventlet,等,它们能被并发地执行在单个或...

celery简介

celery是一个基于分布式消息传输的异步任务队列,它专注于实时处理,同时也支持任务调度。它的执行单元为任务(task),利用多线程,如eventlet,等,它们能被并发地执行在单个或多个职程服务器(worker servers)上。任务能异步执行(后台运行)或同步执行(等待任务完成)。

在生产系统中,celery能够一天处理上百万的任务。它的完整架构图如下:

Python celery原理及运行流程解析

组件介绍:

  • producer:调用了celery提供的api、函数或者装饰器而产生任务并交给任务队列处理的都是任务生产者。
  • celery beat:任务调度器,beat进程会读取配置文件的内容,周期性地将配置中到期需要执行的任务发送给任务队列。
  • broker:消息代理,又称消息中间件,接受任务生产者发送过来的任务消息,存进队列再按序分发给任务消费方(通常是消息队列或者数据库)。celery目前支持rabbitmq、redis、mongodb、beanstalk、sqlalchemy、zookeeper等作为消息代理,但适用于生产环境的只有rabbitmq和redis, 官方推荐 rabbitmq。
  • celery worker:执行任务的消费者,通常会在多台服务器运行多个消费者来提高执行效率。
  • result backend:任务处理完后保存状态信息和结果,以供查询。celery默认已支持redis、rabbitmq、mongodb、django orm、sqlalchemy等方式。

工作原理

它的基本工作就是管理分配任务到不同的服务器,并且取得结果。至于说服务器之间是如何进行通信的?这个celery本身不能解决。所以,rabbitmq作为一个消息队列管理工具被引入到和celery集成,负责处理服务器之间的通信任务。和rabbitmq的关系只是在于,celery没有消息存储功能,他需要介质,比如rabbitmq、redis、mysql、mongodb 都是可以的。推荐使用rabbitmq,他的速度和可用性都很高。

celery安装及使用

1、安装celery

pip install celery

2、查看完整可用命令选项

celery worker --help

3、创建一个工程项目project,然后再项目内创建一个celery_tasks异步任务列表。如图:

Python celery原理及运行流程解析

4、首先是celery_tasks异步任务主程序main.py,代码如下:

from celery import celery
# 生成celery应用
celery_app = celery("caicai")
# 加载配置文件
celery_app.config_from_object('celery_tasks.config')
# 注册任务
celery_app.autodiscover_tasks(['celery_tasks.email']) # 注意:传递的参数是任务列表

分析一下这个程序:

  • "from celery import celery"是导入celery中的celery类。celery_app
  • celery_app是celery类的实例。
  • 把celery配置存放进project/config.py文件,使用celery_app.config_from_object加载配置。
  • 将任务注册到应用中

5、接着是配置文件config.py,代码如下:

broker_url = 'redis://localhost:6379/1' # 使用redis作为消息代理

celery_result_backend = 'redis://localhost:6379/0' # 把任务结果存在了redis

# celery_task_serializer = 'msgpack' # 任务序列化和反序列化使用msgpack方案

celery_result_serializer = 'json' # 读取任务结果一般性能要求不高,所以使用了可读性更好的json

celery_task_result_expires = 60 * 60 * 24 # celery任务结果有效期

celery_accept_content = ['json', 'msgpack'] # 指定接受的内容类型

celery_timezone = 'asia/shanghai'       # celery使用的时区
celery_enable_utc = true            # 启动时区设置
celeryd_log_file = "/var/log/celery/celery.log"   # celery日志存储位置

6、创建email目录,目录下创建tesks.py文件用来编写发送邮件的代码,代码如下:

import time
from celery_tasks.main import celery_app
@celery_app.task(name='seed_email')   # 添加celery_app.task这个装饰器,指定该任务的任务名name='seed_email'
def seed():
  time.sleep(1)
  return "我将发送邮件"

7、在项目app.py中,采用delay()用来调用任务。

from celery_tasks.email.tasks import seed
seed.delay()
seed.delay()
seed.delay()
seed.delay()
seed.delay()

8、项目运行

  首先,我们需要启动redis。接着,切换至proj项目所在目录,并运行命令:

celery -a celery_tasks.main worker -l info

  界面如下:

Python celery原理及运行流程解析

然后,我们运行app.py,app.py调用添加异步任务,输出的结果如下:

Python celery原理及运行流程解析

Python celery原理及运行流程解析

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

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