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1. 建立消息队列
最常用的消息队列就是rabbitmq与redis，这里以rabbitmq为例
- 首先是安装rabbitmq
- linux下安装
sudo apt-get install rabbitmq-server
- mac下安装
brew install rabbitmq
- 启动rabbitmq
进入到 /usr/local/Cellar/rabbitmq目录下，执行
sbin/rabbitmq-server
mac用户也可以执行
brew services start rabbitmq
- 终止rabbitmq
同样进入rabbitmq目录，执行
rabbitmqctl stop
2. 安装django-celery
最好建立Django虚拟目录
pip install celery
pip install django-celery
然后更新requirements.txt文件
pip freeze > requirements.txt
3. 配置settings.py
- 方式一
在Django工程的settings.py文件中加入如下配置代码：
import djcelery
djcelery.setup_loader()
BROKER_URL= 'amqp://guest@localhost//'
CELERY_RESULT_BACKEND = 'amqp://guest@localhost//'
其中，当djcelery.setup_loader()运行时，Celery便会去查看INSTALLD_APPS下包含的所有app目录中的tasks.py文件，找到标记为task的方法，将它们注册为celery task。
BROKER_URL和CELERY_RESULT_BACKEND分别指代你的Broker的代理地址以及Backend（result store）数据存储地址。在Django中如果没有设置backend，会使用其默认的后台数据库用来存储数据。
注意，此处backend的设置是通过关键字CELERY_RESULT_BACKEND来配置，与一般的.py文件中实现celery的backend设置方式有所不同。一般的.py中是直接通过设置backend关键字来配置，如下所示：
app = Celery('tasks', backend='amqp://guest@localhost//', broker='amqp://guest@localhost//')
一般py文件中的配置方式与方式三有点相似
- 方式二
我么已经知道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)
import djcelery
djcelery.setup_loader()
BROKER_URL = 'django://'
...
INSTALLED_APPS = (
...
'djcelery',
'kombu.transport.django',
...
)
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
- 方式三
与常规py文件相似
settings.py
CELERY_TIMEZONE = 'Asia/Shanghai'
CELERY_BROKER = 'amqp://guest@localhost//'
celery.py
from __future__ import absolute_import
import os
from celery import Celery
from django.conf import settings
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'cos.settings')
app.autodiscover_tasks(lambda: settings.INSTALLED_APPS)
@app.task(bind=True)
def debug_task(self):
print('Request: {0!r}'.format(self.request))
- 配置说明
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'django_celery.settings')
设置这个环境变量是为了让 celery 命令能找到 Django 项目，这条语句必须出现在 Celery 实例创建之前。
app = Celery('django_celery')
这个 app 就是 Celery 实例。可以有很多 Celery 实例，但是当使用 Django 时，似乎没有必要。
app.config_from_object('django.conf:settings')
可以将 settings 对象作为参数传入，但是更好的方式是使用字符串，因为当使用 Windows 系统或者 execv 时 celery worker 不需要序列化 settings 对象。
app.autodiscover_tasks(lambda: settings.INSTALLED_APPS)
为了重用 Django APP，通常是在单独的 tasks.py 模块中定义所有任务。Celery 会自动发现这些模块，加上这一句后，Celery 会自动发现 Django APP 中定义的任务，前提是遵循如下 tasks.py 约定：
- app1/
- tasks.py
- models.py
- app2/
- tasks.py
- models.py
当然，也可以不用这样循规蹈矩，随便定义task，然后在app的include里面添加注册，例如：
from __future__ import absolute_import
import os
from celery import Celery
from django.conf import settings
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'cos.settings')
app = Celery('order', broker=settings.CELERY_BROKER, include=['cos.task.pay_queue_task'])
app.config_from_object('django.conf:settings')
就是精简写法
- 关于broker：
BROKER_URL = 'django://localhost:8000//'
这里使用了django自带的broker来作为celery broker
4.创建Celery所需的数据表
- Django1.7以下版本：
python manage.py syncdb
- Django1.7以上版本
python manage.py migrate
python manage.py makemigrations
5.建立tasks.py
- 方式一
@task
def pay_query_queue(erp_data):
pass
- 方式二
class TaskCelery(Task):
@task
def add(a, b):
return a + b
- 方式三
@shared_task
def add(x, y):
return x + y
4.方式四
@app.task
def add(x, y):
return x + y
6.生产任务
- 方式一
用build_job.delay的方式来创建任务，并送入消息队列
def func():
try:
pay_query_queue.delay(erp_data)
except Exception as e:
pass
- 方式二
def func():
try:
pay_query_queue.apply_async((erp_data))
except Exception as e:
pass
apply_async允许你指定一些执行选项，如何时开始执行任务，任务应该被发送给哪个队列等等。
add.apply_async((2, 2), queue='lopri', countdown=10)
上面的举例中，任务将会被发送给lopri队列，任务最早将会在消息发送10s之后执行。
7. 启动worker
- 先启动服务器
python manage.py runserver
- 再启动worker
python manage.py celery worker -c 4 --loglevel=info
celery -A app_name worker -l info
8. 查看rabbitmq消息
如果rabbitmq正确安装启动，则可以通过浏览器进入后台查看进程
账号密码默认都是guest
9.查看celery队列
首先安装flower模块
pip install flower
然后启动flower，默认端口5555
python manage.py celery flower
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