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Django配置celery执行异步任务和定时任务

原生celery,非djcelery模块,所有演示均基于Django2.0

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:

  1. 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
  2. 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
  3. 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

图片来自互联网

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

# apt-get install rabbitmq-server
复制代码

2.安装celery

# pip3 install celery
复制代码

3.celery用在django项目中,django项目目录结构(简化)如下

website/
|-- deploy
|   |-- admin.py
|   |-- apps.py
|   |-- __init__.py
|   |-- models.py
|   |-- tasks.py
|   |-- tests.py
|   |-- urls.py
|   `-- views.py
|-- manage.py
|-- README
`-- website
    |-- celery.py
    |-- __init__.py
    |-- settings.py
    |-- urls.py
    `-- wsgi.py

复制代码

4.创建website/celery.py主文件

from __future__ import absolute_import, unicode_literals
import os
from celery import Celery, platforms

# set the default Django settings module for the 'celery' program.
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'website.settings')

app = Celery('website')

# Using a string here means the worker don't have to serialize
# the configuration object to child processes.
# - namespace='CELERY' means all celery-related configuration keys
#   should have a `CELERY_` prefix.
app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY')

# Load task modules from all registered Django app configs.
app.autodiscover_tasks()

# 允许root 用户运行celery
platforms.C_FORCE_ROOT = True

@app.task(bind=True)
def debug_task(self):
    print('Request: {0!r}'.format(self.request))
复制代码

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

from __future__ import absolute_import

# This will make sure the app is always imported when
# Django starts so that shared_task will use this app.
from .celery import app as celery_app

__all__ = ['celery_app']
复制代码

6.各应用创建tasks.py文件,这里为deploy/tasks.py

from __future__ import absolute_import
from celery import shared_task

@shared_task
def add(x, y):
    return x + y
复制代码
  • 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

from deploy.tasks import add

def post(request):
    result = add.delay(2, 3)
复制代码
  • 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

# celery -A website worker -l info
复制代码

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

from celery.schedules import crontab

app.conf.update(
    CELERYBEAT_SCHEDULE = {
        'sum-task': {
            'task': 'deploy.tasks.add',
            'schedule':  timedelta(seconds=20),
            'args': (5, 6)
        }
        'send-report': {
            'task': 'deploy.tasks.report',
            'schedule': crontab(hour=4, minute=30, day_of_week=1),
        }
    }
)
复制代码
  • 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:

@shared_task
def report():
    return 5
复制代码

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

# celery -A website beat -l info
复制代码

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:

# redis做MQ配置
app = Celery('website', backend='redis', broker='redis://localhost')
# rabbitmq做MQ配置
app = Celery('website', backend='amqp', broker='amqp://admin:admin@localhost')
复制代码

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

参考文章:

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