Celery 简介 |
您所在的位置:网站首页 › zero mq 序列化 › Celery 简介 |
Celery 简介¶
何为任务队列?
我需要什么?
上手
Celery 是…
特性
框架集成
快速跳转
安装
何为任务队列?¶
任务队列是一种在线程或机器间分发任务的机制。 消息队列的输入是工作的一个单元,称为任务,独立的职程(Worker)进程持续 监视队列中是否有需要处理的新任务。 Celery 用消息通信,通常使用中间人(Broker)在客户端和职程间斡旋。这个过程 从客户端向队列添加消息开始,之后中间人把消息派送给职程。 Celery 系统可包含多个职程和中间人,以此获得高可用性和横向扩展能力。 Celery 是用 Python 编写的,但协议可以用任何语言实现。迄今,已有 Ruby 实现 的 RCelery 、node.js 实现的 node-celery 以及一个 PHP 客户端 ,语言 互通也可以通过 using webhooks 实现。 我需要什么?¶版本需求 Celery 的 3.0 版本可运行在 Python ❨2.5, 2.6, 2.7, 3.2, 3.3❩ PyPy ❨1.8, 1.9❩ Jython ❨2.5, 2.7❩.这是最后一个支持 Python 2.5 的版本,也即从下个版本需要 Python 2.6 或更新版本的 Python。最后一个支持 Python 2.4 的版本为 Celery 2.2 系列。 Celery 需要一个发送和接受消息的传输者。RabbitMQ 和 Redis 中间人 的消息传输支持所有特性,但也提供大量其他实验性方案的支持,包括 用 SQLite 进行本地开发。 Celery 可以单机运行,也可以在多台机器上运行,甚至可以跨越数据中心运行。 上手¶如果这是你第一次尝试 Celery,或你从以前版本刚步入 Celery 3.0,那么你应该 阅读一下我们的入门教程: First Steps with Celery Next Steps Celery 是…¶简单 Celery 易于使用和维护,并且它 不需要配置文件 。 Celery 有一个活跃、友好的社区来让你寻求帮助,包括一个 邮件列表 和一个 IRC 频道 。 下面是一个你可以实现的最简应用: from celery import Celery app = Celery('hello', broker='amqp:[email protected]//') @app.task def hello(): return 'hello world'高可用性 倘若连接丢失或失败,职程和客户端会自动重试,并且一些中间人 通过 主/主 或 主/从 方式复制来提高可用性。 快速 单个 Celery 进程每分钟可处理数以百万计的任务,而保持往返延迟 在亚毫秒级(使用 RabbitMQ、py-librabbitmq 和优化过的设置)。 灵活 Celery 几乎所有部分都可以扩展或单独使用。可以自制连接池、 序列化、压缩模式、日志、调度器、消费者、生产者、自动扩展、 中间人传输或更多。 它支持 中间人 RabbitMQ, Redis, MongoDB (实验性), ZeroMQ (实验性) CouchDB (实验性), SQLAlchemy (实验性) Django ORM (实验性), Amazon SQS, (实验性) 还有更多…并发 prefork(多进程), Eventlet, gevent 多线程/单线程结果存储 AMQP, Redis memcached, MongoDB SQLAlchemy, Django ORM Apache Cassandra序列化 pickle, json, yaml, msgpack zlib, bzip2 压缩 密码学消息签名 特性¶监视 整条流水线的监视时间由职程发出,并用于内建或外部的工具 告知你集群的工作状况——而且是实时的。 深入了解…. 工作流 一系列功能强大的称为“Canvas”的原语(Primitive)用于构建 或简单、或复杂的工作流。包括分组、连锁、分割等等。 深入了解…. 时间和速率限制 你可以控制每秒/分钟/小时执行的任务数,或任务的最长运行时间, 并且可以为特定职程或不同类型的任务设置为默认值。 深入了解…. 计划任务 你可以指定任务在若干秒后或在 datetime 运行,或你可以基于单纯的时间间隔或支持分钟、小时、每周的第 几天、每月的第几天以及每年的第几月的 crontab 表达式来使用 周期任务来重现事件。 深入了解…. 自动重载入 在开发中,职程可以配置为在源码修改时自动重载入,包含对 Linux 上的 inotify(7) 支持。 深入了解…. 自动扩展 根据负载自动重调职程池的大小或用户指定的测量值,用于限制 共享主机/云环境的内存使用,或是保证给定的服务质量。 深入了解…. 资源泄露保护 --maxtasksperchild 选项用于控制用户任务泄露的诸如 内存或文件描述符这些易超出掌控的资源。 深入了解…. 用户组件 每个职程组件都可以自定义,并且额外组件可以由用户定义。职程是用 “bootsteps” 构建的——一个允许细粒度控制职程内构件的依赖图。 框架集成¶Celery 易于与 Web 框架集成,其中的一些甚至已经有了集成包: Django django-celery Pyramid pyramid_celery Pylons celery-pylons Flask 不需要 web2py web2py-celery Tornado tornado-celery集成包并非是严格必要的,但它们让开发更简便,并且有时它们在 fork(2) 上添加了比如关闭数据库连接这样的重要回调。 快速跳转¶我想要阅读⟶ 获取任务的返回值 在任务中使用日志 学习最佳实践 创建自定义的任务基类 向一组任务添加回调 分割任务 优化职程 内建的任务状态列表 创建自定义任务状态 设置自定义任务名称 跟踪开始任务 重试失败任务 获取当前任务 ID 获知任务分派到的队列 查看运行中职程列表 清空消息 检视职程的工作状况 查看职程上注册的任务 迁移任务到新中间人 事件消息类型列表 为 Celery 做贡献 配置设定的可用字段 任务失败的邮件通知 Celery 使用案例 自制远程控制命令 运行时修改职程的队列跳转至 ⟶ 中间人 应用 任务 调用 职程 后台运行 监视 优化 安全 路由 配置 Django 贡献 信号 FAQ API 参考 安装¶你可以从 Python Package Index(PyPI)或源码安装 Celery。 用 pip 安装: $ pip install -U Celery用 easy_install 安装: $ easy_install -U Celery 捆绑¶Celery 也定义了一组用于安装 Celery 和给定特性依赖的捆绑。 你可以在 requirements.txt 中指定或在 pip 命令中使用方括号。多个捆绑 用逗号分隔。 $ pip install celery[librabbitmq] $ pip install celery[librabbitmq,redis,auth,msgpack]以下是可用的捆绑: 序列化¶ celery[auth]:使用 auth 序列化。 celery[msgpack]: 使用 msgpack 序列化。 celery[yaml]:使用 yaml 序列化。 并发¶ celery[eventlet]: 使用 eventlet 池。 celery[gevent]:使用 gevent 池。 celery[threads]: 使用线程池。 传输和后端¶ celery[librabbitmq]: 使用 librabbitmq 的 C 库. celery[redis]:使用 Redis 作为消息传输方式或结果后端。 celery[mongodb]: 使用 MongoDB 作为消息传输方式( 实验性 ),或是结果后端( 已支持 )。 celery[sqs]:使用 Amazon SQS 作为消息传输方式( 实验性 )。 celery[memcache]: 使用 memcache 作为结果后端。 celery[cassandra]: 使用 Apache Cassandra 作为结果后端。 celery[couchdb]: 使用 CouchDB 作为消息传输方式( 实验性 )。 celery[couchbase]: 使用 CouchBase 作为结果后端。 celery[beanstalk]: 使用 Beanstalk 作为消息传输方式( 实验性 )。 celery[zookeeper]: 使用 Zookeeper 作为消息传输方式。 celery[zeromq]:使用 ZeroMQ 作为消息传输方式( 实验性 )。 celery[sqlalchemy]: 使用 SQLAlchemy 作为消息传输方式( 实验性 ),或作为结果后端( 已支持 )。 celery[pyro]:使用 Pyro4 消息传输方式( 实验性 )。 celery[slmq]:使用 SoftLayer Message Queue 传输( 实验性 )。 从源码安装¶从 http://pypi.python.org/pypi/celery/ 下载最新版本的 Celery。 你可以通过以下步骤安装: $ tar xvfz celery-0.0.0.tar.gz $ cd celery-0.0.0 $ python setup.py build # python setup.py install如果不是在 virtualenv 里安装,最后一条命令必须以管理员权限执行。 使用开发版本¶ pip 途径¶Celery 开发版本需要开发版本的 kombu 、 amqp 和 billiard 。 你可以用下面的 pip 命令来安装这些库最新的快照: $ pip install https://github.com/celery/celery/zipball/master#egg=celery $ pip install https://github.com/celery/billiard/zipball/master#egg=billiard $ pip install https://github.com/celery/py-amqp/zipball/master#egg=amqp $ pip install https://github.com/celery/kombu/zipball/master#egg=kombu Git 途径¶请见 Contributing 章节。 |
今日新闻 |
推荐新闻 |
CopyRight 2018-2019 办公设备维修网 版权所有 豫ICP备15022753号-3 |