简介 默认的配置做了很多折中考虑.它不是针对某个情况优化的,但是大多数情况下都工作的非常好. 基于一个特殊的使用场景,有很多优化可以做. 优化可以应用到运行环境的不同属性,可以是任务执行的时间,使用的总内存数,或者是高负载时的响应时间. Ensuring操作 在Programming Pearl这本书中,Jon Bentley 通过 一天有多少水从密西西比河流出? 这个问题提出了back-of-the-envelope 的概念. 这个练习的重点是要说明一个系统能及时处理的数据量有一个极限.Bac

# 原创,转载请留言联系 在用django做项目的时候,做到注册模块时,需要发送短信验证码.本来简简单单的做好了,后来优化的时候发现,发送短信验证码的时候需要一点时间,在这个时间之内程序是阻塞的,用户体验太不好了.往往都是点击获取验证码后,过了几秒钟之后才显示发送成功.所以想到了用celery异步任务队列优化一下. celery原理详解:https://www.cnblogs.com/chichung/p/9957763.html 通过celery可以把发短信验证码的这部分交给其他进程来做,视图

性能优化原理: 当我们要给client浏览器返回一个页面时,我们需要去数据库查询数据并将数据和基本页面模板渲染形成页面返回给客户端,但如果每一个用户访问时都去查询一次首页的的数据时,当日访问量很大时那么无疑会给数据库查询带来很大的性能问题.为了解决这个问题,我们可以给未登录用户返回一个早就渲染好的静态首页(给已登录的用户返回一个调用缓存数据和个人数据渲染的页面),这样就可以提高网站的性能了. 使用celery生成静态首页 生成静态页面原理: 在一个为静态首页准备的基础模板之上,获取数据,使用dj

这里有一篇写的不错的:http://www.jianshu.com/p/1840035cb510 自己的"格式化"后的内容备忘下: 我们总在说c10k的问题, 也做了不少优化, 然后优化总是不够的. 其中的一个瓶颈就是一些耗时的操作(网络请求/文件操作--含耗时的数据库操作). 如果我们不关心他们的返回值,则可以将其做成异步任务,保证执行成功即可. 开始阐述之前约定一些概念: 1. web请求处理进程(简称:消息生产者,记做P), 这是我们c10k问题注意的焦点 2. 消息的处理者(简

原文:http://www.dongwm.com/archives/shi-yong-celeryzhi-shen-ru-celerypei-zhi/ 前言 celery的官方文档其实相对还是写的很不错的.但是在一些深层次的使用上面却显得杂乱甚至就没有某些方面的介绍, 通过我的一个测试环境的settings.py来说明一些使用celery的技巧和解决办法 amqp交换类型 其实一共有4种交换类型,还有默认类型和自定义类型. 但是对我们配置队列只会用到其中之三,我来一个个说明,英语好的话可以直接去

Celery 是一个广泛应用于网络应用程序的任务处理系统. 它可以在以下情况下使用: 在请求响应周期中做网络调用.服务器应当立即响应任何网络请求.如果在请求响应周期内需要进行网络调用,则应在周期外完成调用.例如当用户在网站上注册时,需要发送激活邮件.发送邮件是一种网络调用,耗时2到3秒.用户应该无需等待这2到3秒.因此,发送激活邮件应当在请求响应周期外完成,celery 就能实现这一点. 将一个由几个独立部分组成的大任务分成多个小任务.假设你想知道脸书用户的时间流.脸书提供不同的端点来获取不同的

如果你用过Uber,你一定会注意到它的操作是如此的简单.你一键叫车,随后车就来找你了,最后自动完成支付,整个过程行云流水.但是,在这简单的流程背后其实是用Hadoop和Spark这样复杂的基础大数据架构来支撑的. Uber 在现实世界和虚拟世界的十字路口有令人羡慕的一席之地.这令每天在各个城市穿行的数十万司机大军趋之若鹜.当然这也会一个相对浅显的数据问题.但是,就像Uber数据部门的主管 Aaron Schildkrout所说:商业计划的简单明了带给Uber利用数据优化服务的巨大机会. “这本质

一.简单介绍 tornado-celery是用于Tornado web框架的非堵塞 celeryclient. 通过tornado-celery能够将耗时任务增加到任务队列中处理, 在celery中创建任务.tornado中就能够像调用AsyncHttpClient一样调用这些任务. ​ Celery中两个主要的概念:Broker.Backend Broker : 事实上就是一開始说的 消息队列 ,用来发送和接受消息. Broker有几个方案可供选择:RabbitMQ,Redis.数据库等 Ba

cdn加速 吧静态资源放到别人的服务器上 精灵图 后台数据库用mysql+redis sql的优化 用缓存 程序架构:集群化部署 ,分布式+异步     celery:分布式异步任务框架 语言

确保任务不重叠解决方法: from celery import task from celery.five import monotonic from celery.utils.log import get_task_logger from contextlib import contextmanager from django.core.cache import cache from hashlib import md5 from djangofeeds.models import Feed

摘要: 1.场景描述 2.flask介绍 3.celery介绍 4.项目伪代码记录 5.几个备注点 内容: 1.场景描述 最近在优化用户画像的东西,要开发一个给文本打标签的服务:我这边需要提供一个HTTP的异步回调接口,具体来说就是客户端请求我之后,我判断请求体有没有问题,如果没有返回200状态吗:之后开始我的具体计算逻辑,客户端不用关心这中间要消耗多长时间,当我计算完成之后通过调用另一个HTTP接口,把计算结果返还客户端. 2.flask介绍 这个最近才接触,所以不敢妄自总结.所以还是搬来官网

一.消息队列 什么是消息队列? “消息队列”是在消息的传输过程中保存消息的容器. “消息”是在两台计算机间传送的数据单位.消息可以非常简单,例如只包含文本字符串:也可以更复杂,可能包含嵌入对象. 消息被发送到队列中.“消息队列”是在消息的传输过程中保存消息的容器.消息队列管理器是消息从它的源传输到它的目标时充当中间人.队列的主要目的是提供路由并保证消息的传递:如果发送消息时接收者不可用,消息队列会保留消息,直到可以成功地传递它. 为什么使用消息队列? 主要原因是由于在高并发环境下,由于来不及同步

Celery入门指北 其实本文就是我看完Celery的官方文档指南的读书笔记.然后由于我的懒,只看完了那些入门指南,原文地址:First Steps with Celery,Next Steps,Using Celery with Django.ps:本文基于celery版本4.0.2 First Steps with Celery 其实先要理解Celery是干什么的,在我的个人理解里,他是用来管理消息队列的,具体一点讲就是,有一百个任务要分给十个人做,Celery就是负责分这一部分的工作. 在

这里有一篇写的不错的:http://www.jianshu.com/p/1840035cb510 自己的“格式化”后的内容备忘下: 我们总在说c10k的问题, 也做了不少优化, 然后优化总是不够的. 其中的一个瓶颈就是一些耗时的操作(网络请求/文件操作--含耗时的数据库操作). 如果我们不关心他们的返回值,则可以将其做成异步任务,保证执行成功即可. 开始阐述之前约定一些概念: 1. web请求处理进程(简称:消息生产者,记做P), 这是我们c10k问题注意的焦点 2. 消息的处理者(简称:消费者

作用:在使用框架时,在视图函数中实现异步构成: 任务task:一段耗时并与响应结果无关的代码,如发短信 工人worker:新进程,用于执行任务代码 代理人broker:调用任务时,将任务添加到队列中,通知worker执行 队列queue:用于存储待执行的任务 调用:任务函数.delay(参数) 说明:定义任务函数的文件tasks.py,文件名是固定的实现步骤:1.在项目目录下,新建包celery_tasks用于保存celery异步任务2.在celery_tasks包下新建config.py,指定

需求: 前端时间由于开发新上线一大批系统,上完之后没有配套的报表系统.监控,于是乎开发.测试.产品.运营.业务部.财务等等各个部门就跟那饥渴的饿狼一样需要 各种各样的系统数据满足他们.刚开始一天一个还能满足他们,优化脚本之后只要开发提供查询数据的SQL.收件人.执行时间等等参数就可以几分钟写完一个定时任务脚本 ,到后面不知道是不是吃药了一天三四个定时任务,不到半个月手里一下就20多个定时任务了,渐渐感到力不从心了,而且天天还要给他们修改定时任务的SQL.收件人.执 行时间等等,天天写定时任务脚本

异步消息队列,也能用于定时和周期性任务.每次修改的task代码还要重启worker,这个有点麻烦 所有带task()装饰器的可调用对象(usertask)都是celery.app.task.Task类的子类,也就是说task()装饰器会将usertask标识符变成Task子类的引用. 另外,celery允许用自定义Task类,不过该类要继承于celery.app.task.Task,Task类在task状态转换动作时提供了接口,如任务执行失败时调用接口on_failure, 这样就非常方便我们在

对于网站来说,给用户一个较好的体验是很重要的事情,其中最重要的指标就是网站的浏览速度.因此服务端要从各个方面对网站性能进行优化,比如可采用CDN加载一些公共静态文件,如js和css:合并css或者js从而减少静态文件的请求等等…..还有一种方法是将一些不需要立即返回给用户,可以异步执行的任务交给后台处理,以防网络阻塞,减小响应时间.看了the5fire的博客之后我受到了启发,决定从这方面进行改进. 我采用celery实现后台异步执行的需求.对于celery,先看一下网上给的celery的定义和用

网站优化-页面静态化 1)概念 提前将页面所用到的数据从数据库查询出来,然后生成一个静态页面,之后用户来访问的时候,直接返回静态页面. 举例:首页静态化:获取首页用到的数据表中的数据,生成静态首页index.html.1分钟有1000个用户访问了网站首页,直接返回静态index.html. 2)页面静态化步骤 a)模板:使用一个模板将页面用到的数据展示的代码写好. b)在进行页面静态化的时候,从数据库中查出页面所需的数据,然后直接使用模板进行模板渲染,获取渲染之后的静态内容. c)将静态内容保存

描述:实现运维平台的异步执行与定时任务,以下简单描述了安装过程及使用.   安装django和celery pip install django pip install celery pip install django-celery   新建一个项目名为news root@bogon:~# django-admin startproject news   查看目录树 root@bogon:~# tree news/ news/ ├── manage.py └── news ├── __init

之前在项目中我们发送邮件和 短信都是阻塞的,现在我们来利用Celery来优化它们 官方使用文档: http://flask.pocoo.org/docs/1.0/patterns/celery/ redis服务器及插件,还有cerely在上节我们已经安装好,这里就不重复过程了. 首先,来完成邮件 在项目下新建tasks.py from flask import Flask import config from celery import Celery from flask_mail import