Celery：分布式消息传输的异步任务队列

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Abstract

Celery 是一个基于分布式消息传输的异步任务队列，它专注于实时处理，同时也支持任务调度。

安装 python 版本：

pip install -U Celery

或者可以安装 Celery 的一个或多个扩展：

pip install celery[librabbitmq, redis, auth, msgpack]

Config

使用 Redis 作为消息代理和后端存储，序列化和反序列化使用 msgpack, 也可以使用 json, msgpack 相比 json 是一个二进制的类 json 的序列化方式，比 json 的数据结构更小、更快
安装 Redis 可视化软件 RDM(redis desktop manager)

初始化

初始化时指定消息代理和存储：

# app.py
from __future__ import absolute_import, unicode_literals

from celery import Celery

app = Celery(
    'myapp',
    broker='redis://localhost:6379/0',
    # ## add result backend here if needed.
    # backend='rpc'
)


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


if __name__ == '__main__':
    app.start()

然后再命令行中启动：

celery -A app worker -l info

调用 Task

参考这篇文章：https://mp.weixin.qq.com/s/kxwlLQ5H479PXCKuS4ZueAopen in new window

celery 调用 task 有三种方式：

apply_async(args[, kwargs[, …]]), 这种方式会往消息队列发送消息, 并支持各种参数使用
delay(*args, **kwargs), 是apply_async 一种简明调用方式，但是不支持很多额外的参数
calling ( __call__), 应用支持调用API的对象，例如add(2,2), 意味着任务将在当前进程中执行，而不是由worker执行（不会发送消息）

示例：

说明：本例中的 T 即为 task 名称

# 相当于apply_async 的简单调用方式
T.delay(arg, kwarg=value)

T.apply_async((arg, ), {'kwarg': value})

# 任务会在10s 后开始执行
T.apply_async(countdown=10)

# 任务会在 now 之后的10秒开始执行
T.apply_async(eta=now + timedelta(seconds=10))

# 任务会在一分钟之后执行，在两分钟后过期
T.apply_async(countdown=60, expires=120)

# 任务会在now之后的两天过期
T.apply_async(expires=now + timedelta(days=2))

Celery：分布式消息传输的异步任务队列

# Abstract

# Config

# 初始化

# 调用 Task

Abstract

Config

初始化

调用 Task