celery是一个分布式的任务调度模块，那么celery是如何和分布式挂钩呢？
celery可以支持多台不同的计算机执行不同的任务或者相同的任务。
如果要说celery的分布式应用的话，就要提到celery的消息路由机制，提到AMQP协议。
具体可以查看AMQP文档详细了解。
简单理解：
可以有多个"消息队列"（message Queue），不同的消息可以指定发送给不同的Message Queue，
而这是通过Exchange来实现的，发送消息到"消息队列"中时，可以指定routiing_key，Exchange通过routing_key来吧消息路由（routes）到不同的"消息队列"中去。
如图：
exchange 对应 一个消息队列(queue)，即：通过"消息路由"的机制使exchange对应queue，每个queue对应每个worker
写个例子：
vim demon3.py
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
|
from celery import Celery
app = Celery()
app.config_from_object("celeryconfig")
@app.task
def taskA(x, y):
return x * y
@app.task
def taskB(x, y, z):
return x + y + z
@app.task
def add(x, y):
return x + y
|
vim celeryconfig.py
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
|
from kombu import Queue
BORKER_URL = "redis://192.168.48.131:6379/1" #1库
CELERY_RESULT_BACKEND = "redis://192.168.48.131:6379/2" #2库
CELERY_QUEUES = {
Queue("default", Exchange("default"), routing_key = "default"),
Queue("for_task_A", Exchange("for_task_A"), routing_key = "for_task_A"),
Queue("for_task_B", Exchange("for_task_B"), routing_key = "for_task_B")
}#路由CELERY_ROUTES = {
"demon3.taskA":{"queue": "for_task_A", "routing_key": "for_task_A"},
"demon3.taskB":{"queue": "for_task_B", "routing_key": "for_task_B"}
} |
下面把两个脚本导入服务器：
指定taskA启动一个worker：
|
1
|
# celery -A demon3 worker -l info -n workerA.%h -Q for_task_A |
同理：
|
1
|
# celery -A demon3 worker -l info -n workerB.%h -Q for_task_B |
下面远程客户端调用：新文件
vim remote.py
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
|
from demon3 import *
r1 = taskA.delay(10, 20)
print (r1.result)
print (r1.status)
r2 = taskB.delay(10, 20, 30)
time.sleep(1)
prnit (r2.result)print (r2.status)
#print (dir(r2))r3 = add.delay(100, 200)
print (r3.result)
print (r3.status) #PENDING
|
看到状态是PENDING，表示没有执行，这个是因为没有celeryconfig.py文件中指定改route到哪一个Queue中，所以会被发动到默认的名字celery的Queue中，但是我们还没有启动worker执行celery中的任务。
下面，我们来启动一个worker来执行celery队列中的任务
|
1
|
# celery -A tasks worker -l info -n worker.%h -Q celery ##默认的 |
可以看到这行的结果为success
print(re3.status) #SUCCESS
定时任务：
Celery 与 定时任务
在celery中执行定时任务非常简单，只需要设置celery对象中的CELERYBEAT_SCHEDULE属性即可。
下面我们接着在配置文件：celeryconfig.py，添加关于 CELERYBEAT_SCHEDULE 变量到脚本中去：
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
|
CELERY_TIMEZONE = 'UTC'
CELERYBEAT_SCHEDULE = {
'taskA_schedule' : {
'task':'tasks.taskA',
'schedule':20,
'args':(5,6)
},
'taskB_scheduler' : {
'task':"tasks.taskB",
"schedule":200,
"args":(10,20,30)
},
'add_schedule': {
"task":"tasks.add",
"schedule":10,
"args":(1,2)
}
} |
注意格式，否则会有问题
启动：
celery -A demon3 worker -l info -n workerA.%h -Q for_task_A
celery -A demon3 worker -l info -n workerB.%h -Q for_task_B
celery -A tasks worker -l info -n worker.%h -Q celery
celery -A demon3 beat