celery的中文_celery异步任务框架

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目录

  • Celery

  • 一、官方

  • 二、Celery异步任务框架Celery架构图消息中间件任务执行单元任务结果存储

  • 三、使用场景

  • 四、Celery的安装配置

  • 五、两种celery任务结构：提倡用包管理，结构更清晰

  • 七、Celery执行异步任务包架构封装

  • 八、基本使用celery.py 基本配置tasks.py 添加任务add_task.py 添加立即、延迟任务get_result.py 获取结果

  • 九、高级使用celery.py 定时任务配置(循环的)tasks.pyget_result.py

  • 十、django中使用(更新轮播图案例)redis的配置接口缓存views.py启动服务celery.pytasks.py

Celery

一、官方

Celery 官网：http://www.celeryproject.org/

Celery 官方文档英文版：http://docs.celeryproject.org/en/latest/index.html

Celery 官方文档中文版：http://docs.jinkan.org/docs/celery/

二、Celery异步任务框架

"""
1)可以不依赖任何服务器，通过自身命令，启动服务(内部支持socket)
2)celery服务为为其他项目服务提供异步解决任务需求的
注：会有两个服务同时运行，一个是项目服务，一个是celery服务，项目服务将需要异步处理的任务交给celery服务，celery就会在需要时异步完成项目的需求
人是一个独立运行的服务 | 医院也是一个独立运行的服务
	正常情况下，人可以完成所有健康情况的动作，不需要医院的参与；但当人生病时，就会被医院接收，解决人生病问题
	人生病的处理方案交给医院来解决，所有人不生病时，医院独立运行，人生病时，医院就来解决人生病的需求
"""

Celery架构图

Celery的架构由三部分组成，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)组成。

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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等等

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等

三、使用场景

异步执行：解决耗时任务

延迟执行：解决延迟任务

定时执行：解决周期(周期)任务

四、Celery的安装配置

pip install celery

消息中间件：RabbitMQ/Redis

app=Celery('任务名', broker='xxx', backend='xxx')

五、两种celery任务结构：提倡用包管理，结构更清晰

# 如果 Celery对象:Celery(...) 是放在一个模块下的
# 1)终端切换到该模块所在文件夹位置：scripts
# 2)执行启动worker的命令：celery worker -A 模块名 -l info -P eventlet
# 注：windows系统需要eventlet支持，Linux与MacOS直接执行：celery worker -A 模块名 -l info
# 注：模块名随意


# 如果 Celery对象:Celery(...) 是放在一个包下的
# 1)必须在这个包下建一个celery.py的文件，将Celery(...)产生对象的语句放在该文件中
# 2)执行启动worker的命令：celery worker -A 包名 -l info -P eventlet
# 注：windows系统需要eventlet支持，Linux与MacOS直接执行：celery worker -A 模块名 -l info
# 注：包名随意

放在根目录下就行：

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七、Celery执行异步任务

包架构封装

project
    ├── celery_task  	# celery包
    │   ├── __init__.py # 包文件
    │   ├── celery.py   # celery连接和配置相关文件，且名字必须交celery.py
    │   └── tasks.py    # 所有任务函数
    ├── add_task.py  	# 添加任务
    └── get_result.py   # 获取结果

八、基本使用

celery.py 基本配置

# 1)创建app + 任务

# 2)启动celery(app)服务：
# 非windows
# 命令：celery worker -A celery_task -l info
# windows：
# pip3 install eventlet
# celery worker -A celery_task -l info -P eventlet

# 3)添加任务：手动添加，要自定义添加任务的脚本，右键执行脚本

# 4)获取结果：手动获取，要自定义获取任务的脚本，右键执行脚本


from celery import Celery
# 无密码
broker = 'redis://127.0.0.1:6379/1'    
backend = 'redis://127.0.0.1:6379/2'
# 有密码：
broker = 'redis://:123@127.0.0.1:6379/1'
backend = 'redis://:123@127.0.0.1:6379/2'
app = Celery(broker=broker, backend=backend, include=['celery_task.tasks'])
'''
broker : 任务仓库
backend ：任务结果仓库
include ：任务(函数)所在文件
'''

tasks.py 添加任务

from .celery import app

@app.task
def add(n1,n2):
    res = n1+n2
    print('n1+n2 = %s' % res)
return res


@app.task
def low(n1,n2):
    res = n1-n2
    print('n1-n2 = %s' % res)
return res

add_task.py 添加立即、延迟任务

from celery_task import tasks

# delay  ：添加立即任务
# apply_async ：添加延迟任务
# eta ：执行的utc时间


# 添加立即执行任务
t1 = tasks.add.delay(10, 20)
t2 = tasks.low.delay(100, 50)
print(t1.id)


# 添加延迟任务
from celery_package.tasks import jump
from datetime import datetime,timedelta

# 秒
def eta_second(second):
    ctime = datetime.now()  # 当前时间
    utc_ctime = datetime.utcfromtimestamp(ctime.timestamp())  # 当前UTC时间
    time_delay = timedelta(seconds=second)  # 秒
return utc_ctime + time_delay  # 当前时间+往后延迟的秒
# 天
def eta_days(days):
    ctime = datetime.now()  # 当前时间
    utc_ctime = datetime.utcfromtimestamp(ctime.timestamp())  # 当前UTC时间
    time_delay = timedelta(days=days)  # 天
return utc_ctime + time_delay  # 当前时间+往后延迟的天

jump.apply_async(args=(20,5), eta=eta_second(10))  # 10秒后执行
jump.apply_async(args=(20,5), eta=eta_days(1))  # 1天后执行

get_result.py 获取结果

from celery_task.celery import app

from celery.result import AsyncResult

id = '21325a40-9d32-44b5-a701-9a31cc3c74b5'
if __name__ == '__main__':
async = AsyncResult(id=id, app=app)
if async.successful():
        result = async.get()
        print(result)
elif async.failed():
        print('任务失败')
elif async.status == 'PENDING':
        print('任务等待中被执行')
elif async.status == 'RETRY':
        print('任务异常后正在重试')
elif async.status == 'STARTED':
        print('任务已经开始被执行')

九、高级使用

celery.py 定时任务配置(循环的)

特点：

添加任务的终端关闭之后，停止添加

celery服务端关闭后，把关闭之后未执行的任务都执行一遍，然后继续接收任务

# 1)创建app + 任务

# 2)启动celery(app)服务：
# 注)：-A  表示相对路径，所以一定先进入celery_task所在包
	   -l 表示打印到日志 info 级别
# 非windows
# 命令：celery worker -A celery_task -l info
# windows：
# pip3 install eventlet
# celery worker -A celery_task -l info -P eventlet

# 3)添加任务：自动添加任务，所以要启动一个添加任务的服务
# 命令：celery beat -A celery_task -l info

# 4)获取结果


from celery import Celery

# 无密码
broker = 'redis://127.0.0.1:6379/1'    
backend = 'redis://127.0.0.1:6379/2'
# 有密码：
broker = 'redis://:123@127.0.0.1:6379/1'
backend = 'redis://:123@127.0.0.1:6379/2'
app = Celery(broker=broker, backend=backend, include=['celery_task.tasks'])


# 时区
app.conf.timezone = 'Asia/Shanghai'
# 是否使用UTC
app.conf.enable_utc = False

# 自动任务的定时配置
from datetime import timedelta
from celery.schedules import crontab

app.conf.beat_schedule = {
# 定时任务名字
'fall_task': {
'task': 'celery_task.tasks.fall',
'args':(30,20),
'schedule': timedelta(seconds=3),  # 3秒后执行
# 'schedule': crontab(hour=8, day_of_week=1),  # 每周一早八点
    }
}

'''
fall_task：任务名自定义
task:任务来源
args:任务参数
schedule：定时时间
'''


'schedule': crontab(hour=8, day_of_week=1),  # 每周一早八点
'''
minute : 分钟
hour ：小时
day_of_week ：礼拜
day_of_month:月
month_of_year:年
'''

tasks.py

from .celery import app

@app.task
def fall(n1,n2):
    res = n1/n2
    print('n1 /n2 = %s' % res)
return res

get_result.py

from celery_task.celery import app

from celery.result import AsyncResult

id = '21325a40-9d32-44b5-a701-9a31cc3c74b5'
if __name__ == '__main__':
async = AsyncResult(id=id, app=app)
if async.successful():
        result = async.get()
        print(result)
elif async.failed():
        print('任务失败')
elif async.status == 'PENDING':
        print('任务等待中被执行')
elif async.status == 'RETRY':
        print('任务异常后正在重试')
elif async.status == 'STARTED':
        print('任务已经开始被执行')

十、django中使用(更新轮播图案例)

最终达到的效果：根据定时任务来更新redis中的缓存。用户获取资源都是从redis缓存中获取。避免了数据库的压力

redis的配置

dev.py

# 缓存redis数据库配置
CACHES = {
"default": {
"BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache",
"LOCATION": "redis://127.0.0.1:6379/10",
"OPTIONS": {
"CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient",
"CONNECTION_POOL_KWARGS": {"max_connections": 100}, # 同时的并发量
"DECODE_RESPONSES": True,
"PASSWORD": "123",
        }
    }
}

接口缓存

"""
1)什么是接口的后台缓存
	前台访问后台接口，后台会优先从缓存(内存)中查找接口数据
		如果有数据，直接对前台响应缓存数据
		如果没有数据，与(mysql)数据库交互，得到数据，对前台响应，同时将数据进行缓存，以备下次使用
	了解：前台缓存 - 前台在请求到接口数据后，在前台建立缓存，再发送同样请求时，发现前台缓存有数据，就不再对后台做请求了
2)什么的接口会进行接口缓存
	i)接口会被大量访问：比如主页中的接口，几乎所有人都会访问，而且会重复访问
	ii)在一定时间内数据不会变化(或数据不变化)的接口
	iii)接口数据的时效性不是特别强(数据库数据发生变化了，不是立即同步给前台，验后时间同步给前台也没事)
	注：理论上所有接口都可以建立缓存，只要数据库与缓存数据同步及时
3)如何实现接口缓存：主页轮播图接口
"""

views.py

from rest_framework.viewsets import ModelViewSet
from rest_framework import mixins
from . import models, serializers
from django.conf import settings
from rest_framework.response import Response

from django.core.cache import cache
class BannerViewSet(ModelViewSet, mixins.ListModelMixin):
    queryset = models.Banner.objects.filter(is_delete=False, is_show=True).order_by('-orders')[:settings.BANNER_COUNT]
    serializer_class = serializers.BannerSerializer

# 有缓存走缓存，没有缓存走数据库，然后同步给缓存。接口自己实现
def list(self, request, *args, **kwargs):
        banner_list = cache.get('banner_list')

if not banner_list:
            print('走了数据库')
            response = self.list(request, *args, **kwargs)
            banner_list = response.data
            cache.set('banner_list', banner_list, 86400)  # 存进缓存中，缓存配置了redis数据库

return Response(banner_list)

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启动服务

'''
1):先切换到celery_task所在的同级目录(一般为根目录下)
2):开一个终端(启动服务)：		celery worker -A celery_task -l info -P eventlet
3):再开一个终端(添加任务):	celery beat -A celery_task -l info
'''
# 注)：-A  表示相对路径，所以一定先进入celery_task所在包
	   -l 表示打印到日志 info 级别

celery.py

"""
celery框架django项目工作流程
1)加载django配置环境
2)创建Celery框架对象app，配置broker和backend，得到的app就是worker
3)给worker对应的app添加可处理的任务函数，用include配置给worker的app
4)完成提供的任务的定时配置app.conf.beat_schedule
5)启动celery服务，运行worker，执行任务
6)启动beat服务，运行beat，添加任务
重点：由于采用了django的反射机制，使用celery.py所在的celery_task包必须放置项目的根目录下
"""

# 一、加载django配置环境
import os
os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "luffyapi.settings.dev")

# 二、加载celery配置环境
from celery import Celery
broker = 'redis://:123@127.0.0.1:6379/1'
backend = 'redis://:123@127.0.0.1:6379/2'
# worker
app = Celery(broker=broker, backend=backend, include=['celery_task.tasks'])  # 外面的包名和文件名，一般都是固定


# 时区
app.conf.timezone = 'Asia/Shanghai'
# 是否使用UTC
app.conf.enable_utc = False

# 任务的定时配置
from datetime import timedelta
from celery.schedules import crontab
app.conf.beat_schedule = {
# 定时任务名字
'update_banner_cache': {
'task': 'celery_task.tasks.update_banner_list',
'args': (),
'schedule': timedelta(seconds=10),  # 3秒一次
# 'schedule': crontab(hour=8, day_of_week=1),  # 每周一早八点
# 'schedule': crontab(minute=0, day_of_week=1),  # 每周一早八点
    }
}
'''
minute : 分钟
hour ：小时
day_of_week ：礼拜
day_of_month:月
month_of_year:年
'''

'''
fall_task：任务名自定义
task:任务来源
args:任务参数
schedule：定时时间(秒)
'''

tasks.py

from .celery import app

from django.core.cache import cache
from home import models, serializers
from django.conf import settings
@app.task
def update_banner_list():
    queryset = models.Banner.objects.filter(is_delete=False, is_show=True).order_by('-orders')[:settings.BANNER_COUNT]
    banner_list = serializers.BannerSerializer(queryset, many=True).data
# 拿不到request对象，所以头像的连接base_url要自己组装
for banner in banner_list:
        banner['image'] = 'http://127.0.0.1:8000%s' % banner['image']

    cache.set('banner_list', banner_list, 86400)
return True

选择了IT，必定终身学习

作者：Jeff

出处：http://dwz.date/aNfM

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上海艾磊科技有限公司专门为企业提供IT咨询，IT外包，系统集成，以及各类IT增值服务。其中增值服务包括OFFICE 365云服务，鼎捷企业ERP管理软件，云备份，企业邮箱，无线覆盖，上网行为管理，VPN架设，网络安全服务，INTERNET接入，设备租赁， IP电话服务

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