celery筆記一之celery介紹、啟動和運行結(jié)果跟蹤-環(huán)球熱文
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【資料圖】
本篇筆記內(nèi)容如下:
celery 介紹celery 準備celery 啟動和異步任務(wù)的運行運行結(jié)果跟蹤1、celery 介紹celery 大致有兩種應(yīng)用場景,一種是異步任務(wù),一種是定時任務(wù)。
比如說在一個接口請求中,某個函數(shù)執(zhí)行所需的時間過長,而前端頁面并不是立刻需要在接口中獲取處理結(jié)果,可以將這個函數(shù)作為異步任務(wù),先返回給前端處理中的信息,在后臺單獨運行這個函數(shù),這就是異步任務(wù)。
另一個比如說某個函數(shù)需要每天晚上運行一遍,不可能人天天守著后臺手動執(zhí)行一遍這個函數(shù),那么就可以用 celery 來實現(xiàn)這個定時的周期任務(wù)。
接下來介紹一下 celery 的組成:
task
這個任務(wù)就是我們前面舉的例子的異步任務(wù)或者是定時任務(wù),即為 task,我們可以定義這些任務(wù),然后發(fā)送到 broker
broker
broker 可以理解成消息中間件,用于獲取異步或者定時任務(wù),形成一個或多個消息隊列,然后發(fā)送給 worker 處理這些消息
broker 的形式可以是 Redis,RabbitMQ 或者其他,這里我們使用 Redis 作為消息中間件
worker
worker 是處理消息的程序,獲取 broker 中的消息,然后在 worker 中執(zhí)行,然后根據(jù)配置決定將處理結(jié)果發(fā)送到 backend
result_backend
在 worker 處理完消息之后會有 return 或者沒有返回結(jié)果,都會根據(jù)配置將結(jié)果發(fā)送出來,可以配置成發(fā)送到 redis 中,也可以將之存儲到 database 中
beat
主要用于調(diào)用定時任務(wù),根據(jù)設(shè)定好的定時任務(wù),比如每天晚上十點執(zhí)行某個函數(shù),beat 則會在相應(yīng)的時間將這個 task 發(fā)送給 broker,然后 worker 獲取任務(wù)進行處理
定時任務(wù)除了說的每天晚上十點這種周期任務(wù),也可以是間隔任務(wù),比如說每隔多少秒,多少分鐘執(zhí)行一次
注意:異步任務(wù)的發(fā)送是不經(jīng)過 beat 處理,直接發(fā)送給 broker 的
在上面的結(jié)構(gòu)中,broker 需要將相應(yīng)的服務(wù)比如 redis 運行起來,而 worker 和 beat 需要在手動用程序運行,而且每次更改了定時策略之后需要重新啟動 beat 和 worker 才能生效。
2、celery 準備接下來我們實現(xiàn)一個最簡單的異步任務(wù),在執(zhí)行異步任務(wù)前,我們做如下的準備工作
1.安裝依賴我們需要安裝一下 celery 和 redis 的依賴:
pip3 install celery==5.1.2 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/pip3 install redis==3.5.3 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
2.消息中間件這里我們用到的消息中間件是 redis,可以去官網(wǎng)下載一個 redis 啟動,也可以使用 docker 來執(zhí)行安裝。
我在之前的 docker 系列筆記中有介紹過如何拉取鏡像和運行容器,我們這里直接使用 docker 來運行:
docker run -itd -p 6379:6379 redis:latest
3.異步任務(wù)準備我們準備一個最簡單的 add() 函數(shù),放在 tasks.py 文件中:
# tasks.pyfrom celery import Celeryapp = Celery("tasks", broker="redis://localhost/0", backend="redis://localhost/1")@app.taskdef add(x, y): return x + y
在這段代碼里,我們引入 Celery 模塊,并將其實例化為 app,且配置了 broker 參數(shù),表示消息隊列都會被放在 redis 的第一個數(shù)據(jù)庫下
指定的 backend 參數(shù)則表示函數(shù)運行的結(jié)果被放在 redis 的第二個數(shù)據(jù)庫下
然后用 @app.task 修飾 add 函數(shù),表示它是 app 下的 task 任務(wù)
以上,我們的準備工作就完成了,接下來嘗試運行這個異步任務(wù)
3、celery 啟動和異步任務(wù)的運行說是 celery 的啟動,其實是 worker 的啟動,中間件是 redis,已經(jīng)在前面的步驟中啟動了。
我們在 tasks.py 所在的文件夾下執(zhí)行下面的命令:
celery -A tasks worker -l INFO
在這里,tasks 是我們?nèi)蝿?wù)所在的文件名,worker 表示啟動的是 worker 程序
-l INFO 則會在控制臺打印出 worker 接收到的消息詳情,如果不執(zhí)行,則信息流不會被打印出來
執(zhí)行了上面的程序后,可以看到控制臺會輸出下面這種信息:
-------------- celery@localhost v5.1.2 (sun-harmonics)--- ***** ----- -- ******* ---- Darwin-21.4.0-x86_64-i386-64bit 2022-07-17 23:56:09- *** --- * --- - ** ---------- [config]- ** ---------- .> app: tasks:0x7fc8ddf3df98- ** ---------- .> transport: redis://localhost:6379/0- ** ---------- .> results: disabled://- *** --- * --- .> concurrency: 12 (prefork)-- ******* ---- .> task events: OFF (enable -E to monitor tasks in this worker)--- ***** ----- -------------- [queues] .> celery exchange=celery(direct) key=celery [tasks] . tasks.add[2022-07-17 23:56:09,685: INFO/MainProcess] Connected to redis://localhost:6379/0[2022-07-17 23:56:09,699: INFO/MainProcess] mingle: searching for neighbors[2022-07-17 23:56:10,737: INFO/MainProcess] mingle: all alone[2022-07-17 23:56:10,780: INFO/MainProcess] celery@localhost ready.
則表示 worker 啟動成功
執(zhí)行異步任務(wù)
在另一個 shell 窗口,進入 python 的交互界面,輸入以下命令:
from tasks import addres = add.delay(1,2)
add 是我們需要執(zhí)行的異步任務(wù)的函數(shù)名
delay 是異步任務(wù)執(zhí)行的特有方法,這個其實是 apply_async() 函數(shù)的簡便寫法,不帶任何參數(shù),apply_async() 除了可以實現(xiàn)異步任務(wù)的功能,還可以指定多少時間后執(zhí)行,比如說二十秒后執(zhí)行,這個在后面的筆記中我們再介紹。
而異步任務(wù)的返回我們這里用 res 來定義,它是一個包含了這個任務(wù)所有執(zhí)行信息對象,有任務(wù)狀態(tài)(是否執(zhí)行成功),有返回結(jié)果(add() 函數(shù)的return),還有這個 task 特有的標識 id等信息
至此,我們的一個異步任務(wù)的執(zhí)行就完成了,我們可以在下一步查看它的運行結(jié)果等信息。
4、運行結(jié)果跟蹤接下來,我們在 tasks.py 中建立下面幾個函數(shù),來測試我們對結(jié)果的跟蹤:
# tasks.pyimport timefrom celery import Celeryapp = Celery("tasks", broker="redis://localhost/0", backend="redis://localhost/1")@app.taskdef add(x, y): return x + y@app.taskdef div(x, y): return x / y@app.taskdef test_not_finished(): time.sleep(30) return True
然后重新運行 worker:
celery -A tasks worker -l INFO
然后引入和執(zhí)行函數(shù):
from tasks import add, div, test_not_finished
獲取延時任務(wù)的結(jié)果
res = add.delay(1, 2)print(res.result)# 也可以使用 get() print(res.get())
get() 函數(shù)也可以加個超時的設(shè)置:
res.get(timeout=2)
但是這樣需要注意,因為如果超時了還未獲取到結(jié)果,程序就會報錯
判斷函數(shù)運行是否完成
print(res.ready())
打印出的結(jié)果為 True 則表示函數(shù)運行完成
我們可以測試函數(shù)為完成的狀態(tài):
res2 = test_not_finished.delay()
在這個函數(shù)里,我們設(shè)置了 30s 的休眠,所以在 30s 內(nèi)我們打印結(jié)果可以看到 res2.ready() 是為 False 的:
print(res2.ready())
獲取task id
每個被執(zhí)行的 task 都有各自對應(yīng)的 id 作為它們的唯一鍵:
print(res.id)
查看任務(wù)執(zhí)行的狀態(tài)
# 任務(wù)執(zhí)行是否失敗,返回 布爾型數(shù)據(jù)is_failed = res.failed()# 任務(wù)執(zhí)行是否成功,返回布爾型數(shù)據(jù)is_successful = res.successful()# 執(zhí)行的任務(wù)所處的狀態(tài)state = res.state# state 的值會在 PENDING,STARTED,SUCCESS,RETRY,F(xiàn)AILURE 這幾種狀態(tài)中,分別是 待處理中,任務(wù)已經(jīng)開始,成功,重試中,失敗
報錯處理
如果執(zhí)行的延時任務(wù)在程序中報錯,比如我們定義的 div() 函數(shù),我們傳入的除數(shù)為 0 的話,在程序中是會報錯的,我們使用 get() 來獲取結(jié)果的話程序是會報錯的:
res3 = div.delay(3, 0)res3.get()# 返回會報錯
但是我們可以使用 propagate=False 參數(shù)來忽略程序的報錯:
res3.get(propagate=False)
這樣我們獲取的就不是程序報錯,而是程序報錯的信息作為結(jié)果返回
使用 res3.state 發(fā)現(xiàn)返回的結(jié)果是 FAILURE
當延時任務(wù)在程序中報錯,它的返回值就不會是正確的,我們可以通過 res3.traceback 是否有值來判斷函數(shù)運行過程中是有報錯:
if res3.traceback: print("延時任務(wù)報錯")else: print("程序正常運行,可以獲取返回值")
result資源釋放
因為 backend 會使用資源來保存和傳輸結(jié)果,為了確保資源被釋放,所以在執(zhí)行完異步任務(wù)后,你必須對每一個結(jié)果調(diào)用 get() 或者 forget() 函數(shù)
result.get() 函數(shù)獲取結(jié)果
result.forget() 在 backend 刪掉該數(shù)據(jù)
在官方文檔上,意思是 get() 和 forget() 方法都可以釋放資源,但是經(jīng)過我測試,貌似只有 forget() 函數(shù)會釋放資源
查看是否資源被釋放也很簡單,登錄到對應(yīng)的 backend,我這里是 redis,使用 redis-cli 或者通過 docker 進入 redis:
select 1keys*
查看相應(yīng)的 task id 是否還在列表就可以知道該資源是否被釋放
如果不想手動釋放資源,可以在配置里設(shè)置一個過期時間,那么結(jié)果就會在指定時間段后被釋放:
app.conf.update(result_expires=60)
這個我們可以在后面的配置里再詳細介紹。
以上就是本篇筆記全部內(nèi)容,下一篇筆記我們將介紹如何建立一個 celery 項目、配置的幾種方法及一些基本的配置。
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