Windows10 下使用 celery 使用和配置redis---坑点记录

celery 简介

1.首先介绍一下celery:

Celery 是一个异步任务队列。一个Celery安装有三个核心组件：

Celery 客户端: 用于发布后台作业。当与 Flask 一起工作的时候，客户端与 Flask 应用一起运行。

Celery workers: 运行后台作业的进程。Celery 支持本地和远程的 workers，可以在 Flask 服务器上启动一个单独的 worker，也可以在远程服务器上启动worker，需要拷贝代码；

消息代理: 客户端通过消息队列和 workers 进行通信，Celery 支持多种方式来实现这些队列。最常用的代理就是 RabbitMQ 和 Redis。

Redis 配置

一定要关闭保护模式，避免不必要的麻烦

详细配置和介绍请看这里：redis超全配置介绍

# 关闭保护模式
protected-mode "no"  
# 监听IP：默认为 127.0.0.1
# 如果需要远程访问，可将此⾏注释，或绑定⼀个真实IP
#  bind 127.0.0.1 注销掉 设置为其它主机都可以连接
# 监听端⼝：默认为 6379 
port 6379
# 是否以守护进程运⾏，默认为 yes
daemonize yes
# Redis 中数据持久化保存时的文件
dbfilename dump.rdb
# dump.rdb 文件所在的目录
dir /var/lib/redis
# Redis 输出⽇志⽂件路径
logfile /var/log/redis/redis-server.log
# Redis 中的数据库数量，默认为 16，编号为：0-15
databases 16

2. 生产者和消费者设计模式

最常用的解耦方式之一，是寻找 中间人(broker) 搭桥，保证两个业务没有直接关联，我们称这一解耦方式为：生产者消费者设计模式。

生产者消费者设计模式的具体执行流程如下：

生产者一方发出任务消息(通知)，任务消息存入消息队列，生产者继续做自己的事情
消费者一方监听消息队列，取出对应的任务消息(通知)，根据消息去执行对应的任务
短信验证码发送的异步解决方案：

短信发送API一方(生产者)发出发送短信的任务消息，任务消息存入消息队列，然后短信发送API给客户端返回响应
短发发送工作者一方(消费者)监听消息队列，取出对应的任务消息，根据消息进行短信验证码的实际发送

3. Celery-分布式消息队列系统

Celery是一个简单、灵活的分布式消息队列系统，使用python语言开发。Celery的本质就是生产者-消费者设计模式，使用Celery可以非常方便的实现异步任务的执行。

3.1 Celery核心三要素

核心要素 作用说明
client 生产者，发出任务消息，存储到broker
broker 中间人，消息队列，存储任务消息，官方推荐使用rabbit-mq或redis
worker 消费者，任务执行者，根据任务消息执行对应的任务

3.2 Celery基本使用

环境安装：

1）进入自己的虚拟环境，安装Celery包和eventlet(win10环境下)
window10需要插件eventlet

pip install celery==4.4.7
pip install eventlet

代码编写：

1）随便位置创建一个目录 celery_tasks，并在这个目录下创建一个 main.py 文件和一个 config.py 文件（创建文件可以使用pycharm 或者自己直接创建）

mkdir celery_tasks
touch main.py config.py

2）编辑 config.py 文件，在其中添加配置项，指定Celery broker 的地址，代码如下：

# 指定broker中间人(消息队列)地址，本示例使用redis作为broker
# 格式：broker_url='redis://:/'
# 注意：将192.168.19.131改成自己的redis数据库ip，并且redis数据库一定要启动！！！

broker_url='redis://192.168.19.131:6379/3'

3）编辑 main.py 文件，在启动创建 Celery 对象，并加载 config.py 中的配置

from celery import Celery

# ①  创建Celery对象
celery_app = Celery('demo')

# ②  加载config.py的配置
celery_app.config_from_object('celery_tasks.config')

4）在 celery_tasks 目录下，创建一个任务目录 sms，同时在 sms 目录下创建一个任务文件 tasks.py

mkdir sms
touch init.py tasks.py

5）编辑 sms/tasks.py，在其中添加一个任务函数

# 导入Celery对象
from celery_tasks.main import celery_app
# @celery_app.task("任务名称")
@celery_app.task(name = "send_sms_code")
def send_sms_code(mobile, sms_code):
    """封装任务函数代码"""
    print("发送短信任务函数代码...")

6）回去编辑 main.py 文件，设置celery worker启动时自动加载 sms/tasks.py 中的任务函数

from celery import Celery
# ①  创建Celery对象
celery_app = Celery('demo')

# ②  加载config.py的配置
celery_app.config_from_object('celery_tasks.config')

# ③  celery worker启动时自动加载任务
celery_app.autodiscover_tasks(['celery_tasks.sms'])
worker启动：

1）上面代码编写完成之后，我们可以对celery进行测试，首先需要启动celery的 worker，命令如下：

# 注意：
# ① 确保自己提取进入了安装celery的虚拟环境
# ② 下面的worker启动命令，一定要在 celery_tasks目录 的上级执行！！！
celery -A celery_tasks.main worker -l info -P eventlet
# 如果出现warning -n [option] 无需理会
2）celery worker 启动之后，提示信息如下：

任务消息发出：

celery worker 启动之后，client可以向 broker 中发出任务消息，celery worker 收到任务消息之后，就会执行对应的任务函数。下面我们来演示通知 celery worker 执行 send_sms_code 任务函数：

1）在虚拟机环境中进入 celery_tasks 的上级目录，进入python交互终端，执行如下操作：

python
>>> from celery_tasks.sms.tasks import send_sms_code
>>> send_sms_code.delay('13566667788', '135268')

2）执行效果如下：