分布式任务队列Celery的使用

其他 2019-09-29 14:34:47 阅读次数: 0

一、简介

　　Celery是由Python开发、简单、灵活、可靠的分布式任务队列，其本质是生产者消费者模型，生产者发送任务到消息队列，消费者负责处理任务。Celery侧重于实时操作，但对调度支持也很好，其每天可以处理数以百万计的任务。特点：

  • 简单：熟悉celery的工作流程后，配置使用简单
  • 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

应用场景举例：

　　1.web应用：当用户在网站进行某个操作需要很长时间完成时，我们可以将这种操作交给Celery执行，直接返回给用户，等到Celery执行完成以后通知用户，大大提好网站的并发以及用户的体验感。

　　2.任务场景：比如在运维场景下需要批量在几百台机器执行某些命令或者任务，此时Celery可以轻松搞定。

　　3.定时任务：向定时导数据报表、定时发送通知类似场景，虽然Linux的计划任务可以帮我实现，但是非常不利于管理，而Celery可以提供管理接口和丰富的API。

二、架构&工作原理

　　Celery由以下三部分构成：消息中间件(Broker)、任务执行单元Worker、结果存储(Backend)，如下图：

　　

工作原理：

  1. 任务模块Task包含异步任务和定时任务。其中，异步任务通常在业务逻辑中被触发并发往消息队列，而定时任务由Celery Beat进程周期性地将任务发往消息队列；
  2. 任务执行单元Worker实时监视消息队列获取队列中的任务执行；
  3. Woker执行完任务后将结果保存在Backend中;

消息中间件Broker

　　消息中间件Broker官方提供了很多备选方案，支持RabbitMQ、Redis、Amazon SQS、MongoDB、Memcached 等，官方推荐RabbitMQ。

任务执行单元Worker

　　Worker是任务执行单元，负责从消息队列中取出任务执行，它可以启动一个或者多个，也可以启动在不同的机器节点，这就是其实现分布式的核心。

结果存储Backend

　　Backend结果存储官方也提供了诸多的存储方式支持：RabbitMQ、 Redis、Memcached,SQLAlchemy, Django ORM、Apache Cassandra、Elasticsearch。

三、安装使用　

　　这里我使用的redis作为消息中间件，redis安装可以参考https://www.cnblogs.com/wdliu/p/9360286.html。

Celery安装：　

pip3 install celery

简单使用

　　目录结构：

project/
├── __init__.py  
├── config.py
└── tasks.py

各目录文件说明：

__init__.py:初始化Celery以及加载配置文件

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd
from celery import Celery
app = Celery('project')                                # 创建 Celery 实例
app.config_from_object('project.config')               # 加载配置模块

config.py:  Celery相关配置文件，更多配置参考：http://docs.celeryproject.org/en/latest/userguide/configuration.html

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd

BROKER_URL = 'redis://10.1.210.69:6379/0' # Broker配置，使用Redis作为消息中间件

CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://10.1.210.69:6379/0' # BACKEND配置，这里使用redis

CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json' # 结果序列化方案

CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = 60 * 60 * 24 # 任务过期时间

CELERY_TIMEZONE='Asia/Shanghai'   # 时区配置

CELERY_IMPORTS = (     # 指定导入的任务模块,可以指定多个
    'project.tasks',
)

tasks.py ：任务定义文件

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd

from project import app
@app.task
def show_name(name):

启动Worker：

celery worker -A project -l debug

各个参数含义：

　　worker: 代表第启动的角色是work当然还有beat等其他角色；

　　-A ：项目路径，这里我的目录是project

　　-l：启动的日志级别，更多参数使用celery --help查看

查看日志输出，会发现我们定义的任务，以及相关配置：

　　虽然启动了worker，但是我们还需要通过delay或apply_async来将任务添加到worker中，这里我们通过交互式方法添加任务，并返回AsyncResult对象，通过AsyncResult对象获取结果：

AsyncResult除了get方法用于常用获取结果方法外还提以下常用方法或属性：

  • state: 返回任务状态；
  • task_id: 返回任务id；
  • result: 返回任务结果，同get()方法；
  • ready(): 判断任务是否以及有结果，有结果为True，否则False；
  • info(): 获取任务信息，默认为结果；
  • wait(t): 等待t秒后获取结果，若任务执行完毕，则不等待直接获取结果，若任务在执行中，则wait期间一直阻塞，直到超时报错；
  • successfu(): 判断任务是否成功，成功为True，否则为False；

四、进阶使用

　对于普通的任务来说可能满足不了我们的任务需求，所以还需要了解一些进阶用法，Celery提供了诸多调度方式，例如任务编排、根据任务状态执行不同的操作、重试机制等，以下会对常用高阶用法进行讲述。

定时任务&计划任务

　　Celery的提供的定时任务主要靠schedules来完成，通过beat组件周期性将任务发送给woker执行。在示例中，新建文件period_task.py，并添加任务到配置文件中：

period_task.py：

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd
from project import app
from celery.schedules import crontab

@app.on_after_configure.connect
def setup_periodic_tasks(sender, **kwargs):
    sender.add_periodic_task(10.0, add.s(1,3), name='1+3=') # 每10秒执行add
    sender.add_periodic_task(
        crontab(hour=16, minute=56, day_of_week=1),      #每周一下午四点五十六执行sayhai
        sayhi.s('wd'),name='say_hi'
    )



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


@app.task
def sayhi(name):
    return 'hello %s' % name

config.py

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd

BROKER_URL = 'redis://10.1.210.69:6379/0' # Broker配置，使用Redis作为消息中间件

CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://10.1.210.69:6379/0' # BACKEND配置，这里使用redis

CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json' # 结果序列化方案

CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = 60 * 60 * 24 # 任务过期时间

CELERY_TIMEZONE='Asia/Shanghai'   # 时区配置

CELERY_IMPORTS = (     # 指定导入的任务模块,可以指定多个
    'project.tasks',
    'project.period_task', #定时任务
)

taskproj/taskproj/__init__.py：

from __future__ import absolute_import, unicode_literals
from .celery import app as celery_app
__all__ = ['celery_app']

我们可以观察worker日志：

还可以通过配置文件方式指定定时和计划任务,此时的配置文件如下：

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd

from project import app
from celery.schedules import crontab

BROKER_URL = 'redis://10.1.210.69:6379/0' # Broker配置，使用Redis作为消息中间件

CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://10.1.210.69:6379/0' # BACKEND配置，这里使用redis

CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json' # 结果序列化方案

CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = 60 * 60 * 24 # 任务过期时间

CELERY_TIMEZONE='Asia/Shanghai'   # 时区配置

CELERY_IMPORTS = (     # 指定导入的任务模块,可以指定多个
    'project.tasks',
    'project.period_task',
)

app.conf.beat_schedule = {
    'period_add_task': {    # 计划任务
        'task': 'project.period_task.add',  #任务路径
        'schedule': crontab(hour=18, minute=16, day_of_week=1),
        'args': (3, 4),
    },
'add-every-30-seconds': {          # 每10秒执行
        'task': 'project.period_task.sayhi',  #任务路径
        'schedule': 10.0,
        'args': ('wd',)
    },
}

此时的period_task.py只需要注册到woker中就行了，如下：

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd
from project import app

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


@app.task
def sayhi(name):
    return 'hello %s' % name

 同样启动worker和beat结果和第一种方式一样。更多详细的内容请参考：http://docs.celeryproject.org/en/latest/userguide/periodic-tasks.html#crontab-schedules

任务绑定

Celery可通过任务绑定到实例获取到任务的上下文，这样我们可以在任务运行时候获取到任务的状态，记录相关日志等。

修改任务中的period_task.py,如下：

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd
from project import app
from celery.utils.log import get_task_logger

logger = get_task_logger(__name__)
@app.task(bind=True)  # 绑定任务
def add(self,x,y):
    logger.info(self.request.__dict__)  #打印日志
    try:
        a=[]
        a[10]==1
    except Exception as e:
        raise self.retry(exc=e, countdown=5, max_retries=3) # 出错每5秒尝试一次，总共尝试3次
    return x+y

在以上代码中，通过bind参数将任务绑定，self指任务的上下文，通过self获取任务状态，同时在任务出错时进行任务重试，我们观察日志：

内置钩子函数

　　Celery在执行任务时候，提供了钩子方法用于在任务执行完成时候进行对应的操作，在Task源码中提供了很多状态钩子函数如：on_success(成功后执行)、on_failure(失败时候执行)、on_retry(任务重试时候执行)、after_return(任务返回时候执行),在进行使用是我们只需要重写这些方法，完成相应的操作即可。

在以下示例中，我们继续修改period_task.py，分别定义三个任务来演示任务失败、重试、任务成功后执行的操作：

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd
from project import app
from celery.utils.log import get_task_logger
from celery import Task

logger = get_task_logger(__name__)

class demotask(Task):

    def on_success(self, retval, task_id, args, kwargs):   # 任务成功执行
        logger.info('task id:{} , arg:{} , successful !'.format(task_id,args))



    def on_failure(self, exc, task_id, args, kwargs, einfo):  #任务失败执行
        logger.info('task id:{} , arg:{} , failed ! erros : {}' .format(task_id,args,exc))


    def on_retry(self, exc, task_id, args, kwargs, einfo):    #任务重试执行
        logger.info('task id:{} , arg:{} , retry !  einfo: {}'.format(task_id, args, exc))

@app.task(base=demotask,bind=True)
def add(self,x,y):
    try:
        a=[]
        a[10]==1
    except Exception as e:
        raise self.retry(exc=e, countdown=5, max_retries=1) # 出错每5秒尝试一次，总共尝试1次
    return x+y

@app.task(base=demotask)
def sayhi(name):
    a=[]
    a[10]==1
    return 'hi {}'.format(name)

@app.task(base=demotask)
def sum(a,b):
    return 'a+b={} '.format(a+b)

此时的配置文件config.py：

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd

from project import app
from celery.schedules import crontab

BROKER_URL = 'redis://10.1.210.69:6379/0' # Broker配置，使用Redis作为消息中间件

CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://10.1.210.69:6379/0' # BACKEND配置，这里使用redis

CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json' # 结果序列化方案

CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = 60 * 60 * 24 # 任务过期时间

CELERY_TIMEZONE='Asia/Shanghai'   # 时区配置

CELERY_IMPORTS = (     # 指定导入的任务模块,可以指定多个
    'project.tasks',
    'project.period_task',
)

app.conf.beat_schedule = {
'add': {          # 每10秒执行
        'task': 'project.period_task.add',  #任务路径
        'schedule': 10.0,
        'args': (10,12),
    },
'sayhi': {          # 每10秒执行
        'task': 'project.period_task.sayhi',  #任务路径
        'schedule': 10.0,
        'args': ('wd',),
    },
'sum': {          # 每10秒执行
        'task': 'project.period_task.sum',  #任务路径
        'schedule': 10.0,
        'args': (1,3),
    },
}

然后重启worker和beat，查看日志：

 几个crontab例子

#每2个小时中每分钟执行1次任务
crontab(hour='*/2')

#每3个小时的0分时刻执行1次任务
#即[0,3,6,9,12,15,18,21]点0分
crontab(minute=0, hour='*/3')

#每3个小时或8点到12点的0分时刻执行1次任务
#即[0,3,6,9,12,15,18,21]+[8,9,10,11,12]点0分
crontab(minute=0, hour='*/3,8-12')

#每个季度的第1个月中，每天每分钟执行1次任务
#月份范围是1-12，每3个月为[1,4,7,10]
crontab(month_of_year='*/3')

#每月偶数天数的0点0分时刻执行1次任务
crontab(minute=0, hour=0, day_of_month='2-31/2')

#每年5月11号的0点0分时刻执行1次任务
crontab(0, 0, day_of_month='11', month_of_year='5')

任务编排

　　在很多情况下，一个任务需要由多个子任务或者一个任务需要很多步骤才能完成，Celery同样也能实现这样的任务，完成这类型的任务通过以下模块完成：

  • group: 并行调度任务

  • chain: 链式任务调度

  • chord: 类似group，但分header和body2个部分，header可以是一个group任务，执行完成后调用body的任务

  • map: 映射调度，通过输入多个入参来多次调度同一个任务

  • starmap: 类似map，入参类似＊args

  • chunks: 将任务按照一定数量进行分组

修改tasks.py：

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd
from project import app

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


@app.task
def mul(x,y):
    return x*y


@app.task
def sum(data_list):
    res=0
    for i in data_list:
        res+=i
    return res

group: 组任务，组内每个任务并行执行

和project同级目录新建consumer.py如下：

from celery import group
from project.tasks import add,mul,sum
res = group(add.s(1,2),add.s(1,2))()  # 任务 [1+2,1+2] 
while True:
    if res.ready():
        print('res:{}'.format(res.get()))
        break

结果：

chain：链式任务

链式任务中，默认上一个任务的返回结果作为参数传递给子任务

from celery import chain
from project.tasks import add,mul,sum
res = chain(add.s(1,2),add.s(3),mul.s(3))()  # 任务((1+2)+3)*3
while True:
    if res.ready():
        print('res:{}'.format(res.get()))
        break
#结果
#res：18

还可以使用|表示链式任务，上面任务也可以表示为：

res = (add.s(1,2) | add.s(3) | (mul.s(3)))()
res.get()

chord：任务分割，分为header和body两部分，hearder任务执行完在执行body,其中hearder返回结果作为参数传递给body

from celery import chord
from project.tasks import add,mul,sum
res = chord(header=[add.s(1,2),mul.s(3,4)],body=sum.s())()  # 任务(1+2)+(3*4)
while True:
    if res.ready():
        print('res:{}'.format(res.get()))
        break

#结果：
#res:15

chunks：任务分组，按照任务的个数分组

from project.tasks import add,mul,sum
res = add.chunks(zip(range(5),range(5)),4)()  # 4 代表每组的任务的个数
while True:
    if res.ready():
        print('res:{}'.format(res.get()))
        break

结果：

 五、管理与监控

　　Celery管理和监控功能是通过flower组件实现的，flower组件不仅仅提供监控功能，还提供HTTP API可实现对woker和task的管理。

安装使用

pip3 install flower

启动

 flower -A project --port=5555   
# -A ：项目目录
#--port 指定端口

访问http:ip:5555

api使用，例如获取woker信息：

curl http://127.0.0.1:5555/api/workers

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转载自www.cnblogs.com/harryblog/p/11607597.html
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