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一. celery 简介

Celery 是一个专注于实时处理和任务调度的分布式任务队列, 同时提供操作和维护分布式系统所需的工具.. 所谓任务就是消息, 消息中的有效载荷中包含要执行任务需要的全部数据.

Celery 是一个分布式队列的管理工具, 可以用 Celery 提供的接口快速实现并管理一个分布式的任务队列.

Celery 本身不是任务队列, 是管理分布式任务队列的工具. 它封装了操作常见任务队列的各种操作, 我们使用它可以快速进行任务队列的使用与管理.

Celery 特性 :

• 方便查看定时任务的执行情况, 如 是否成功, 当前状态, 执行任务花费的时间等.
• 使用功能齐备的管理后台或命令行添加,更新,删除任务.
• 方便把任务和配置管理相关联.
• 可选 多进程, Eventlet 和 Gevent 三种模型并发执行.
• 提供错误处理机制.
• 提供多种任务原语, 方便实现任务分组,拆分,和调用链.
• 支持多种消息代理和存储后端.
• Celery 是语言无关的.它提供了python 等常见语言的接口支持.

二. celery 组件

1. Celery 扮演生产者和消费者的角色,

• Celery Beat : 任务调度器. Beat 进程会读取配置文件的内容, 周期性的将配置中到期需要执行的任务发送给任务队列.
• Celery Worker : 执行任务的消费者, 通常会在多台服务器运行多个消费者, 提高运行效率.
• Broker : 消息代理, 队列本身. 也称为消息中间件. 接受任务生产者发送过来的任务消息, 存进队列再按序分发给任务消费方(通常是消息队列或者数据库).
• Producer : 任务生产者. 调用 Celery API , 函数或者装饰器, 而产生任务并交给任务队列处理的都是任务生产者.
• Result Backend : 任务处理完成之后保存状态信息和结果, 以供查询.

Celery架构图

celery架构图

2. 产生任务的方式 :

1. 发布者发布任务(WEB 应用)
2. 任务调度按期发布任务(定时任务)

3. celery 依赖三个库: 这三个库, 都由 Celery 的开发者开发和维护.

• billiard : 基于 Python2.7 的 multisuprocessing 而改进的库, 主要用来提高性能和稳定性.
• librabbitmp : C 语言实现的 Python 客户端,
• kombu : Celery 自带的用来收发消息的库, 提供了符合 Python 语言习惯的, 使用 AMQP 协议的高级借口.

三. 选择消息代理

使用于生产环境的消息代理有 RabbitMQ 和 Redis, 官方推荐 RabbitMQ.

四. Celery 序列化

在客户端和消费者之间传输数据需要 序列化和反序列化. Celery 支出的序列化方案如下所示:

五. 安装,配置与简单示例

Celery 配置参数汇总

代码示例 :

# 安装$ pip install celery, redis, msgpack # 配置文件 celeryconfig.py     CELERY_BROKER_URL = 'redis://localhost:6379/1'    CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://localhost:6379/0'    CELERY_TASK_SERIALIZER = 'json'    CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json'    CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = 60 * 60 * 24   # 任务过期时间    CELERY_ACCEPT_CONTENT = ["json"]            # 指定任务接受的内容类型. # 初始化文件 celery.py        from __future__ import absolute_import    from celery import Celery     app = Celery('proj', include=["proj.tasks"])    app.config_from_object("proj.celeryconfig")     if __name__ == "__main__":        app.start()      # 任务文件 tasks.py     from __future__ import absolute_import    from proj.celery import app     @app.task    def add(x, y):        return x + y     # 启动消费者    $ celery -A proj worker -l info # 在终端中测试    > from proj.tasks import add    > r = add.delay(2,4)    > r.result      6    > r.status      u"SUCCESS"    > r.successful()      True     > r.ready()     # 返回布尔值,  任务执行完成, 返回 True, 否则返回 False.    > r.wait()      # 等待任务完成, 返回任务执行结果.    > r.get()       # 获取任务执行结果    > r.result      # 任务执行结果.    > r.state       # PENDING, START, SUCCESS    > r.status      # PENDING, START, SUCCESS     # 使用 AsyncResult 方式获取执行结果.    # AsyncResult 主要用来存储任务执行信息与执行结果(类似 js 中的 Promise 对象),     > from celery.result import AsyncResult    > AsyncResult(task_id).get()      4

六. 调用任务的方法 :

1. delay

task.delay(args1, args2, kwargs=value_1, kwargs2=value_2)

2. apply_async

delay 实际上是 apply_async 的别名, 还可以使用如下方法调用, 但是 apply_async 支持更多的参数:

task.apply_async(args=[arg1, arg2], kwargs={key:value, key:value})

支持的参数 :

• countdown : 等待一段时间再执行.

  add.apply_async((2,3), countdown=5)
  

• eta : 定义任务的开始时间.

  add.apply_async((2,3), eta=now+tiedelta(second=10))
  

• expires : 设置超时时间.

  add.apply_async((2,3), expires=60)
  

• retry : 定时如果任务失败后, 是否重试.

  add.apply_async((2,3), retry=False)
  

• retry_policy : 重试策略.

  • max_retries : 最大重试次数, 默认为 3 次.
  • interval_start : 重试等待的时间间隔秒数, 默认为 0 , 表示直接重试不等待.
  • interval_step : 每次重试让重试间隔增加的秒数, 可以是数字或浮点数, 默认为 0.2
  • interval_max : 重试间隔最大的秒数, 即 通过 interval_step 增大到多少秒之后, 就不在增加了, 可以是数字或者浮点数, 默认为 0.2 .

自定义发布者,交换机,路由键, 队列, 优先级,序列方案和压缩方法:

task.apply_async((2,2), compression='zlib',    serialize='json',    queue='priority.high',    routing_key='web.add',    priority=0,    exchange='web_exchange')

七. 指定队列 :

Celery 默认使用名为 celery 的队列 (可以通过 CELERY_DEFAULT_QUEUE 修改) 来存放任务. 我们可以使用 优先级不同的队列 来确保高优先级的任务优先执行.

# 修改配置文件, 保证队列优先级 from kombu import Queue CELERY_QUEUE = (        # 定义任务队列.    Queue('default', routing_key="task.#"),     # 路由键 以 "task." 开头的消息都进入 default 队列.    Queue('web_tasks', routing_key="web.#")     # 路由键 以 "web." 开头的消息都进入 web_tasks 队列.) CELERY_DEFAULT_EXCHANGE = 'tasks'               # 默认的交换机名字为 tasksCELERY_DEFAULT_EXCHANGE_KEY = 'topic'           # 默认的交换机类型为 topicCELERY_DEFAULT_ROUTING_KEY = 'task.default'     # 默认的路由键是 task.default , 这个路由键符合上面的 default 队列. CELERY_ROUTES = {    'proj.tasks.add': {        'queue': 'web_tasks',        'routing_key': 'web.add',    }} # 使用指定队列的方式启动消费者进程.$ celery -A proj worker -Q web_tasks -l info    # 该 worker 只会执行 web_tasks 中任务, 我们可以合理安排消费者数量, 让 web_tasks 中任务的优先级更高.

阅后即焚模式(transient):

from kombu import QueueQueue('transient', routing_key='transient', delivery_mode=1)

八. 使用任务调度

使用 Beat 进程自动生成任务.

# 修改配置文件, # 下面的任务指定 tasks.add 任务 每 10s 跑一次, 任务参数为 (16,16). from datetime import timedelta CELERYBEAT_SCHEDULE = {    'add': {        'task': 'proj.tasks.add',        'schedule': timedelta(seconds=10),        'args': (16, 16)    }}  # crontab 风格 from celery.schedules import crontab CELERYBEAT_SCHEDULE = {        "add": {                "task": "tasks.add",                "schedule": crontab(hour="*/3", minute=12),                "args": (16, 16),                }            } # 启动 Beat 程序$ celery beat -A proj # 之后启动 worker 进程.$ celery -A proj worker -l info 或者$ celery -B -A proj worker -l info

使用自定义调度类还可以实现动态添加任务. 使用 Django 可以通过 Django-celery 实现在管理后台创建,删除,更新任务, 是因为他使用了自定义的 调度类 djcelery.schedulers.DatabaseScheduler .

九. 任务绑定, 记录日志, 重试

# 修改 tasks.py 文件. from celery.utils.log import get_task_loggerlogger = get_task_logger(__name__) @app.task(bind=True)def div(self, x, y):    logger.info(('Executing task id {0.id}, args: {0.args!r}'                 'kwargs: {0.kwargs!r}').format(self.request))    try:        result = x/y    except ZeroDivisionError as e:        raise self.retry(exc=e, countdown=5, max_retries=3)     # 发生 ZeroDivisionError 错误时, 每 5s 重试一次, 最多重试 3 次.     return result

当使用 bind=True 参数之后, 函数的参数发生变化, 多出了参数 self, 这这相当于把 div 编程了一个已绑定的方法, 通过 self 可以获得任务的上下文.

十. 信号系统 :

信号可以帮助我们了解任务执行情况, 分析任务运行的瓶颈. Celery 支持 7 种信号类型.

1. 任务信号
   • before_task_publish : 任务发布前
   • after_task_publish : 任务发布后
   • task_prerun : 任务执行前
   • task_postrun : 任务执行后
   • task_retry : 任务重试时
   • task_success : 任务成功时
   • task_failure : 任务失败时
   • task_revoked : 任务被撤销或终止时
2. 应用信号
3. Worker 信号
4. Beat 信号
5. Eventlet 信号
6. 日志信号
7. 命令信号

不同的信号参数格式不同, 具体格式参见官方文档

代码示例 :

# 在执行任务 add 之后, 打印一些信息. @after_task_publishdef task_send_handler(sender=None, body=None, **kwargs):    print 'after_task_publish: task_id: {body[id]}; sender: {sender}'.format(body=body, sender=sender)

十一. 子任务与工作流:

可以把任务 通过签名的方法传给其他任务, 成为一个子任务.

from celery import signaturetask = signature('task.add', args=(2,2), countdown=10)tasktask.add(2,2)   # 通过签名生成任务task.apply_async()

还可以通过如下方式生成子任务 :

from proj.task import addtask = add.subtask((2,2), countdown=10)     # 快捷方式 add.s((2,2), countdown-10) task.apply_async()

自任务实现片函数的方式非常有用, 这种方式可以让任务在传递过程中财传入参数.

partial = add.s(2)partial.apply_async((4,))

子任务支持如下 5 种原语,实现工作流. 原语表示由若干指令组成的, 用于完成一定功能的过程.

1. chain : 调用连, 前面的执行结果, 作为参数传给后面的任务, 直到全部完成, 类似管道.

   from celery import chainres = chain(add.s(2,2), add.s(4), add.s(8))()res.get() 管道式: (add.s(2,2) | add.s(4) | add.s(8))().get()
   

2. group : 一次创建多个(一组)任务.

   from celery import group res = group(add.s(i,i) for i in range(10))()res.get()
   

3. chord : 等待任务全部完成时添加一个回调任务.

   res = chord((add.s(i,i) for i in range(10)), add.s(['a']))()res.get()    # 执行完前面的循环, 把结果拼成一个列表之后, 再对这个列表 添加 'a'.[0,2,4,6,8,10,12,14,16,18,u'a']
   

4. map/starmap : 每个参数都作为任务的参数执行一遍, map 的参数只有一个, starmap 支持多个参数.

   add.starmap(zip(range(10), range(10))) 相当于: @app.taskdef temp():    return [add(i,i) for i in range(10)]
   

5. chunks : 将任务分块.

   res = add.chunks(zip(range(50), range(50)),10)()res.get()
   

在生成任务的时候, 应该充分利用 group/chain/chunks 这些原语.

十二. 其他

关闭不想要的功能 :

@app.task(ignore_result=True)   # 关闭任务执行结果.def func():    pass CELERY_DISABLE_RATE_LIMITS=True     # 关闭限速.

根据任务状态执行不同操作 :

# tasks.pyclass MyTask(Task):     def on_success(self, retval, task_id, args, kwargs):        print 'task done: {0}'.format(retval)        return super(MyTask, self).on_success(retval, task_id, args, kwargs)     def on_failure(self, exc, task_id, args, kwargs, einfo):        print 'task fail, reason: {0}'.format(exc)        return super(MyTask, self).on_failure(exc, task_id, args, kwargs, einfo) # 正确函数, 执行 MyTask.on_success() :@app.task(base=MyTask)def add(x, y):    return x + y # 错误函数, 执行 MyTask.on_failure() : @app.task  #普通函数装饰为 celery taskdef add(x, y):    raise KeyError    return x + y

十三. Celery 管理命令

任务状态回调 :

普通启动命令 :

$ celery -A proj worker -l info

使用 daemon 方式 multi :

$ celery multi start web -A proj -l info --pidfile=/path/to/celery_%n.pid --logfile=/path/to/celery_%n.log  # web 是对项目启动的标识, # %n 是对节点的格式化用法.    %n : 只包含主机名    %h : 包含域名的主机    %d : 只包含域名    %i : Prefork 类型的进程索引,如果是主进程, 则为 0.    %I : 带分隔符的 Prefork 类型的进程索引. 假设主进程为 worker1, 那么进程池的第一个进程则为 worker1-1

常用 multi 相关命令:

$ celery multi show web     # 查看 web 启动时的命令$ celery multi names web    # 获取 web 的节点名字$ celery multi stop web     # 停止 web 进程$ celery multi restart web  # 重启 web$ celery multi kill web     # 杀掉 web 进程

常用监控和管理命令 :

• shell : 交互时环境, 内置了 Celery 应用实例和全部已注册的任务, 支持 默认解释器,IPython,BPython .

  $ celery shell -A proj
  

• result : 通过 task_id 在命令行获得任务执行结果

  $ celery -A proj result TASK_ID
  

• inspect active : 列出当前正在执行的任务

  $ celery -A proj inspect active
  

• inspect stats : 列出 worker 的统计数据, 常用来查看配置是否正确以及系统的使用情况.

  $ celery -A proj inspect stats
  

Flower web 监控工具

• 查看任务历史,任务具体参数,开始时间等信息;
• 提供图表和统计数据
• 实现全面的远程控制功能, 包括但不限于 撤销/终止任务, 关闭重启 worker, 查看正在运行任务
• 提供一个 HTTP API , 方便集成.

Flower 的 supervisor 管理配置文件:

[program:flower]command=/opt/PyProjects/venv/bin/flower -A celery_worker:celery --broker="redis://localhost:6379/2" --address=0.0.0.0 --port=5555 directory=/opt/PyProjects/appautostart=trueautorestart=truestartretries=3 user=derbystdout_logfile=/var/logs/%(program_name)s.logstdout_logfile_maxbytes=50MBstdout_logfile_backups=30stderr_logfile=/var/logs/%(program_name)s-error.logstderr_logfile_maxbytes=50MBstderr_logfile_backups=3

Celery 自带的事件监控工具显示任务历史等信息.

$ celery -A proj event** 需要把 CELERY_SEND_TASK_SEND_EVENT = True 设置, 才可以获取时间.

使用自动扩展 :

$ celery -A proj worker -l info --autoscale=6,3     # 平时保持 3 个进程, 最大时可以达到 6 个.

Celery 命令汇总

$ celery --help    -A APP, --app APP    -b BROKER, --broker BROKER    --loader LOADER    --config CONFIG    --workdir WORKDIR    --no-color, -C    --quiet, -q $ celery <command> --help + Main: |    celery worker|    celery events|    celery beat|    celery shell|    celery multi|    celery amqp + Remote Control: |    celery status |    celery inspect --help|    celery inspect active |    celery inspect active_queues |    celery inspect clock |    celery inspect conf [include_defaults=False]|    celery inspect memdump [n_samples=10]|    celery inspect memsample |    celery inspect objgraph [object_type=Request] [num=200 [max_depth=10]]|    celery inspect ping |    celery inspect query_task [id1 [id2 [... [idN]]]]|    celery inspect registered [attr1 [attr2 [... [attrN]]]]|    celery inspect report |    celery inspect reserved |    celery inspect revoked |    celery inspect scheduled |    celery inspect stats  |    celery control --help|    celery control add_consumer <queue> [exchange [type [routing_key]]]|    celery control autoscale [max [min]]|    celery control cancel_consumer <queue>|    celery control disable_events |    celery control election |    celery control enable_events |    celery control heartbeat |    celery control pool_grow [N=1]|    celery control pool_restart |    celery control pool_shrink [N=1]|    celery control rate_limit <task_name> <rate_limit (e.g., 5/s | 5/m | 5/h)>|    celery control revoke [id1 [id2 [... [idN]]]]|    celery control shutdown |    celery control terminate <signal> [id1 [id2 [... [idN]]]]|    celery control time_limit <task_name> <soft_secs> [hard_secs]+ Utils: |    celery purge|    celery list|    celery call|    celery result|    celery migrate|    celery graph|    celery upgrade + Debugging: |    celery report|    celery logtool + Extensions: |    celery flower

十四. 在 Flask 中使用 Celery

Flask 文档: 基于 Celery 的后台任务
在 Flask 中使用 Celery

十五. 参考链接

Python Web开发实战