Celery实现分布式定时任务并开启监控(Celery-Beat、Celery-Once、flower)
1.环境准备
pip install celery
pip install flower
pip install celery_once
2.代码结构
代码结构如下：
任务函数sendDingTest.py（钉钉机器人）：
from dingtalkchatbot.chatbot import DingtalkChatbot
from start import celery_app
from datetime import datetime
import socket
from celery_once import QueueOnce
WEB_HOOK_SPIDER = '在钉钉机器人页面获取web_hook'
# 基于任务名及传递的参数值来确认是否是同一个任务
@celery_app.task(base=QueueOnce, once={'graceful': True})
def send_ding_test(arg1, arg2):
dingding = DingtalkChatbot(WEB_HOOK_SPIDER)
arg3 = arg1 + arg2
dingding.send_text(msg="城市数据定时任务测试-{},{} 执行时刻：{}".format(arg3, socket.gethostname(), datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")))配置文件config.py：
from celery.schedules import crontab
class celeryConfig(object):
# accept_content = ['json'] # 可以是set,list,tuple,pickle,yaml
# result_accept_content = ['json']
timezone = 'Asia/Shanghai' # 中国只有两个时区，一个上海，一个乌鲁木齐
broker_url = "amqp://user:password@ip:port/vhost"
backend = ""
include = ['jobs.sendDingTest'] # worker启动时要导入的任务模块，需要在这里添加，以便worker能够找到我们的任务
beat_schedule = {
'add-every-monday-morning':
{
'task': 'jobs.sendDingTest.send_ding_test', # 这里要写全路径，否则worker找不到
'schedule': crontab(minute="*/2"),
'args': (16, 16),
},
}
# celery-once配置
ONCE = {
'backend': 'celery_once.backends.Redis',
'settings': {
'url': 'redis://ip:port/database',
'default_timeout': 60 * 60 # 分布式锁的默认超时时间
}
}启动函数start.py：
from celery import Celery
import os
# windows平台需要设置，
os.environ.setdefault('FORKED_BY_MULTIPROCESSING', '1')
celery_app = Celery()
celery_app.config_from_object('config.celeryConfig')
3.启动定时任务与监控
# 注意：beat,worker,flower都可以不在同一台服务器上，分布开的话，需要在其他服务器上copy一份代码
# 开启beat（start是文件名）
celery -A start.celery_app beat
# 开启worker
celery -A start.celery_app worker -c 1 -l info
# 开启flower（默认地址是localhost:5555）
celery -A start flower以下是flower页面，可以查看worker数量、消息队列（需要rabbitmq开启rabbitmq_management）和任务执行结果等。