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Python celery原理及運(yùn)行流程解析

瀏覽:9日期:2022-07-21 13:50:42

celery簡(jiǎn)介

celery是一個(gè)基于分布式消息傳輸?shù)漠惒饺蝿?wù)隊(duì)列,它專注于實(shí)時(shí)處理,同時(shí)也支持任務(wù)調(diào)度。它的執(zhí)行單元為任務(wù)(task),利用多線程,如Eventlet,gevent等,它們能被并發(fā)地執(zhí)行在單個(gè)或多個(gè)職程服務(wù)器(worker servers)上。任務(wù)能異步執(zhí)行(后臺(tái)運(yùn)行)或同步執(zhí)行(等待任務(wù)完成)。

在生產(chǎn)系統(tǒng)中,celery能夠一天處理上百萬(wàn)的任務(wù)。它的完整架構(gòu)圖如下:

Python celery原理及運(yùn)行流程解析

組件介紹:

Producer:調(diào)用了Celery提供的API、函數(shù)或者裝飾器而產(chǎn)生任務(wù)并交給任務(wù)隊(duì)列處理的都是任務(wù)生產(chǎn)者。 Celery Beat:任務(wù)調(diào)度器,Beat進(jìn)程會(huì)讀取配置文件的內(nèi)容,周期性地將配置中到期需要執(zhí)行的任務(wù)發(fā)送給任務(wù)隊(duì)列。 Broker:消息代理,又稱消息中間件,接受任務(wù)生產(chǎn)者發(fā)送過(guò)來(lái)的任務(wù)消息,存進(jìn)隊(duì)列再按序分發(fā)給任務(wù)消費(fèi)方(通常是消息隊(duì)列或者數(shù)據(jù)庫(kù))。Celery目前支持RabbitMQ、Redis、MongoDB、Beanstalk、SQLAlchemy、Zookeeper等作為消息代理,但適用于生產(chǎn)環(huán)境的只有RabbitMQ和Redis, 官方推薦 RabbitMQ。 Celery Worker:執(zhí)行任務(wù)的消費(fèi)者,通常會(huì)在多臺(tái)服務(wù)器運(yùn)行多個(gè)消費(fèi)者來(lái)提高執(zhí)行效率。 Result Backend:任務(wù)處理完后保存狀態(tài)信息和結(jié)果,以供查詢。Celery默認(rèn)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務(wù)到不同的服務(wù)器,并且取得結(jié)果。至于說(shuō)服務(wù)器之間是如何進(jìn)行通信的?這個(gè)Celery本身不能解決。所以,RabbitMQ作為一個(gè)消息隊(duì)列管理工具被引入到和Celery集成,負(fù)責(zé)處理服務(wù)器之間的通信任務(wù)。和rabbitmq的關(guān)系只是在于,celery沒有消息存儲(chǔ)功能,他需要介質(zhì),比如rabbitmq、redis、mysql、mongodb 都是可以的。推薦使用rabbitmq,他的速度和可用性都很高。

Celery安裝及使用

1、安裝celery

pip install celery

2、查看完整可用命令選項(xiàng)

celery worker --help

3、創(chuàng)建一個(gè)工程項(xiàng)目project,然后再項(xiàng)目?jī)?nèi)創(chuàng)建一個(gè)celery_tasks異步任務(wù)列表。如圖:

Python celery原理及運(yùn)行流程解析

4、首先是celery_tasks異步任務(wù)主程序main.py,代碼如下:

from celery import Celery# 生成celery應(yīng)用celery_app = Celery('caicai')# 加載配置文件celery_app.config_from_object(’celery_tasks.config’)# 注冊(cè)任務(wù)celery_app.autodiscover_tasks([’celery_tasks.email’]) # 注意:傳遞的參數(shù)是任務(wù)列表

分析一下這個(gè)程序:

'from celery import Celery'是導(dǎo)入celery中的Celery類。celery_app celery_app是Celery類的實(shí)例。 把Celery配置存放進(jìn)project/config.py文件,使用celery_app.config_from_object加載配置。 將任務(wù)注冊(cè)到應(yīng)用中

5、接著是配置文件config.py,代碼如下:

BROKER_URL = ’redis://localhost:6379/1’ # 使用Redis作為消息代理CELERY_RESULT_BACKEND = ’redis://localhost:6379/0’ # 把任務(wù)結(jié)果存在了Redis# CELERY_TASK_SERIALIZER = ’msgpack’ # 任務(wù)序列化和反序列化使用msgpack方案CELERY_RESULT_SERIALIZER = ’json’ # 讀取任務(wù)結(jié)果一般性能要求不高,所以使用了可讀性更好的JSONCELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = 60 * 60 * 24 # celery任務(wù)結(jié)果有效期CELERY_ACCEPT_CONTENT = [’json’, ’msgpack’] # 指定接受的內(nèi)容類型CELERY_TIMEZONE = ’Asia/Shanghai’ # celery使用的時(shí)區(qū)CELERY_ENABLE_UTC = True # 啟動(dòng)時(shí)區(qū)設(shè)置CELERYD_LOG_FILE = '/var/log/celery/celery.log' # celery日志存儲(chǔ)位置

6、創(chuàng)建email目錄,目錄下創(chuàng)建tesks.py文件用來(lái)編寫發(fā)送郵件的代碼,代碼如下:

import timefrom celery_tasks.main import celery_app@celery_app.task(name=’seed_email’) # 添加celery_app.task這個(gè)裝飾器,指定該任務(wù)的任務(wù)名name=’seed_email’def seed(): time.sleep(1) return '我將發(fā)送郵件'

7、在項(xiàng)目app.py中,采用delay()用來(lái)調(diào)用任務(wù)。

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

8、項(xiàng)目運(yùn)行

首先,我們需要啟動(dòng)redis。接著,切換至proj項(xiàng)目所在目錄,并運(yùn)行命令:

celery -A celery_tasks.main worker -l info

界面如下:

Python celery原理及運(yùn)行流程解析

然后,我們運(yùn)行app.py,app.py調(diào)用添加異步任務(wù),輸出的結(jié)果如下:

Python celery原理及運(yùn)行流程解析

Python celery原理及運(yùn)行流程解析

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容,希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持好吧啦網(wǎng)。

標(biāo)簽: Python 編程
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