15.celery原理与使用

1. celery介绍

1.1 celery应用举例

  • Celery 是一个 基于python开发的分布式异步消息任务队列,通过它可以轻松的实现任务的异步处理,如果你的业务场景中需要用到异步任务,就可以考虑使用celery
  • 你想对100台机器执行一条批量命令,可能会花很长时间 ,但你不想让你的程序等着结果返回,而是给你返回 一个任务ID,你过一段时间只需要拿着这个任务id就可以拿到任务执行结果, 在任务执行ing进行时,你可以继续做其它的事情
  • Celery 在执行任务时需要通过一个消息中间件来接收和发送任务消息,以及存储任务结果, 一般使用rabbitMQ or Redis

1.2 celery优点

  • 简单:一旦熟悉了celery的工作流程后,配置和使用还是比较简单的
  • 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

1.3 celery特性

  • 方便查看定时任务的执行情况,如:是否成功,当前状态,执行任务花费的时间等
  • 可选 多进程,Eventlet 和 Gevent 三种模型并发执行
  • celery是语言无关的,它提供了python等常见语言的接口支持

2.celery组件

2.1 celery扮演生产者和消费者的角色

  • Celery Beat : 任务调度器. Beat 进程会读取配置文件的内容, 周期性的将配置中到期需要执行的任务发送给任务队列.
  • 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, 提高运行效率.
  • Broker : 消息代理, 队列本身. 也称为消息中间件. 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).
  • Producer : 任务生产者. 调用 Celery 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.
  • Result Backend : 任务处理完成之后保存状态信息和结果, 以供查询.

2.2 celery架构图

15.celery原理与使用

2.3 产生任务的方式

  1. 发布者发布任务(WEB 应用)
  2. 任务调度按期发布任务(定时任务)

2.4 celery 依赖三个库: 这三个库, 都由 Celery 的开发者开发和维护.

  1. billiard :基于 Python2.7 的 multisuprocessing 而改进的库, 主要用来提高性能和稳定性.
  2. librabbitmp:C语言实现的Python客户端
  3. kombu:Celery自带的用来收发消息的库,提供了符合 Python 语言习惯的, 使用 AMQP 协议的高级接口

3.celery配置与基本使用

3.1 安装celery

pip install celery @ https://github.com/celery/celery/tarball/master

3.2 新建celery_task/main.py配置celery

import os
import sys

from celery import Celery

# celery项目中的所有导包地址, 都是以CELERY_BASE_DIR为基准设定.
# 执行celery命令时, 也需要进入CELERY_BASE_DIR目录执行.
CELERY_BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))

# 定义celery实例, 需要的参数, 1, 实例名, 2, 任务发布位置, 3, 结果保存位置
app = Celery('mycelery',
             broker='redis://127.0.0.1:6379/14',  # 任务存放的地方
             backend='redis://127.0.0.1:6379/15')  # 结果存放的地方

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

4. 启动celery

# 单进程启动celery
celery -A main worker -l INFO
# celery管理
celery  multi start celery_test -A celery_test -l debug --autoscale=50,5        # celery并发数:最多50个,最少5个
ps auxww|grep "celery worker"|grep -v grep|awk '{print $2}'|xargs kill -9       # 关闭所有celery进程
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