许多Django应用需要执行异步任务, 以便不耽误http request的执行. 我们也可以选择许多方法来完成异步任务, 使用Celery是一个比较好的选择, 因为Celery有着大量的社区支持, 能够完美的扩展, 和Django结合的也很好. Celery不仅能在Django中使用, 还能在其他地方被大量的使用. 因此一旦学会使用Celery, 我们可以很方便的在其他项目中使用它.
1. Celery版本
本篇博文主要针对Celery 3.0.x. 早期版本的Celery可能有细微的差别.
2. Celery介绍
Celery的主要用处是执行异步任务, 可以选择延期或定时执行功能. 为什么需要执行异步任务呢?
第一, 假设用户正发起一个request, 并等待request完成后返回. 在这一request后面的view功能中, 我们可能需要执行一段花费很长时间的程序任务, 这一时间可能远远大于用户能忍受的范围. 当这一任务并不需要立刻执行时, 我们便可以使用Celery在后台执行, 而不影响用户浏览网页. 当有任务需要访问远程服务器完成时, 我们往往都无法确定需要花费的时间.
第二则是定期执行某些任务. 比如每小时需要检查一下天气预报, 然后将数据储存到数据库中. 我们可以编写这一任务, 然后让Celery每小时执行一次. 这样我们的web应用便能获取最新的天气预报信息.
我们这里所讲的任务task, 就是一个Python功能(function). 定期执行一个任务可以被认为是延时执行该功能. 我们可以使用Celery延迟5分钟调用function task1, 并传入参数(1, 2, 3). 或者我们也可以每天午夜运行该function.
我们偏向于将Celery放入项目中, 便于task访问统一数据库和Django设置.
当task准备运行时, Celery会将其放入列队queue中. queue中储存着可以运行的task的list. 我们可以使用多个queue, 但为了简单, 这里我们只使用一个.
将任务task放入queue就像加入todo list一样. 为了使task运行, 我们还需要在其他线程中运行的苦工worker. worker实时观察着代运行的task, 并逐一运行这些task. 你可以使用多个worker, 通常他们位于不同服务器上. 同样为了简单起见, 我们这只是用一个worker.
我们稍后会讨论queue, worker和另外一个十分重要的进程, 接下来我们来动动手:
3. 安装Celery
我们可以使用pip在vietualenv中安装:
pip install django-celery
4. Django设置
我们暂时使用django runserver来启动celery. 而Celery代理人(broker), 我们使用Django database broker implementation. 现在我们只需要知道Celery需要broker, 使用django自身便可以充当broker. (但在部署时, 我们最好使用更稳定和高效的broker, 例如Redis.)
在settings.py中:
第一二项是必须的, 第三项则告诉Celery使用Django项目作为broker.
在INSTALLED_APPS中添加的djcelery是必须的.
kombu.transport.django则是基于Django的broker
最后创建Celery所需的数据表, 如果使用South作为数据迁移工具, 则运行:
python manage.py migrate
否则运行: (Django 1.6或Django 1.7都可以)
python manage.py syncdb
5. 创建一个task
正如前面所说的, 一个task就是一个Pyhton function. 但Celery需要知道这一function是task, 因此我们可以使用celery自带的装饰器decorator: @task. 在django app目录中创建taske.py:
当settings.py中的djcelery.setup_loader()运行时, Celery便会查看所有INSTALLED_APPS中app目录中的tasks.py文件, 找到标记为task的function, 并将它们注册为celery task.
将function标注为task并不会妨碍他们的正常执行. 你还是可以像平时那样调用它: z = add(1, 2).
6. 执行task
让我们以一个简单的例子作为开始. 例如我们希望在用户发出request后异步执行该task, 马上返回response, 从而不阻塞该request, 使用户有一个流畅的访问过程. 那么, 我们可以使用.delay, 例如在在views.py的一个view中:
from myapp.tasks import add
... add.delay(2, 2) ...
Celery会将task加入到queue中, 并马上返回. 而在一旁待命的worker看到该task后, 便会按照设定执行它, 并将他从queue中移除. 而worker则会执行以下代码:
import myapp.tasks.add
myapp.tasks.add(2, 2)
7. 关于import
这里需要注意的是, 在impprt task时, 需要保持一致. 因为在执行djcelery.setup_loader()时, task是以INSTALLED_APPS中的app名, 加.tasks.function_name注册的, 如果我们由于python path不同而使用不同的引用方式时(例如在tasks.py中使用from myproject.myapp.tasks import add形式), Celery将无法得知这是同一task, 因此可能会引起奇怪的bug.
8. 测试
a. 启动worker
正如之前说到的, 我们需要worker来执行task. 以下是在开发环境中的如何启动worker:
首先启动terminal, 如同开发django项目一样, 激活virtualenv, 切换到django项目目录. 然后启动django自带web服务器: python manage.py runserver.
然后启动worker:
如果用gevent需要加参数-P gevent
python manage.py celery worker --loglevel=info
此时, worker将会在该terminal中运行, 并显示输出结果.
b. 启动task
打开新的terminal, 激活virtualenv, 并切换到django项目目录:
$ python manage.py shell
>>> from myapp.tasks import add
>>> add.delay(2, 2)
此时, 你可以在worker窗口中看到worker执行该task:
9. 另一个例子
下面我们来看一个更为真实的例子, 在views.py和tasks.py中:
10. 调试
由于Celery的运行需要启动多个部件, 我们可能会漏掉一两个. 所以我们建议:
使用最简单的设置
使用python debug和logging功能显示当前的进程
11. Eager模式
如果在settings.py设置:
CELERY_ALWAYS_EAGER = True
那么Celery便以eager模式运行, 则task便不需要加delay运行:
# 若启用eager模式, 则以下两行代码相同 add.delay(2, 2) add(2, 2)
12. 查看queue
因为我们使用了django作为broker, queue储存在django的数据库中. 这就意味着我们可以通过django admin查看该queue:
13. 检查结果
每次运行异步task后, Celery都会返回AsyncResult对象作为结果. 你可以将其保存, 然后在将来查看该task是否运行成功和返回结果:
14. 定期任务
还有一种Celery的常用模式便是执行定期任务. 执行定期任务时, Celery会通过celerybeat进程来完成. Celerybeat会保持运行, 一旦到了某一定期任务需要执行时, Celerybeat便将其加入到queue中. 不像worker进程, Celerybeat只有需要一个即可.
启动Celerybeat:
python manage.py celery beat
使Celery运行定期任务的方式有很多种, 我们先看第一种, 将定期任务储存在django数据库中. 即使是在django和celery都运行的状态, 这一方式也可以让我们方便的修改定期任务. 我们只需要设置settings.py中的一项便能开启这一方式:
# settings.py CELERYBEAT_SCHEDULER = 'djcelery.schedulers.DatabaseScheduler'
然后我们便可以通过django admin的/admin/djcelery/periodictask/添加定期任务了.
Name: 这一定期任务的注册名
Task (registered): 可以选择所有已经注册的task之一, 例如前面的add function
Task (custom): task的全名, 例如myapp.tasks.add, 但最好还是用以上项
Enabled: 是否开启这一定期任务
Interval: 定期任务的间隔时间, 例如每隔5分钟
Crontab: 如果希望task在某一特定时间运行, 则使用Unix中的Crontab代替interval
Arguments: 用于传参数到task中
Execution Options: 更高级的设置, 在此不详细说明, 请查看celery官方文档
15. 注意
本篇中所描述的方法只适用于开发环境, 而不应当应用于部署环境.
如果希望在部署环境中使用, 最重要的便是使用更稳定和可扩展的broker, 而不是使用kombu.transport.django.
1. 简单设置
一个简单的Celery堆有一个queue和一个worker进程组成. 使用以下命令启动worker:
python manage.py celery worker -B
以上命令是基于django-celery, 当然你也可以celery自身启动worker. 通常我们使用supervisord管理celery worker的启动和重启, 而不是使用手动的方式. supervisord的介绍我们会在今后的文章中作详细介绍. 现在我们只需要知道它是一款进程管理程序即可. 当然, 你也可以选择类似的系统, 例如init.d, upstart, runit或god等.
"-B"参数告诉celery在启动worker时同时启动celery beat, 并使用统一进程, 以便执行定期任务.
在部署服务器上, 我们使用Redis或RabbitMQ作为broker. 而在这一简单的celery堆中, 我们用django数据库储存执行结果, 或干脆忽略结果都可.
2. 完整设置
如果简单设置无法满足我们的需要的话, 我们只需要做一些简单的改变就能完整设置Celery异步任务. 完整设置中, 我们使用多个queue来区分任务优先级. 每个queue我们配置一个不同concurrency设置的worker. beat进程也与worker进程分离出来.
# 默认 queue python manage.py celery worker -Q celery
# 高优先级 queue. 10个 workers python manage.py celery worker -Q high -c 10 # 低优先级 queue. 2个 workers python manage.py celery worker -Q low -c 2 # Beat 进程 python manage.py celery beat
注意, 其中high和low只是queue的名字, 并没有其他特殊意义. 我们通过为高优先级的queue配置高concurrency的worker, 使高优先级queue能够使用更多的资源.
同样的, 这些启动命令通过supervisor管理. 至于broker, 我们还是使用Redis或RabbitMQ. 而任务结果则可以储存在Redis或Memcached这些拥有高写入速度的系统中. 如果有必要, 这些worker进程可以移到其他服务器中, 但最好共享一个broker和结果储存系统.
3. 扩展性
我们不能一味的依靠增加额外的worker来提高性能, 因为每个worker都会占用一定的资源. 默认的concurrency设置是, 都多少CPU便创建多少worker, 并为每个worker创建一个新的进程. 将concurrency设置的太高则会很快的榨干服务器的CPU和内存资源.
对于I/O资源需求较大的任务, 我们则可以指定worker使用gevent或eventlet池, 而不是使用更多进程. 这一配置使用的内存资源会大大降低, 同时提升concurrency的性能. 需要注意的是, 但如果我们涉及到的library没有为greenlet打过补丁的话, 很有可能会阻塞所有的任务!
4. 注意
还有需要注意的是django的transaction. transaction根据django的版本和是否已web request形式传入有所不同, 所以你需要自己查阅相关的文档.