Celery异步任务框架使用

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Celery异步任务框架使用

Python

Celery

### 一、什么是Clelery

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：

![图片](https://i2.wp.com/imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cDovL3AxLnBzdGF0cC5jb20vbGFyZ2UvcGdjLWltYWdlL2U4MWI1MjRmOGQyZDQ5ZDVhMDJiYzBhM2IyMmVjMzY2?x-oss-process=image/format,png)

Celery是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统

专注于实时处理的异步任务队列

同时也支持任务调度

Celery的架构由三部分组成，消息中间件（message broker），任务执行单元（worker）和任务执行结果存储（task result store）组成。

- **消息中间件**
Celery本身不提供消息服务，但是可以方便的和第三方提供的消息中间件集成。包括，RabbitMQ, Redis等等

- **任务执行单元**
Worker是Celery提供的任务执行的单元，worker并发的运行在分布式的系统节点中。

- **任务结果存储**
Task result store用来存储Worker执行的任务的结果，Celery支持以不同方式存储任务的结果，包括AMQP, redis等

### 二、使用场景

- **异步任务** 将耗时操作任务提交给Celery去异步执行，比如发送短信/邮件、消息推送、音视频处理等等

- **定时任务** 定时执行某件事情，比如每天数据统计

### 三、Celery的安装配置

`pip install celery`

`conda install celery`

消息中间件：RabbitMQ/Redis

```python
app=Celery('任务名'，backend='xxx',broker='xxx')
```

根据操作系统的不同,启动方式也存在差异:
- **Linux** `- celery worker -A s1 -l INFO`

- **Windows**`- celery worker -A s1 -l INFO -P eventlet` 这里需要注意的是celery 4.0 已经不再对Windows操作系统提供支持了,也就是在windows环境下出现问题除非自己解决,否则官方是不会给你解决的。
> eventlet 是一个python的三方库，需要使用
> pip安装 `pip install eventlet`

### 四、Web实时监控工具Flower

1. **安装**

`pip install flower`

2. **启动**

`celery -A myCeleryProj.app flower`

3. **默认端口**http://localhost:5555 也支持指定端口

`celery -A myCeleryProj.app flower --port=5555`

4. **中间人URL指定**
```
celery -A myCeleryProj.app flower --port=5555 --broker=redis://127.0.0.1:6379/0
```

5. **指定地址**
```
celery -A myCeleryProj.app flowere --address=0.0.0.0 --port=5555 --basic_auth=用户名1:密码1,用户名2:密码2
```
 
6. 可结合supervisor进行服务部署

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更新日期

2024-07-09 14:47:58

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