分布式任务队列Celery的使用

一、简介

　　Celery是由Python开发、简单、灵活、可靠的分布式任务队列，其本质是生产者消费者模型，生产者发送任务到消息队列，消费者负责处理任务。Celery侧重于实时操作，但对调度支持也很好，其每天可以处理数以百万计的任务。特点：

简单：熟悉celery的工作流程后，配置使用简单
高可用：当任务执行失败或执行过程中发生连接中断，celery会自动尝试重新执行任务
快速：一个单进程的celery每分钟可处理上百万个任务
灵活：几乎celery的各个组件都可以被扩展及自定制

应用场景举例：

　　1.web应用：当用户在网站进行某个操作需要很长时间完成时，我们可以将这种操作交给Celery执行，直接返回给用户，等到Celery执行完成以后通知用户，大大提好网站的并发以及用户的体验感。

　　2.任务场景：比如在运维场景下需要批量在几百台机器执行某些命令或者任务，此时Celery可以轻松搞定。

　　3.定时任务：向定时导数据报表、定时发送通知类似场景，虽然Linux的计划任务可以帮我实现，但是非常不利于管理，而Celery可以提供管理接口和丰富的API。

二、架构&工作原理

　　Celery由以下三部分构成：消息中间件(Broker)、任务执行单元Worker、结果存储(Backend)，如下图：

工作原理：

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消息队列，而定时任务由Celery Beat进程周期性地将任务发往消息队列；
任务执行单元Worker实时监视消息队列获取队列中的任务执行；
Woker执行完任务后将结果保存在Backend中;

消息中间件Broker

　　消息中间件Broker官方提供了很多备选方案，支持RabbitMQ、Redis、Amazon SQS、MongoDB、Memcached 等，官方推荐RabbitMQ。

任务执行单元Worker

　　Worker是任务执行单元，负责从消息队列中取出任务执行，它可以启动一个或者多个，也可以启动在不同的机器节点，这就是其实现分布式的核心。

结果存储Backend

　　Backend结果存储官方也提供了诸多的存储方式支持：RabbitMQ、 Redis、Memcached,SQLAlchemy, Django ORM、Apache Cassandra、Elasticsearch。

三、安装使用　

　　这里我使用的redis作为消息中间件，redis安装可以参考https://www.cnblogs.com/wdliu/p/9360286.html。

Celery安装：　

pip3 install celery

简单使用

　　目录结构：

project/
├── __init__.py
├── config.py
└── tasks.py

各目录文件说明：

__init__.py:初始化Celery以及加载配置文件

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd
from celery import Celery
app = Celery('project')                                # 创建 Celery 实例
app.config_from_object('project.config')               # 加载配置模块

config.py: Celery相关配置文件，更多配置参考：http://docs.celeryproject.org/en/latest/userguide/configuration.html

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd

BROKER_URL = 'redis://10.1.210.69:6379/0' # Broker配置，使用Redis作为消息中间件

CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://10.1.210.69:6379/0' # BACKEND配置，这里使用redis

CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json' # 结果序列化方案

CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = 60 * 60 * 24 # 任务过期时间

CELERY_TIMEZONE='Asia/Shanghai'   # 时区配置

CELERY_IMPORTS = (     # 指定导入的任务模块,可以指定多个
    'project.tasks',
)

tasks.py ：任务定义文件

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd

from project import app
@app.task
def show_name(name):

启动Worker：

celery worker -A project -l debug

各个参数含义：

　　worker: 代表第启动的角色是work当然还有beat等其他角色；

　　-A ：项目路径，这里我的目录是project

　　-l：启动的日志级别，更多参数使用celery --help查看

查看日志输出，会发现我们定义的任务，以及相关配置：

　　虽然启动了worker，但是我们还需要通过delay或apply_async来将任务添加到worker中，这里我们通过交互式方法添加任务，并返回AsyncResult对象，通过AsyncResult对象获取结果：

AsyncResult除了get方法用于常用获取结果方法外还提以下常用方法或属性：

state: 返回任务状态；
task_id: 返回任务id；
result: 返回任务结果，同get()方法；
ready(): 判断任务是否以及有结果，有结果为True，否则False；
info(): 获取任务信息，默认为结果；
wait(t): 等待t秒后获取结果，若任务执行完毕，则不等待直接获取结果，若任务在执行中，则wait期间一直阻塞，直到超时报错；
successfu(): 判断任务是否成功，成功为True，否则为False；

四、进阶使用

　对于普通的任务来说可能满足不了我们的任务需求，所以还需要了解一些进阶用法，Celery提供了诸多调度方式，例如任务编排、根据任务状态执行不同的操作、重试机制等，以下会对常用高阶用法进行讲述。

定时任务&计划任务

　　Celery的提供的定时任务主要靠schedules来完成，通过beat组件周期性将任务发送给woker执行。在示例中，新建文件period_task.py，并添加任务到配置文件中：

period_task.py：

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd
from project import app
from celery.schedules import crontab

@app.on_after_configure.connect
def setup_periodic_tasks(sender, **kwargs):
    sender.add_periodic_task(10.0, add.s(1,3), name='1+3=') # 每10秒执行add
    sender.add_periodic_task(
        crontab(hour=16, minute=56, day_of_week=1),      #每周一下午四点五十六执行sayhai
        sayhi.s('wd'),name='say_hi'
    )



@app.task
def add(x,y):
    print(x+y)
    return x+y


@app.task
def sayhi(name):
    return 'hello %s' % name

config.py

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd

BROKER_URL = 'redis://10.1.210.69:6379/0' # Broker配置，使用Redis作为消息中间件

CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://10.1.210.69:6379/0' # BACKEND配置，这里使用redis

CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json' # 结果序列化方案

CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = 60 * 60 * 24 # 任务过期时间

CELERY_TIMEZONE='Asia/Shanghai'   # 时区配置

CELERY_IMPORTS = (     # 指定导入的任务模块,可以指定多个
    'project.tasks',
    'project.period_task', #定时任务
)

taskproj/taskproj/__init__.py：

from __future__ import absolute_import, unicode_literals
from .celery import app as celery_app
__all__ = ['celery_app']

我们可以观察worker日志：

还可以通过配置文件方式指定定时和计划任务,此时的配置文件如下：

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd

from project import app
from celery.schedules import crontab

BROKER_URL = 'redis://10.1.210.69:6379/0' # Broker配置，使用Redis作为消息中间件

CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://10.1.210.69:6379/0' # BACKEND配置，这里使用redis

CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json' # 结果序列化方案

CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = 60 * 60 * 24 # 任务过期时间

CELERY_TIMEZONE='Asia/Shanghai'   # 时区配置

CELERY_IMPORTS = (     # 指定导入的任务模块,可以指定多个
    'project.tasks',
    'project.period_task',
)

app.conf.beat_schedule = {
    'period_add_task': {    # 计划任务
        'task': 'project.period_task.add',  #任务路径
        'schedule': crontab(hour=18, minute=16, day_of_week=1),
        'args': (3, 4),
    },
'add-every-30-seconds': {          # 每10秒执行
        'task': 'project.period_task.sayhi',  #任务路径
        'schedule': 10.0,
        'args': ('wd',)
    },
}

此时的period_task.py只需要注册到woker中就行了，如下：

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd
from project import app

@app.task
def add(x,y):
    print(x+y)
    return x+y


@app.task
def sayhi(name):
    return 'hello %s' % name