celery:celery介绍、架构、基本使用、celery执行异步任务,延迟任务,定时任务、django中使用celery

目录

  • 一、 celery介绍
  • 二、 celery架构
  • 三、 celery基本使用
    • 两种celery任务结构:提倡用包管理,结构更清晰
    • 3.1 普通使用
    • 3.2 包结构
  • 四、 celery执行异步任务,延迟任务,定时任务
    • 3.1 异步任务
    • 3.2 延迟任务
    • 3.3定时任务
  • 五、 django中使用celery
  • 六、 首页轮播图接口加入缓存

一、 celery介绍

Celery 官网:http://www.celeryproject.org/
Celery 官方文档英文版:http://docs.celeryproject.org/en/latest/index.html

# celery:芹菜,分布式的异步任务框架

⭐celery能干什么:异步任务,延迟任务,定时任务
  -异步执行:解决耗时任务,将耗时操作任务提交给Celery去异步执行,比如发送短信/邮件、消息推送、音视频处理等等、
  -延迟执行:解决延迟任务
  -定时执行:解决周期(周期)任务,比如每天数据统计

"""
1)可以不依赖任何服务器,通过自身命令,启动服务
2)celery服务为为其他项目服务提供异步解决任务需求的
注:会有两个服务同时运行,一个是项目服务,一个是celery服务,项目服务将需要异步处理的任务交给celery服务,celery就会在需要时异步完成项目的需求

人是一个独立运行的服务 | 医院也是一个独立运行的服务
	正常情况下,人可以完成所有健康情况的动作,不需要医院的参与;但当人生病时,就会被医院接收,解决人生病问题
	人生病的处理方案交给医院来解决,所有人不生病时,医院独立运行,人生病时,医院就来解决人生病的需求
"""


Celery is a project with minimal funding, so we don’t support Microsoft Windows. Please don’t open any issues related to that platform

Sanic:python3.5以上,不支持win
	-选择使用mac开发
    -装乌班图
    -win远程连接linux开发
    
uwgi(不支持win)+django

二、 celery架构

# 消息中间件(broker)
Celery本身不提供消息服务,但是可以方便的和第三方提供的消息中间件集成。包括, Redis等等

# 任务执行单元(workers)
Worker是Celery提供的任务执行的单元,worker并发的运行在分布式的系统节点中(本质,一个work就是一个进程)# 任务结果存储(backend)
Task result store用来存储Worker执行的任务的结果,Celery支持以不同方式存储任务的结果,包括 redis等

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三、 celery基本使用

# 安装:
pip install celery

# win上启动work
## 4.x版本及之前
pip install eventlet
celery worker -A celery_task -l info -P eventlet
## 5.x版本
pip install eventlet
celery -A celery_task worker -l info -P eventlet


# linux中启动work
celery worker -A celery_task -l info
celery -A celery_task worker -l info


# 启动beat的命令(负责每隔几秒钟,向任务队列中提交任务)
celery beat -A celery_task -l info

两种celery任务结构:提倡用包管理,结构更清晰

如果 Celery对象:Celery(...) 是放在一个模块下的
1)终端切换到该模块所在文件夹位置:scripts
2)执行启动worker的命令:celery worker -A 模块名 -l info -P eventlet
注:windows系统需要eventlet支持,Linux与MacOS直接执行:celery worker -A 模块名 -l info
注:模块名随意


如果 Celery对象:Celery(...) 是放在一个包下的
1)必须在这个包下建一个celery.py的文件,将Celery(...)产生对象的语句放在该文件中
2)执行启动worker的命令:celery worker -A 包名 -l info -P eventlet
注:windows系统需要eventlet支持,Linux与MacOS直接执行:celery worker -A 模块名 -l info
注:包名随意

3.1 普通使用

新建celery_task.py

from celery import Celery
backend='redis://127.0.0.1:6379/1'  # 结果存储
broker='redis://127.0.0.1:6379/2'   # 消息中间件
# app=Celery(‘任务名’, broker=’xxx’, backend=’xxx’)
app=Celery('test',broker=broker,backend=backend) # 传一个字符串,相当于名字


@app.task
def add(a,b):  # 很耗时的任务
    import time
    time.sleep(3)
    return a+b

新建add_task.py添加任务

from celery_task import add
# res=add(1,2)  # 同步调用
res=add.delay(3,4)  # 把任务提交到redis,返回要给uuid:b20f827d-dcf5-4fdf-a646-5abb963dc1d3
print(res)

新建get_result.py查询任务

from celery_task import app  # 自己写的app
from celery.result import AsyncResult  # celery模块下的
id = 'b20f827d-dcf5-4fdf-a646-5abb963dc1d3'
if __name__ == '__main__':
    a = AsyncResult(id=id, app=app)
    if a.successful():
        result = a.get()  # task中return的数据:7
        print(result)
    elif a.failed():
        print('任务失败')
    elif a.status == 'PENDING':
        print('任务等待中被执行')
    elif a.status == 'RETRY':
        print('任务异常后正在重试')
    elif a.status == 'STARTED':
        print('任务已经开始被执行')

启动worker

# win
pip install eventlet
celery -A celery_task worker -l info -P eventlet
# linux中启动work
celery -A celery_task worker -l info

3.2 包结构

celery_task   # 包名
	   ├── __init__.py  # 任务存放路径
       ├── user_task.py  # 任务存放路径
       ├── order_task.py  # 任务存放路径
       ├── home_task.py  # 任务存放路径
       └── celery.py  # app所在文件,celery连接和配置相关文件,必须叫celery.py
add_task.py  # 别的服务提交的任务
get_result.py # 别的服务在获取结果

celery.py

### 有app的这个py文件,必须叫celery

from celery import Celery
backend = 'redis://127.0.0.1:6379/1'  # 结果存储
broker = 'redis://127.0.0.1:6379/2'  # 消息中间件
app = Celery('test', broker=broker, backend=backend, include=[
    'celery_task.home_task',
    'celery_task.order_task',
    'celery_task.user_task'
])

# 定制定时任务
# 时区(修改时区)
print(app.conf)
app.conf.timezone = 'Asia/Shanghai'
# 是否使用UTC
app.conf.enable_utc = False

# 任务的定时配置
from datetime import timedelta
from celery.schedules import crontab
app.conf.beat_schedule = {
    'send_sms_5': {
        'task': 'celery_task.user_task.send_sms',  # 要执行的任务
        'schedule': timedelta(seconds=5),
        # 'schedule': crontab(hour=8, day_of_week=1),  # 每周一早八点
        'args': (189533333,),
    },
    'add_3': {
        'task': 'celery_task.home_task.add',  # 要执行的任务
        'schedule': timedelta(seconds=3),
        # 'schedule': crontab(hour=8, day_of_week=1),  # 每周一早八点
        'args': (6,8),
    }
}

home_task.py

from .celery import app
@app.task  # home模块的任务
def add(a,b):
    return a+b

order_task.py

from .celery import app
@app.task  # order模块的任务,写文件任务
def write_file(s):
    with open(r'D:\lqz2\luffy_api\log\a.txt','w',encoding='utf-8') as f:
        f.write(s)
    return True

user_task.py

from .celery import app
@app.task  # user模块的任务,发送带内心
def send_sms(s):
    import time
    time.sleep(3)
    return '%s手机号,短信发送成功'%s

四、 celery执行异步任务,延迟任务,定时任务

3.1 异步任务

from celery_task.user_task import send_sms
res=send_sms.delay('18953675221')
print(res)

3.2 延迟任务

# 延迟任务,延迟5s钟后,发送短信
from celery_task.user_task import send_sms
from datetime import datetime, timedelta
# print(datetime.utcnow()+timedelta(seconds=10))  # 打印出当前utc时间
eta=datetime.utcnow() + timedelta(seconds=10)  # 当前utc时间,往后推10s,时间对象
# # args是列表,send_sms的参数,eta是延迟时间,时间对象
res=send_sms.apply_async(args=['1888888',],eta=eta)
print(res)

3.3定时任务

# 在celery.py中配置
# 修改时区配置
# 时区
app.conf.timezone = 'Asia/Shanghai'
# 是否使用UTC
app.conf.enable_utc = False# 任务的定时配置
from datetime import timedelta
from celery.schedules import crontab
app.conf.beat_schedule = {
    # 定时任务一,每隔3秒做一次
    'task-mul': {
        'task': 'celery_task.user_task.mul',
        'schedule': timedelta(seconds=3),  # 3s后
        # 'schedule': crontab(hour=8, day_of_week=1),  # 每周一早八点
        'args': (3, 15),
    },
    # 定时任务二,每隔10秒做一次
    'task-add': {
        'task': 'celery_task.home_task.add',
        'schedule': timedelta(seconds=10),  # 10s后
        # 'schedule': crontab(hour=8, day_of_week=1),  # 每周一早八点
        'args': (3, 5),
    },
}
# 启动beat(beat负责定时提交任务)
celery beat -A celery_task -l info

# 启动worker,任务就会被worker执行了
celery -A celery_task worker -l info -P eventlet

五、 django中使用celery

# django-celery模块,年久失修
	-django-celery
    -django
    -celery
    
# 自己集成(跟框架无关)

六、 首页轮播图接口加入缓存

1 如果mysql数据变化了,轮播图表数据变化了,由于缓存没有更新,就会出现问题
2 双写一致性问题
	-因为使用了缓存,mysql和redis的数据不一致了
    -如果解决:(缓存更新策略)
    	-加入过期时间?  60s? 过期时间内数据还有问题
        -定时更新缓存(每隔60s,更新一下缓存)
        
        -数据库一更改,立马改缓存
        	-先改数据库,再改缓存
            -先改缓存,再改数据库
        -数据库一改,删除缓存
        	-先删缓存,再改数据库
            -先改数据库,再删缓存(稍微好一些)
3 首页轮播图接口:缓存更新策略是定时更新
	-celery的定时任务
    -使用celery的定时任务,完成首页轮播图缓存的更新

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