1.Celery模块调用 既然celery是一个分布式的任务调度模块,那么celery是如何和分布式挂钩呢,celery可以支持多台不通的计算机执行不同的任务或者相同的任务. 如果要说celery的分布式应用的话,就要提到celery的消息路由机制,AMQP协议.具体的可以查看AMQP的文档.简单地说就是可以有多个消息队列(Message Queue),不同的消息可以指定发送给不同的Message Queue,而这是通过Exchange来实现的.发送消息到Message Queue中时,可以指定…

python celery多worker.多队列.定时任务  …

里面有几个常用的功能,以后值得借鉴. 如获取脚本目录,IP,获取shell返回值,发送邮件等.. 上午写完,中午测试,下午上线~~ #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import smtplib from email.mime.text import MIMEText import socket import fcntl import struct import sys import os #########################…

redis http://debugo.com/python-redis celery http://docs.jinkan.org/docs/celery/getting-started/introduction.html http://liuzxc.github.io/blog/celery/ https://realpython.com/blog/python/flask-by-example-implementing-a-redis-task-queue http://liuzxc.gi…

python数据结构之栈与队列 用list实现堆栈stack 堆栈:后进先出 如何进?用append 如何出?用pop() >>> >>> stack = [3, 4, 5] >>> stack.append(6) >>> stack.append(7) >>> stack [3, 4, 5, 6, 7] >>> stack.pop() 7 >>> stack [3, 4, 5,…

写在前面: 在使用这些共享API的时候,我们要注意以下几点: 在UNIX平台上,当某个进程终结之后,该进程需要被其父进程调用wait,否则进程成为僵尸进程(Zombie).所以,有必要对每个Process对象调用join()方法 (实际上等同于wait).对于多线程来说,由于只有一个进程,所以不存在此必要性. multiprocessing提供了threading包中没有的IPC(比如Pipe和Queue),效率上更高.应优先考虑Pipe和Queue,避免使用Lock/Event/Semapho…

python—Celery异步分布式 Celery  是一个python开发的异步分布式任务调度模块,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的异步任务时,会向broker传递消息,然后celery的worker从中取消息 Celery  用于存储消息以及celery执行的一些消息和结果 对于brokers,官方推荐是rabbitmq和redis 对于backend,也就是指数据库,为了简单一般使用redis 安装启动celery: pip install cel…

发包QPS控制,有两个难点. 1. redis交互流量的限制. 假设每分钟有1000条流量任务生成,每条跑20个插件,每个插件发5个数据包,每分钟约发十万请求. 那么在发包处做QPS会遇到一个问题,如果每次发包时先问一下redis "这条流量在不在QPS限定范围内?如果在,这一秒这一分钟的QPS是否已经达到上限不能发送了?如果 没达到我就发送顺便redis这个域名当前秒发送量也+1", 至少每分钟与redis交互十万次以上,估计一下redis的kbps约提升10M以上. 之后会发现,该…

Celery队列简介: Celery 是一个 基于python开发的分布式异步消息任务队列,通过它可以轻松的实现任务的异步处理, 如果你的业务场景中需要用到异步任务,就可以考虑使用celery. 使用场景: 1.你想对100台机器执行一条批量命令,可能会花很长时间 ,但你不想让你的程序等着结果返回,而是给你返回 一个任务ID,你过一段时间只需要拿着这个任务id就可以拿到任务执行结果, 在任务执行ing进行时,你可以继续做其它的事情. 2.你想做一个定时任务,比如每天检测一下你们所有客户的资料,如…

一.Celery 核心模块 1. Brokers brokers 中文意思为中间人,在这里就是指任务队列本身,接收生产者发来的消息即Task,将任务存入队列.任务的消费者是Worker,Brokers 就是生产者和消费者存放/拿取产品的地方(队列).Celery 扮演生产者和消费者的角色. 常见的 brokers 有 rabbitmq.redis.Zookeeper 等.推荐用Redis或RabbitMQ实现队列服务. 2. Workers 就是 Celery 中的工作者,执行任务的单元,类似与…