Django配置celery执行异步任务和定时任务
实例学习:https://github.com/search?q=django+celery
官方文档:http://www.celeryproject.org/
Celery4.1中文文档-用户指南(User Guide):https://blog.csdn.net/weixin_40475396/article/details/80439781
celery是一个基于python开发的简单、灵活且可靠的分布式任务队列框架,支持使用任务队列的方式在分布式的机器/进程/线程上执行任务调度。采用典型的生产者-消费者模型,主要由三部分组成:
- 消息队列broker:broker实际上就是一个MQ队列服务,可以使用redis、rabbitmq等作为broker
- 处理任务的消费者workers:broker通知worker队列中有任务,worker去队列中取出任务执行,每一个worker就是一个进程
- 存储结果的backend:执行结果存储在backend,默认也会存储在broker使用的MQ队列服务中,也可以单独配置用何种服务做backend
异步任务
我的异步使用场景为项目上线:前端web上有个上线按钮,点击按钮后发请求给后端,后端执行上线过程要5分钟,后端在接收到请求后把任务放入队列异步执行,同时马上返回给前端一个任务执行中的结果。若果没有异步执行会怎么样呢?同步的情况就是执行过程中前端一直在等后端返回结果,页面转呀转的就转超时了。
异步任务配置
1.安装rabbitmq,这里我们使用rabbitmq作为broker,安装完成后默认启动了,也不需要其他任何配置
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2.安装celery
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3.celery用在django项目中,django项目目录结构(简化)如下
1 | website/ |
4.创建website/celery.py
主文件
1 | from __future__ import absolute_import, unicode_literals |
5.在website/__init__.py
文件中增加如下内容,确保django启动的时候这个app能够被加载到
1 | from __future__ import absolute_import |
6.各应用创建tasks.py文件,这里为deploy/tasks.py
1 | from __future__ import absolute_import |
- 注意tasks.py必须建在各app的根目录下,且只能叫tasks.py,不能随意命名
7.views.py中引用使用这个tasks异步处理
1 | from deploy.tasks import add |
- 使用函数名.delay()即可使函数异步执行
- 可以通过
result.ready()
来判断任务是否完成处理 - 如果任务抛出一个异常,使用
result.get(timeout=1)
可以重新抛出异常 - 如果任务抛出一个异常,使用
result.traceback
可以获取原始的回溯信息
8.启动celery
1 | # celery -A website worker -l info |
9.这样在调用post这个方法时,里边的add就可以异步处理了
定时任务
定时任务的使用场景就很普遍了,比如我需要定时发送报告给老板~
定时任务配置
1.website/celery.py
文件添加如下配置以支持定时任务crontab
1 | from celery.schedules import crontab |
- 定义了两个task:
- 名字为’sum-task’的task,每20秒执行一次add函数,并传了两个参数5和6
- 名字为’send-report’的task,每周一早上4:30执行report函数
- timedelta是datetime中的一个对象,需要
from datetime import timedelta
引入,有如下几个参数days
:天seconds
:秒microseconds
:微妙milliseconds
:毫秒minutes
:分hours
:小时
- crontab的参数有:
month_of_year
:月份day_of_month
:日期day_of_week
:周hour
:小时minute
:分钟
2.deploy/tasks.py
文件添加report方法:
1 | @shared_task |
3.启动celery beat,celery启动了一个beat进程一直在不断的判断是否有任务需要执行
1 | # celery -A website beat -l info |
Tips
1.如果你同时使用了异步任务和计划任务,有一种更简单的启动方式celery -A website worker -b -l info
,可同时启动worker和beat 2.如果使用的不是rabbitmq做队列那么需要在主配置文件中website/celery.py
配置broker和backend,如下:
1 | # redis做MQ配置 |
3.celery不能用root用户启动的话需要在主配置文件中添加platforms.C_FORCE_ROOT = True
4.celery在长时间运行后可能出现内存泄漏,需要添加配置CELERYD_MAX_TASKS_PER_CHILD = 10
,表示每个worker执行了多少个任务就死掉