关于celery:celery-学习笔记整理4大模块-近30页-第一期

celery 学习笔记整顿4大模块 近30页 第一期 明天我将带来celery相干常识第一期,后续的话文章会缓缓公布 残缺笔记地址: celery 学习笔记整顿4大模块 近30页 (第一期) - 知乎 (zhihu.com) 1. 问题抛出咱们在做网站后端程序开发时,会碰到这样的需要:用户须要在咱们的网站填写注册信息,咱们发给用户一封注册激活邮件到用户邮箱,如果因为各种起因,这封邮件发送所需工夫较长,那么客户端将会期待很久,造成不好的用户体验. 那么怎么解决这样的问题呢? 咱们将耗时工作放到后盾异步执行。不会影响用户其余操作。除了注册性能,例如上传,图形处理等等耗时的工作,都能够依照这种思路来解决。 如何实现异步执行工作呢?咱们可应用celery. celery除了方才所波及到的异步执行工作之外,还能够实现定时解决某些工作。 celery介绍Celery是一个性能齐备即插即用的工作队列。它使得咱们不须要思考简单的问题,应用非常简单。celery看起来仿佛很宏大,本章节咱们先对其进行简略的理解,而后再去学习其余一些高级个性。 celery实用异步解决问题,当发送邮件、或者文件上传, 图像处理等等一些比拟耗时的操作,咱们可将其异步执行,这样用户不须要期待很久,进步用户体验。 celery的特点是:简略,易于应用和保护,有丰盛的文档。高效,单个celery过程每分钟能够解决数百万个工作。灵便,celery中简直每个局部都能够自定义扩大。celery十分易于集成到一些web开发框架中.工作队列是一种跨线程、跨机器工作的一种机制. 工作队列中蕴含称作工作的工作单元。有专门的工作过程继续一直的监督工作队列,并从中取得新的工作并解决. celery通过音讯进行通信,通常应用一个叫Broker(中间人)来协client(工作的收回者)和worker(工作的解决者). clients收回音讯到队列中,broker将队列中的信息派发给worker来解决。 一个celery零碎能够蕴含很多的worker和broker,可加强横向扩展性和高可用性能。 咱们能够应用python的包管理器pip来装置:pip install -U Celery也可从官网间接下载安装包:https://pypi.python.org/pypi/...tar xvfz celery-0.0.0.tar.gzcd celery-0.0.0python setup.py buildpython setup.py installCelery须要一种解决音讯的发送和承受的形式,咱们把这种用来存储音讯的的两头安装叫做message broker, 也可叫做音讯中间人。 作为中间人,咱们有几种计划可抉择:1.RabbitMQRabbitMQ是一个性能齐备,稳固的并且易于装置的broker. 它是生产环境中最优的抉择。应用RabbitMQ的细节参照以下链接: http://docs.celeryproject.org/en/latest/getting- started/brokers/rabbitmq.html#broker-rabbitmq 如果咱们应用的是Ubuntu或者Debian发行版的Linux,能够间接通过上面的命令装置RabbitMQ: sudo apt-get install rabbitmq-server 装置结束之后,RabbitMQ-server服务器就曾经在后盾运行。如果您用的并不是Ubuntu或Debian, 能够在以下网址: http://www.rabbitmq.com/downl... 去查找本人所须要的版本软件。 2.RedisRedis也是一款性能齐备的broker可选项,然而其更可能因意外中断或者电源故障导致数据失落的状况。 对于是有那个Redis作为Broker,可访上面网址: http://docs.celeryproject.org/en/latest/getting- started/brokers/redis.html#broker-redis 应用celery第一件要做的最为重要的事件是须要先创立一个Celery实例,咱们个别叫做celery利用,或者更简略间接叫做一个app。app利用是咱们应用celery所有性能的入口,比方创立工作,治理工作等,在应用celery的时候,app必须可能被其余的模块导入。 1.创立利用咱们首先创立tasks.py模块, 其内容为: from celery import Celery# 咱们这里案例应用redis作为brokerapp = Celery('demo', broker='redis://:[email protected]/1')# 创立工作函数@app.taskdef my_task(): print("工作函数正在执行....")Celery第一个参数是给其设定一个名字, 第二参数咱们设定一个中间人broker, 在这里咱们应用Redis作为中间人。my_task函数是咱们编写的一个工作函数, 通过加上装璜器app.task, 将其注册到broker的队列中。 ...

October 16, 2022 · 1 min · jiezi

关于celery:celery错误DatabaseWrapper-objects-created-in-a-thread-can-only

celery谬误:DatabaseWrapper objects created in a thread can only be used in that same thread参考了:https://www.distributedpython... 把celery的启动命令换成: celery -A yourapp.celery worker --loglevel=info --pool=solo

December 16, 2020 · 1 min · jiezi

Ubuntu1604下安装和配置RabbitMQ

1. 安装erlangapt-get install erlang 安装完毕后,输入erl查看erlang版本,出现如下图则表示安装成功。然后退出erlang命令行:按下ctrl+c,然后输入a即可。 2. 安装RabbitMQapt-get install rabbitmq-server 安装完毕后,查看rabbitmq状态:rabbitmqctl status 可以通过以下命令操作rabbitmq 启动rabbitmq: service rabbitmq-server start停止rabbitmq: service rabbitmq-server stop 重启rabbitmq: service rabbitmq-server restart 3. 启动rabbitmq插件rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management这个可以启动rabbitmq的web控制台 4. 添加用户rabbitmqctl add_user 用户名 密码 5. 给予用户管理员权限rabbitmqctl set_user_tags 用户名 administrator 6. 为用户设置读写权限rabbitmqctl set_permissions -p / 用户名 ".*" ".*" ".*" 接下来就可以访问web控制台了,输入ip:15672即可,如下图,然后输入用户名和密码,登录web控制台。

June 6, 2019 · 1 min · jiezi

Celery实际使用与内存泄漏问题面试

1.实际使用 监控task的执行结果:任务id,结果,traceback,children,任务状态 配置 backend='redis://127.0.0.1:6379/5'给Celery的app对象,直接在redis中查看 还可以 健壮celery:celery -A proj worker -l info ☁ proj tree├── __init__.py ├── celery.py | app=Clery('proj',include=['proj.tasks']) app.config_from_object('proj.config') if __name__==__main__: app.start()├── config.py | CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://127.0.0.1:6379/6' BROKER_URL = 'redis://127.0.0.1:6379/5' └── tasks.py | @app.task # 注意这个文件名必须是tasks.py def add(x, y): return x + y tasks可以有多个在celery.py中添加一行代码加载任务函数 app.autodiscover_tasks(['proj.sms', 'proj.email']) Scheduler计划定时任务:celery -A proj worker -B -l info #config.pyCELERY_TIMEZONE = 'Asia/Shanghai' # 指定时区from datetime import timedeltaCELERYBEAT_SCHEDULE = { 'add-every-30-seconds': { 'task': 'proj.tasks.add', # 指定要执行的函数任务 'schedule': timedelta(seconds=30), # 指定计划时间间隔30s执行一次task 'args': (16, 16) },} celery.schedules import crontab定时周期任务:(比如每周一执行一次 ) ...

April 29, 2019 · 1 min · jiezi

Celery中文翻译-Application

Celery在使用前必须实例化,称为application或app。app是线程安全的,具有不同配置、组件、task的多个Celery应用可以在同一个进程空间共存。# 创建Celery应用>>> from celery import Celery>>> app = Celery()>>> app<Celery main:0x100469fd0>最后一行文本化显示了Celery应用:包含应用所属类的名称,当前主模块名,以及内存地址。唯一重要的信息是模块名称。Main Name在Celery中发送task消息时,该消息仅包含要执行的task的名称。每一个worker维护一个task名称和对应函数的映射,这称为task registry。当定义一个task时,该task将注册到本地:>>> @app.task… def add(x, y):… return x + y>>> add<@task: main.add>>>> add.name__main__.add>>> app.tasks[’main.add’]<@task: main.add>当Celery无法检测task函数属于哪个模块时,使用main模块名生成初始task名称。这种方式仅适用于以下两种场景:定义task的模块作为程序运行app在python shell中创建# tasks.pyfrom celery import Celeryapp = Celery()@app.taskdef add(x, y): return x + yif name == ‘main’: app.worker_main()如果直接运行tasks.py,task名将以__main__为前缀,但如果tasks.py被其他程序导入,task名将以tasks为前缀。如下:>>> from tasks import add>>> add.nametasks.add也可以直接指定主模块名:>>> app = Celery(’tasks’)>>> app.main’tasks’>>> @app.task… def add(x, y):… return x + y>>> add.nametasks.addConfiguration可以通过直接设置,或使用专用配置模块对Celery进行配置。通过app.conf属性查看或直接设置配置:>>> app.conf.timezone’Europe/London’>>> app.conf.enable_utc = True或用app.conf.update方法一次更新多个配置:>>> app.conf.update(… enable_utc=True,… timezone=‘Europe/London’,…)config_from_objectapp.config_from_object()方法从配置模块或对象中导入配置。需要注意的是:调用config_from_object()方法将重置在这之前配置的任何设置。使用模块名app.config_from_object()方法接收python模块的完全限定名(fully qualified name)或具体到其中的某个属性名,例如"celeryconfig", “myproj.config.celery”, 或"myproj.config:CeleryConfig":from celery import Celeryapp = Celery()app.config_from_object(‘celeryconfig’)只要能够正常执行import celeryconfig,app就能正常配置。使用模块对象也可以传入一个已导入的模块对象,但不建议这样做。import celeryconfigfrom celery import Celeryapp = Celery()app.config_from_object(celeryconfig)更推荐使用模块名的方式,因为这样在使用prefork pool时不需要序列化该模块。如果在实际应用中出现配置问题或序列化错误,请尝试使用模块名的方式。使用配置类或对象from celery import Celeryapp = Celery()class Config: enable_utc = True timezone = ‘Europe/London’app.config_from_object(Config)config_from_envvarapp.config_from_envvar()方法从环境变量中接收配置模块名。import osfrom celery import Celery#: Set default configuration module nameos.environ.setdefault(‘CELERY_CONFIG_MODULE’, ‘celeryconfig’)app = Celery()app.config_from_envvar(‘CELERY_CONFIG_MODULE’)通过环境变量指定配置模块:$ CELERY_CONFIG_MODULE=“celeryconfig.prod” celery worker -l infoCensored configuration如果要显示Celery配置,可能需要过滤某些敏感信息如密码、密钥等。Celery提供了几种用于帮助显示配置的实用方法。humanize()该方法返回列表字符串形式的配置,默认只包含改动过的配置,如果要显示内置的默认配置,设置with_defaults参数为True:>>> app.conf.humanize(with_defaults=False, censored=True)table()该方法返回字典形式的配置:>>> app.conf.table(with_defaults=False, censored=True)Celery可能不会移除所有的敏感信息,因为它使用正则表达式匹配键并判断是否移除。如果用户添加了包含敏感信息的自定义配置,可以使用Celery可能标记为敏感配置的名称来命名(API, TOKEN, KEY, SECRET, PASS, SIGNATURE, DATABASE)。Laziness应用实例是惰性的。创建Celery实例只会执行以下操作:创建用于event的logical clock instance创建task registry设置为当前应用(除非禁用了set_as_current参数)调用app.on_init()回调函数(默认不执行任何操作)app.task()装饰器不会在task定义时立即创建task,而是在task使用时或finalized应用后创建。下例说明了在使用task或访问其属性前,都不会创建task:>>> @app.task>>> def add(x, y):… return x + y>>> type(add)<class ‘celery.local.PromiseProxy’>>>> add.evaluated()False>>> add # <– causes repr(add) to happen<@task: main.add>>>> add.evaluated()True应用的Finalization指显式地调用app.finalize()方法或隐式地访问app.tasks属性。finalized应用将会:复制必须在应用间共享的task。task默认是共享的,但如果禁用了task装饰器的shared属性,将属于应用私有。评估所有待处理的task装饰器确保所有task绑定到当前应用。将task绑定到某个应用,以便可以从配置中读取默认值。Breaking the chain虽然可以依赖于当前应用,但最佳实践是将应用实例传递给任何需要它的对象,这个行为可以称为app chain。# 依赖于当前应用(bad)from celery import current_appclass Scheduler(object): def run(self): app = current_app# 传递应用实例(good)class Scheduler(object): def init(self, app): self.app = app在开发模式设置CELERY_TRACE_APP环境变量,可以在应用链断开时抛出异常:$ CELERY_TRACE_APP=1 celery worker -l infoAbstract Tasks使用task()装饰器创建的task都继承自celery.app.task模块的Task基类。继承该类可以自定义task类:from celery import Task# 或者 from celery.app.task import Taskclass DebugTask(Task): def call(self, *args, **kwargs): print(‘TASK STARTING: {0.name}[{0.request.id}]’.format(self)) return super(DebugTask, self).call(*args, **kwargs)如果要重写__call__()方法,记得调用super。这样在task直接调用时会执行基类的默认事件。Task基类是特殊的,因为它并未绑定到任何特定的应用。一旦task绑定到应用,它将读取配置以设置默认值等。通过base参数指定基类@app.task(base=DebugTask)def add(x, y): return x + y通过app.Task属性指定基类>>> from celery import Celery, Task>>> app = Celery()>>> class MyBaseTask(Task):… queue = ‘hipri’>>> app.Task = MyBaseTask>>> app.Task<unbound MyBaseTask>>>> @app.task… def add(x, y):… return x + y>>> add<@task: main.add>>>> add.class.mro()[<class add of <Celery main:0x1012b4410>>, <unbound MyBaseTask>, <unbound Task>, <type ‘object’>] ...

February 21, 2019 · 2 min · jiezi

分布式任务框架之celery

架构Broker消息代理,作为临时储存任务的中间媒介,为 Celery 提供了队列服务。生产者将任务发送到 Broker,消费者再从 Broker 获取任务。Celery目前支持RabbitMQ、Redis、MongoDB、Beanstalk、SQLAlchemy、Zookeeper等 作为消息代理,但适用于生产环境的只有RabbitMQ和Redis,至于其他的方式,一是支持有限, 二是可能得不到更好的技术支持。 Celery官方推荐的是RabbitMQ,Celery的作者Ask Solem Hoel最初在VMware就是为RabbitMQ工作的,Celer最初的设计就是基于RabbitMQ,所以使用 RabbitMQ会非常稳定,成功案例很多。如果使用Redis,则有可能发生突然断电之类的问题 造成Redis突然终止后的数据丢失等后果。Beat任务调度器,负责调度并触发 Celery 定时周期任务。Beat 进程读取 CeleryConfig 中自定义的定时周期任务列表,将到期需要执行的定时任务发送到任务队列中。Worker任务执行单元,实际负责执行任务的服务进程,每一个 Worker 都有一个并发池(Prefork/Eventlet/Gevent/Thread)来支持多并发。Worker 会监听订阅的任务队列,当队列中有任务时,就会获取任务并执行。Result Backend/Store任务执行状态和结果存储,Celery 支持任务实时处理,也就是说 Celery 可以把任务执行的实时状态和最终结果回传生产者。这种回传也需要通过中间存储媒介。web监控管理添加管理任务任务的监控

January 3, 2019 · 1 min · jiezi