异步任务神器 Celery 快速入门教程

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异步任务神器 Celery 快速入门教程

2024-07-15 10:34| 来源: 网络整理| 查看: 265

Celery

在程序的运行过程中，我们经常会碰到一些耗时耗资源的操作，为了避免它们阻塞主程序的运行，我们经常会采用多线程或异步任务。比如，在 Web 开发中，对新用户的注册，我们通常会给他发一封激活邮件，而发邮件是个 IO 阻塞式任务，如果直接把它放到应用当中，就需要等邮件发出去之后才能进行下一步操作，此时用户只能等待再等待。更好的方式是在业务逻辑中触发一个发邮件的异步任务，而主程序可以继续往下运行。

Celery 是一个强大的分布式任务队列，它可以让任务的执行完全脱离主程序，甚至可以被分配到其他主机上运行。我们通常使用它来实现异步任务（async task）和定时任务（crontab）。它的架构组成如下图：

可以看到，Celery 主要包含以下几个模块：

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任务队列，而定时任务由 Celery Beat 进程周期性地将任务发往任务队列。

消息中间件 Broker

Broker，即为任务调度队列，接收任务生产者发来的消息（即任务），将任务存入队列。Celery 本身不提供队列服务，官方推荐使用 RabbitMQ 和 Redis 等。

任务执行单元 Worker

Worker 是执行任务的处理单元，它实时监控消息队列，获取队列中调度的任务，并执行它。

任务结果存储 Backend

Backend 用于存储任务的执行结果，以供查询。同消息中间件一样，存储也可使用 RabbitMQ, Redis 和 MongoDB 等。

异步任务

使用 Celery 实现异步任务主要包含三个步骤：

创建一个 Celery 实例启动 Celery Worker 应用程序调用异步任务快速入门

为了简单起见，对于 Broker 和 Backend，这里都使用 redis。在运行下面的例子之前，请确保 redis 已正确安装，并开启 redis 服务，当然，celery 也是要安装的。可以使用下面的命令来安装 celery 及相关依赖：

$ pip install 'celery[redis]' 1 创建 Celery 实例

将下面的代码保存为文件 tasks.py：

# -*- coding: utf-8 -*- import time from celery import Celery broker = 'redis://127.0.0.1:6379' backend = 'redis://127.0.0.1:6379/0' app = Celery('my_task', broker=broker, backend=backend) @app.task def add(x, y): time.sleep(5) # 模拟耗时操作 return x + y 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

上面的代码做了几件事：

创建了一个 Celery 实例 app，名称为 my_task；指定消息中间件用 redis，URL 为 redis://127.0.0.1:6379；指定存储用 redis，URL 为 redis://127.0.0.1:6379/0；创建了一个 Celery 任务 add，当函数被 @app.task 装饰后，就成为可被 Celery 调度的任务；启动 Celery Worker

在当前目录，使用如下方式启动 Celery Worker：

$ celery worker -A tasks --loglevel=info 1

其中：

参数 -A 指定了 Celery 实例的位置，本例是在 tasks.py 中，Celery 会自动在该文件中寻找 Celery 对象实例，当然，我们也可以自己指定，在本例，使用 -A tasks.app；参数 --loglevel 指定了日志级别，默认为 warning，也可以使用 -l info 来表示；

在生产环境中，我们通常会使用 Supervisor 来控制 Celery Worker 进程。

启动成功后，控制台会显示如下输出：

调用任务

现在，我们可以在应用程序中使用 delay() 或 apply_async() 方法来调用任务。

在当前目录打开 Python 控制台，输入以下代码：

>>> from tasks import add >>> add.delay(2, 8) 1 2 3

在上面，我们从 tasks.py 文件中导入了 add 任务对象，然后使用 delay() 方法将任务发送到消息中间件（Broker），Celery Worker 进程监控到该任务后，就会进行执行。我们将窗口切换到 Worker 的启动窗口，会看到多了两条日志：

[2016-12-10 12:00:50,376: INFO/MainProcess] Received task: tasks.add[2272ddce-8be5-493f-b5ff-35a0d9fe600f] [2016-12-10 12:00:55,385: INFO/PoolWorker-4] Task tasks.add[2272ddce-8be5-493f-b5ff-35a0d9fe600f] succeeded in 5.00642602402s: 10 1 2

这说明任务已经被调度并执行成功。

另外，我们如果想获取执行后的结果，可以这样做：

>>> result = add.delay(2, 6) >>> result.ready() # 使用 ready() 判断任务是否执行完毕 False >>> result.ready() False >>> result.ready() True >>> result.get() # 使用 get() 获取任务结果 8 1 2 3 4 5 6 7 8 9

在上面，我们是在 Python 的环境中调用任务。事实上，我们通常在应用程序中调用任务。比如，将下面的代码保存为 client.py:

# -*- coding: utf-8 -*- from tasks import add # 异步任务 add.delay(2, 8) print 'hello world' 1 2 3 4 5 6 7 8

运行命令 $ python client.py，可以看到，虽然任务函数 add 需要等待 5 秒才返回执行结果，但由于它是一个异步任务，不会阻塞当前的主程序，因此主程序会往下执行 print 语句，打印出结果。

使用配置

在上面的例子中，我们直接把 Broker 和 Backend 的配置写在了程序当中，更好的做法是将配置项统一写入到一个配置文件中，通常我们将该文件命名为 celeryconfig.py。Celery 的配置比较多，可以在官方文档查询每个配置项的含义。

下面，我们再看一个例子。项目结构如下：

celery_demo # 项目根目录 ├── celery_app # 存放 celery 相关文件 │ ├── __init__.py │ ├── celeryconfig.py # 配置文件 │ ├── task1.py # 任务文件 1 │ └── task2.py # 任务文件 2 └── client.py # 应用程序 1 2 3 4 5 6 7

__init__.py 代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*- from celery import Celery app = Celery('demo') # 创建 Celery 实例 app.config_from_object('celery_app.celeryconfig') # 通过 Celery 实例加载配置模块 1 2 3 4 5 6

celeryconfig.py 代码如下：

BROKER_URL = 'redis://127.0.0.1:6379' # 指定 Broker CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://127.0.0.1:6379/0' # 指定 Backend CELERY_TIMEZONE='Asia/Shanghai' # 指定时区，默认是 UTC # CELERY_TIMEZONE='UTC' CELERY_IMPORTS = ( # 指定导入的任务模块 'celery_app.task1', 'celery_app.task2' ) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

task1.py 代码如下：

import time from celery_app import app @app.task def add(x, y): time.sleep(2) return x + y 1 2 3 4 5 6 7

task2.py 代码如下：

import time from celery_app import app @app.task def multiply(x, y): time.sleep(2) return x * y 1 2 3 4 5 6 7

client.py 代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*- from celery_app import task1 from celery_app import task2 task1.add.apply_async(args=[2, 8]) # 也可用 task1.add.delay(2, 8) task2.multiply.apply_async(args=[3, 7]) # 也可用 task2.multiply.delay(3, 7) print 'hello world' 1 2 3 4 5 6 7 8 9

现在，让我们启动 Celery Worker 进程，在项目的根目录下执行下面命令：

celery_demo $ celery -A celery_app worker --loglevel=info 1

接着，运行 $ python client.py，它会发送两个异步任务到 Broker，在 Worker 的窗口我们可以看到如下输出：

[2016-12-10 13:51:58,939: INFO/MainProcess] Received task: celery_app.task1.add[9ccffad0-aca4-4875-84ce-0ccfce5a83aa] [2016-12-10 13:51:58,941: INFO/MainProcess] Received task: celery_app.task2.multiply[64b1f889-c892-4333-bd1d-ac667e677a8a] [2016-12-10 13:52:00,948: INFO/PoolWorker-3] Task celery_app.task1.add[9ccffad0-aca4-4875-84ce-0ccfce5a83aa] succeeded in 2.00600231002s: 10 [2016-12-10 13:52:00,949: INFO/PoolWorker-4] Task celery_app.task2.multiply[64b1f889-c892-4333-bd1d-ac667e677a8a] succeeded in 2.00601326401s: 21 1 2 3 4 delay 和 apply_async

在前面的例子中，我们使用 delay() 或 apply_async() 方法来调用任务。事实上，delay 方法封装了 apply_async，如下：

def delay(self, *partial_args, **partial_kwargs): """Shortcut to :meth:`apply_async` using star arguments.""" return self.apply_async(partial_args, partial_kwargs) 1 2 3

也就是说，delay 是使用 apply_async 的快捷方式。apply_async 支持更多的参数，它的一般形式如下：

apply_async(args=(), kwargs={}, route_name=None, **options) 1

apply_async 常用的参数如下：

countdown：指定多少秒后执行任务 task1.apply_async(args=(2, 3), countdown=5) # 5 秒后执行任务 1 eta (estimated time of arrival)：指定任务被调度的具体时间，参数类型是 datetime from datetime import datetime, timedelta # 当前 UTC 时间再加 10 秒后执行任务 task1.multiply.apply_async(args=[3, 7], eta=datetime.utcnow() + timedelta(seconds=10)) 1 2 3 4 expires：任务过期时间，参数类型可以是 int，也可以是 datetime task1.multiply.apply_async(args=[3, 7], expires=10) # 10 秒后过期 1

更多的参数列表可以在官方文档中查看。

定时任务

Celery 除了可以执行异步任务，也支持执行周期性任务（Periodic Tasks），或者说定时任务。Celery Beat 进程通过读取配置文件的内容，周期性地将定时任务发往任务队列。

让我们看看例子，项目结构如下：

celery_demo # 项目根目录 ├── celery_app # 存放 celery 相关文件 ├── __init__.py ├── celeryconfig.py # 配置文件 ├── task1.py # 任务文件 └── task2.py # 任务文件 1 2 3 4 5 6

__init__.py 代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*- from celery import Celery app = Celery('demo') app.config_from_object('celery_app.celeryconfig') 1 2 3 4 5 6

celeryconfig.py 代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*- from datetime import timedelta from celery.schedules import crontab # Broker and Backend BROKER_URL = 'redis://127.0.0.1:6379' CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://127.0.0.1:6379/0' # Timezone CELERY_TIMEZONE='Asia/Shanghai' # 指定时区，不指定默认为 'UTC' # CELERY_TIMEZONE='UTC' # import CELERY_IMPORTS = ( 'celery_app.task1', 'celery_app.task2' ) # schedules CELERYBEAT_SCHEDULE = { 'add-every-30-seconds': { 'task': 'celery_app.task1.add', 'schedule': timedelta(seconds=30), # 每 30 秒执行一次 'args': (5, 8) # 任务函数参数 }, 'multiply-at-some-time': { 'task': 'celery_app.task2.multiply', 'schedule': crontab(hour=9, minute=50), # 每天早上 9 点 50 分执行一次 'args': (3, 7) # 任务函数参数 } } 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32

task1.py 代码如下：

import time from celery_app import app @app.task def add(x, y): time.sleep(2) return x + y 1 2 3 4 5 6 7

task2.py 代码如下：

import time from celery_app import app @app.task def multiply(x, y): time.sleep(2) return x * y 1 2 3 4 5 6 7

现在，让我们启动 Celery Worker 进程，在项目的根目录下执行下面命令：

celery_demo $ celery -A celery_app worker --loglevel=info 1

接着，启动 Celery Beat 进程，定时将任务发送到 Broker，在项目根目录下执行下面命令：

celery_demo $ celery beat -A celery_app celery beat v4.0.1 (latentcall) is starting. __ - ... __ - _ LocalTime -> 2016-12-11 09:48:16 Configuration -> . broker -> redis://127.0.0.1:6379// . loader -> celery.loaders.app.AppLoader . scheduler -> celery.beat.PersistentScheduler . db -> celerybeat-schedule . logfile -> [stderr]@%WARNING . maxinterval -> 5.00 minutes (300s) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

之后，在 Worker 窗口我们可以看到，任务 task1 每 30 秒执行一次，而 task2 每天早上 9 点 50 分执行一次。

在上面，我们用两个命令启动了 Worker 进程和 Beat 进程，我们也可以将它们放在一个命令中：

$ celery -B -A celery_app worker --loglevel=info 1

Celery 周期性任务也有多个配置项，可参考官方文档。

参考资料

python并行开发框架celery

Celery - Distributed Task Queue — Celery 4.0.1 documentation 使用Celery - Python之美分布式任务队列Celery的介绍 – 思诚之道异步任务神器 Celery 简明笔记

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/

celery配置：http://docs.jinkan.org/docs/celery/configuration.html#configuration

参考：http://www.cnblogs.com/landpack/p/5564768.html http://blog.csdn.net/happyAnger6/article/details/51408266

http://www.cnblogs.com/forward-wang/p/5970806.html

分布式队列神器 Celery：https://segmentfault.com/a/1190000008022050

celery最佳实践：https://my.oschina.net/siddontang/blog/284107

Celery 分布式任务队列快速入门：http://www.cnblogs.com/alex3714/p/6351797.html

异步任务神器 Celery 快速入门教程：https://blog.csdn.net/chenqiuge1984/article/details/80127446

定时任务管理之python篇celery使用：http://student-lp.iteye.com/blog/2093397

异步任务神器 Celery：http://python.jobbole.com/87086/

celery任务调度框架实践：https://blog.csdn.net/qq_28921653/article/details/79555212

Celery-4.1 用户指南: Monitoring and Management Guide：https://blog.csdn.net/libing_thinking/article/details/78592801

Celery安装及使用：https://blog.csdn.net/u012325060/article/details/79292243

Celery学习笔记（一）：https://blog.csdn.net/sdulsj/article/details/73741350

转载：https://blog.csdn.net/chenqiuge1984/article/details/80127446

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异步任务神器 Celery 快速入门教程

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