异步分布式队列Celery
异步分布式队列Celery
Celery 是什么?
Celery 是一个由 Python 编写的简单、灵活、可靠的用来处理大量信息的分布式系统,它同时提供操作和维护分布式系统所需的工具,实现的通讯协议也可以使用ruby,php,javascript等调用。
Celery 专注于实时任务处理,支持任务调度。
它是一个分布式队列的管理工具,我们可以用 Celery 提供的接口快速实现并管理一个分布式的任务队列。
我们要理解 Celery 本身不是任务队列,它是管理分布式任务队列的工具,或者换一种说法,它封装好了操作常见任务队列的各种操作,我们用它可以快速进行任务队列的使用与管理。
它的架构组成如下图:
概念扫盲
1.Brokers
brokers 中文意思为中间人,在这里就是指任务队列本身,Celery 扮演生产者和消费者的角色,brokers 就是生产者和消费者存放/拿取产品的地方(队列)
常见的 brokers 有 rabbitmq、redis、Zookeeper 等
2 Result Stores / backend
顾名思义就是结果储存的地方,队列中的任务运行完后的结果或者状态需要被任务发送者知道,那么就需要一个地方储存这些结果,就是 Result Stores 了
常见的 backend 有 redis、Memcached 甚至常用的数据都可以。
3 Workers
就是 Celery 中的工作者,类似与生产/消费模型中的消费者,其从队列中取出任务并执行
4 Tasks
就是我们想在队列中进行的任务咯,一般由用户、触发器或其他操作将任务入队,然后交由 workers 进行处理。
broker是一个消息传输的中间件,可以理解为一个邮箱。每当应用程序调用celery的异步任务的时候,会向broker传递消息,而后celery的worker将会取到消息,进行对于的程序执行。好吧,这个邮箱可以看成是一个消息队列。那么什么又是backend,通常程序发送的消息,发完就完了,可能都不知道对方时候接受了。为此,celery实现了一个backend,用于存储这些消息以及celery执行的一些消息和结果。对于 brokers,官方推荐是rabbitmq和redis,至于backend,就是数据库啦。为了简单起见,我们都用redis。
如果你想使用其他brokers,请查看这篇文档
异步任务
使用 Celery 实现异步任务主要包含三个步骤:
一创建一个 Celery 实例
二启动 Celery Worker
三应用程序调用异步任务
一、创建一个 Celery 实例
# -*- coding: utf-8 -*-
import time
from celery import Celery
broker = 'redis://127.0.0.1:6379'
backend = 'redis://127.0.0.1:6379/0'
app = Celery('my_task', broker=broker, backend=backend)
@app.task
def add(x, y):
time.sleep(5) # 模拟耗时操作
return x + y
上面的代码做了几件事:
- 创建了一个 Celery 实例 app,名称为 my_task;
- 指定消息中间件用 redis,URL 为 redis://127.0.0.1:6379;
- 指定存储用 redis,URL 为 redis://127.0.0.1:6379/0;
- 创建了一个 Celery 任务 add,当函数被 @app.task 装饰后,就成为可被 Celery 调度的任务;
二、启动 Celery Worker
在当前目录,使用如下方式启动 Celery Worker:
$ celery worker -A tasks --loglevel=info
其中:
- 参数 -A 指定了 Celery 实例的位置,本例是在 tasks.py 中,Celery 会自动在该文件中寻找 Celery 对象实例,当然,我们也可以自己指定,在本例,使用 -A tasks.app;
- 参数 --loglevel 指定了日志级别,默认为 warning,也可以使用 -l info 来表示;
三、调度任务
我们可以在应用程序中使用 delay() 或 apply_async() 方法来调用任务。
在当前目录打开 Python 控制台,输入以下代码:
>>> from tasks import add
>>> add.delay(2, 8)
<AsyncResult: 2272ddce-8be5-493f-b5ff-35a0d9fe600f>
在上面,我们从 tasks.py 文件中导入了 add 任务对象,然后使用 delay() 方法将任务发送到消息中间件(Broker),Celery Worker 进程监控到该任务后,就会进行执行。我们将窗口切换到 Worker 的启动窗口,会看到多了两条日志:
[2016-12-10 12:00:50,376: INFO/MainProcess] Received task: tasks.add[2272ddce-8be5-493f-b5ff-35a0d9fe600f]
[2016-12-10 12:00:55,385: INFO/PoolWorker-4] Task tasks.add[2272ddce-8be5-493f-b5ff-35a0d9fe600f] succeeded in 5.00642602402s: 10
这说明任务已经被调度并执行成功。
另外,我们如果想获取执行后的结果,可以这样做:
>>> result = add.delay(2, 6)
>>> result.ready() # 使用 ready() 判断任务是否执行完毕
False
>>> result.ready()
False
>>> result.ready()
True
>>> result.get() # 使用 get() 获取任务结果
8
在上面,我们是在 Python 的环境中调用任务。事实上,我们通常在应用程序中调用任务。比如,将下面的代码保存为 client.py:
# -*- coding: utf-8 -*-
from tasks import add
# 异步任务
add.delay(2, 8)
print 'hello world'
运行命令 $ python client.py,可以看到,虽然任务函数 add 需要等待 5 秒才返回执行结果,但由于它是一个异步任务,不会阻塞当前的主程序,因此主程序会往下执行 print 语句,打印出结果。
使用配置
在上面的例子中,我们直接把 Broker 和 Backend 的配置写在了程序当中,更好的做法是将配置项统一写入到一个配置文件中,通常我们将该文件命名为 celeryconfig.py。Celery 的配置比较多,可以在官方文档查询每个配置项的含义。
下面,我们再看一个例子。项目结构如下:
celery_demo # 项目根目录
├── celery_app # 存放 celery 相关文件
│ ├── __init__.py
│ ├── celeryconfig.py # 配置文件
│ ├── task1.py # 任务文件 1
│ └── task2.py # 任务文件 2
└── client.py # 应用程序
__init__.py 代码如下:
# -*- coding: utf-8 -*-
from celery import Celery
app = Celery('demo') # 创建 Celery 实例
app.config_from_object('celery_app.celeryconfig') # 通过 Celery 实例加载配置模块
celeryconfig.py 代码如下:
BROKER_URL = 'redis://127.0.0.1:6379' # 指定 Broker
CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://127.0.0.1:6379/0' # 指定 Backend
CELERY_TIMEZONE='Asia/Shanghai' # 指定时区,默认是 UTC
# CELERY_TIMEZONE='UTC'
CELERY_IMPORTS = ( # 指定导入的任务模块
'celery_app.task1',
'celery_app.task2'
)
task1.py 代码如下:
import time
from celery_app import app
@app.task
def add(x, y):
time.sleep(2)
return x + y
task2.py 代码如下:
import time
from celery_app import app
@app.task
def multiply(x, y):
time.sleep(2)
return x * y
client.py 代码如下:
# -*- coding: utf-8 -*-
from celery_app import task1
from celery_app import task2
task1.add.apply_async(args=[2, 8]) # 也可用 task1.add.delay(2, 8)
task2.multiply.apply_async(args=[3, 7]) # 也可用 task2.multiply.delay(3, 7)
print 'hello world'
现在,让我们启动 Celery Worker 进程,在项目的根目录下执行下面命令:
celery_demo $ celery -A celery_app worker --loglevel=info
接着,运行 $ python client.py,它会发送两个异步任务到 Broker,在 Worker 的窗口我们可以看到如下输出:
[2016-12-10 13:51:58,939: INFO/MainProcess] Received task: celery_app.task1.add[9ccffad0-aca4-4875-84ce-0ccfce5a83aa]
[2016-12-10 13:51:58,941: INFO/MainProcess] Received task: celery_app.task2.multiply[64b1f889-c892-4333-bd1d-ac667e677a8a]
[2016-12-10 13:52:00,948: INFO/PoolWorker-3] Task celery_app.task1.add[9ccffad0-aca4-4875-84ce-0ccfce5a83aa] succeeded in 2.00600231002s: 10
[2016-12-10 13:52:00,949: INFO/PoolWorker-4] Task celery_app.task2.multiply[64b1f889-c892-4333-bd1d-ac667e677a8a] succeeded in 2.00601326401s: 21
delay 和 apply_async
在前面的例子中,我们使用 delay() 或 apply_async() 方法来调用任务。事实上,delay方法封装了 apply_async,如下:
def delay(self, *partial_args, **partial_kwargs):
"""Shortcut to :meth:`apply_async` using star arguments."""
return self.apply_async(partial_args, partial_kwargs)
也就是说,delay 是使用 apply_async 的快捷方式。apply_async 支持更多的参数,它的一般形式如下:
apply_async(args=(), kwargs={}, route_name=None, **options)
apply_async 常用的参数如下:
- countdown:指定多少秒后执行任务
task1.apply_async(args=(2, 3), countdown=5) # 5 秒后执行任务
- eta (estimated time of arrival):指定任务被调度的具体时间,参数类型是 datetime
from datetime import datetime, timedelta
# 当前 UTC 时间再加 10 秒后执行任务
task1.multiply.apply_async(args=[3, 7], eta=datetime.utcnow() + timedelta(seconds=10))
xpires:任务过期时间,参数类型可以是 int,也可以是 datetime
task1.multiply.apply_async(args=[3, 7], expires=10) # 10 秒后过期
更多的参数列表可以在官方文档中查看。
定时任务
Celery 除了可以执行异步任务,也支持执行周期性任务(Periodic Tasks),或者说定时任务。Celery Beat 进程通过读取配置文件的内容,周期性地将定时任务发往任务队列。
让我们看看例子,项目结构如下:
celery_demo # 项目根目录
├── celery_app # 存放 celery 相关文件
├── __init__.py
├── celeryconfig.py # 配置文件
├── task1.py # 任务文件
└── task2.py # 任务文件
__init__.py 代码如下:
# -*- coding: utf-8 -*-
from celery import Celery
app = Celery('demo')
app.config_from_object('celery_app.celeryconfig')
celeryconfig.py 代码如下:
# -*- coding: utf-8 -*-
from datetime import timedelta
from celery.schedules import crontab
# Broker and Backend
BROKER_URL = 'redis://127.0.0.1:6379'
CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://127.0.0.1:6379/0'
# Timezone
CELERY_TIMEZONE='Asia/Shanghai' # 指定时区,不指定默认为 'UTC'
# CELERY_TIMEZONE='UTC'
# import
CELERY_IMPORTS = (
'celery_app.task1',
'celery_app.task2'
)
# schedules
CELERYBEAT_SCHEDULE = {
'add-every-30-seconds': {
'task': 'celery_app.task1.add',
'schedule': timedelta(seconds=30), # 每 30 秒执行一次
'args': (5, 8) # 任务函数参数
},
'multiply-at-some-time': {
'task': 'celery_app.task2.multiply',
'schedule': crontab(hour=9, minute=50), # 每天早上 9 点 50 分执行一次
'args': (3, 7) # 任务函数参数
}
}
task1.py 代码如下:
import time
from celery_app import app
@app.task
def add(x, y):
time.sleep(2)
return x + y
task2.py 代码如下:
import time
from celery_app import app
@app.task
def multiply(x, y):
time.sleep(2)
return x * y
现在,让我们启动 Celery Worker 进程,在项目的根目录下执行下面命令:
celery_demo $ celery -A celery_app worker --loglevel=info
接着,启动 Celery Beat 进程,定时将任务发送到 Broker,在项目根目录下执行下面命令:
celery_demo $ celery beat -A celery_app
celery beat v4.0.1 (latentcall) is starting.
__ - ... __ - _
LocalTime -> 2016-12-11 09:48:16
Configuration ->
. broker -> redis://127.0.0.1:6379//
. loader -> celery.loaders.app.AppLoader
. scheduler -> celery.beat.PersistentScheduler
. db -> celerybeat-schedule
. logfile -> [stderr]@%WARNING
. maxinterval -> 5.00 minutes (300s)
之后,在 Worker 窗口我们可以看到,任务 task1 每 30 秒执行一次,而 task2 每天早上 9 点 50 分执行一次。
在上面,我们用两个命令启动了 Worker 进程和 Beat 进程,我们也可以将它们放在一个命令中:
$ celery -B -A celery_app worker --loglevel=info
Celery 周期性任务也有多个配置项,可参考官方文档。
更多参考:https://segmentfault.com/a/1190000006249269
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