http://www.cnblogs.com/ToDoToTry/p/5453149.html

Celery的实践指南

celery原理：

celery实际上是实现了一个典型的生产者-消费者模型的消息处理/任务调度统，消费者(worker)和生产者(client)都可以有任意个，他们通过消息系统（broker）来通信。

典型的场景为：

客户端启动一个进程（生产者），当用户的某些操作耗时较长或者比较频繁时，考虑接入本消息系统，发送一个task任务给broker。
后台启动一个worker进程（消费者），当发现broker中保存有某个任务到了该执行的时间，他就会拿过来，根据task类型和参数执行。

实践中的典型场景：

简单的定时任务：
1. 替换crontab的celery写法：
  1. from celery import Celery
    from celery.schedules import crontab
    
    app = Celery("tasks", backend="redis://localhost", broker="redis://localhost")
    
    app.conf.update(CELERYBEAT_SCHEDULE = {
    "add": {
    "task": "celery_demo.add",
    "schedule": crontab(minute="*"),
    "args": (16, 16)
    },
    })
    
    @app.task
    def add(x, y):
    return x + y
2. 运行celery的worker，让他作为consumer运行，自动从broker上获得任务并执行。
  1. `celery -A celery_demo worker`
3. 运行celery的client，让其根据schedule，自动生产出task msg，并发布到broker上。
  1. `celery -A celery_demo beat`
4. 安装并运行flower，方便监控task的运行状态
  1. `celery flower -A celery_demo`
  2. 或者设置登录密码 `
    celery flower -A celery_demo --basic_auth=user1:password1,user2:password2
多同步任务-链式任务-
失败自动重试的task
1. 失败重试方法：将task代码函数参数增加self，同时绑定bind。
2. demo代码：
  1. @app.task(bind=True, default_retry_delay=300, max_retries=5)
    def my_task_A(self):
    try:
    print("doing stuff here...")
    except SomeNetworkException as e:
    print("maybe do some clenup here....")
    self.retry(e)
3. 自动重试后，是否将任务重新入queue后排队，还是等待指定的时间？可以通过self.retry()参数来指定。
派发到不同Queue队列的task
1. 一个task自动映射到多个queue中的方法, 通过配置task和queue的routing_key命名模式。
  1. 比如：把queue的exchange和routing_key配置成通用模式：
  2. 再定义task的routing_key的名称：
2. 可用的不同exchange策略：
  1. direct：直接根据定义routing_key
  2. topic：exchange会根据通配符来将一个消息推送到多个queue。
  3. fanout：将消息拆分，分别推送到不同queue，通常用于超大任务，耗时任务。
3. 参考：http://celery.readthedocs.org/en/latest/userguide/routing.html#routers
高级配置
1. result是否保存
2. 失败邮件通知：
3. 关闭rate limit:
auto_reload方法（*nix系统）：
1. celery通过监控源代码目录的改动，自动地进行reload
2. 使用方法：1.依赖inotify（Linux） 2. kqueue（OS X / BSD）
3. 安装依赖：
  $ pip install pyinotify
4. (可选) 指定fsNotify的依赖：
  $ env CELERYD_FSNOTIFY=stat celery worker -l info --autoreload
5. 启动： celery -A appname worker --autoreload
auto-scale方法：
1. 启用auto-scale
2. 临时增加worker进程数量（增加consumer）：
  $ celery -A proj control add_consumer foo -d worker1.local
3. 临时减少worker进程数量（减少consumer）：
将scheduled task的配置从app.conf变成DB的方法：
1. 需要在启动时指定custom schedule 类名，比如默认的是： celery.beat.PersistentScheduler 。
  1. celery -A proj beat -S djcelery.schedulers.DatabaseScheduler
启动停止worker的方法：
1. 启动 as daemon : http://docs.celeryproject.org/en/latest/tutorials/daemonizing.html#daemonizing
  1. root用户可以使用celeryd
  2. 非特权用户：celery multi start worker1 -A appName —autoreload --pidfile="HOME/run/celery/HOME/run/celery/HOME/log/celery/%n.log"
  3. 或者 celery worker —detach
2. 停止
3. ps auxww | grep 'celery worker' | awk '{print $2}' | xargs kill -9
与Flask集成的方法
1. 集成后flask将充当producer来创建并发送task给broker，在celery启动的独立worker进程将从broker中获得task并执行，同时将结果返回。
2. flask中异步地获得task结果的方法：add.delay(x,y),有时需要对参数进行命名后传递或者 add.apply_async(args=(x,y), countdown=30)
3. flask获得
与flask集成后的启动问题
1. 由于celery的默认routing_key是根据生产者在代码中的import级别来设定的，所以worker端在启动时应该注意其启动目录应该在项目*目录上，否者会出现KeyError。
性能提升： eventlet 和 greenlet

官方参考：http://docs.celeryproject.org/en/latest/userguide/index.html

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