Celery概述

关于celery的定义，首先来看官方网站：

Celery(芹菜) 是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统，并且提供维护这样一个系统的必需工具。

简单来看，是一个基于python开发的分布式异步消息任务队列，持使用任务队列的方式在分布的机器、进程、线程上执行任务调度。通过它可以轻松的实现任务的异步处理，如果你的业务场景中需要用到异步任务，就可以考虑使用celery，举几个实例场景中可用的例子:

你想对100台机器执行一条批量命令，可能会花很长时间，但你不想让你的程序等着结果返回，而是给你返回一个任务ID,你过一段时间只需要拿着这个任务id就可以拿到任务执行结果，在任务执行ing进行时，你可以继续做其它的事情。　　
你想做一个定时任务，比如每天检测一下你们所有客户的资料，如果发现今天是客户的生日，就给他发个短信祝福。

Celery 在执行任务时需要通过一个中间人(消息中间件)来接收和发送任务消息，以及存储任务结果，完整的中间人列表请查阅官方网站

PS：任务队列是一种在线程或机器间分发任务的机制。

PS：消息队列的输入是工作的一个单元，称为任务，独立的工作（Worker）进程持续监视队列中是否有需要处理的新任务。

Celery简介

Celery 系统可包含多个职程和中间人，以此获得高可用性和横向扩展能力，其基本架构由三部分组成，消息中间件（message broker），任务执行单元（worker）和任务执行结果存储（task result store）组成。

消息中间件，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，一般使用rabbitMQ or Redis，当然其他的还有MySQL以及Mongodb。
任务执行单元，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。
任务结果存储，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，MongoDB，Django ORM，AMQP等。

Celery的主要特点：

简单：一单熟悉了celery的工作流程后，配置和使用还是比较简单的
高可用：当任务执行失败或执行过程中发生连接中断，celery 会自动尝试重新执行任务
快速：一个单进程的celery每分钟可处理上百万个任务
灵活：几乎celery的各个组件都可以被扩展及自定制

Celery基本工作流程图

根据前面的介绍，我们可以得出如下流程图：

Python学习笔记 - day14 - Celery异步任务

　　1、用户应用程序讲任务通过celery放入Broker中。

　　2、多个worker通过Broker获取任务并执行。

　　3、worker执行完成后，会把任务的结果、状态等信息返回到Broker中存储，供用户程序读取。

PS：Celery 用消息通信，通常使用中间人（Broker）在客户端和职程间斡旋。这个过程从客户端向队列添加消息开始，之后中间人把消息派送给职程。

Celery模块的基本使用

要使用Celery需要先安装celery模块，下面的例子使用Python3进行举例。

# 利用pip3命令安装celery模块

pip3 install celery

# 测试是否成功安装

[root@namenode ~]# python3

Python 3.6.4 (default, Dec 21 2017, 17:26:43)

[GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-16)] on linux

Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

>>> import celery      # 没有报错表示模块安装正常

>>>

PS：如果你是编译安装的Python3，执行以上步骤后不一定代表正确安装，还需要在命令行下执行celery命令，如果报错请参考这篇文章：Python3安装Celery模块后执行Celery命令报错。

Celery初探

下面的例子使用redis作为消息中间人的角色。

创建一个celery application

用来定义任务列表，这里任务文件的名称叫做task.py(注意后面会用到文件名)。

from celery import Celery 

app = Celery('task',　　# 是当前模块的名称，这个参数是必须的，这样的话名称可以自动生成

    broker="redis://10.0.0.3:6379/0",     # 中间人的地址

    backend="redis://10.0.0.3:6379/1"　　　# 结果数据存放地址

)

@app.task　　　　　# 使用celery标识一个任务，多个任务都需要使用该装饰器　

def add(x,y):　　　　

    return x+y

 # rabbitmq

 broker = 'amqp://user:password@ip:5672//'

 # redis

 broker = 'redis://passwordf@ip:6379/db'

其他中间人配置方法

运行一个worker

当然这里可以执行多个worker，在命令行下执行

celery -A task worker --loglevel=debug

# -A参数表示的是Celery APP的名称，task就是APP的名称(应用文件名)

# worker表示是一个执行任务角色

# loglevel=info记录日志类型默认是info。

 [2017-12-22 15:34:36,819: INFO/MainProcess] Received task: task.add[b881bbea-e729-444e-9efd-434fa6e43f57]

 [2017-12-22 15:34:46,828: INFO/ForkPoolWorker-1] Task task.add[b881bbea-e729-444e-9efd-434fa6e43f57] succeeded in 10.008738335978705s: 3

 # 从上面日志可以看到，当worker从中间人那获取任务后，会生成一个task ID，这里我们和之前发送任务返回的AsyncResult对比我们发现，每个task都有一个唯一的ID，第二行说明了这个任务执行succeed,执行结果为3。

Celery worker启动后info日志信息

发布(调用)任务

这里在task.py所在的目录调用Python解释器执行，这样可以方便的引入这个app。

>>> from task import add

>>> add.delay(4, 4)

# 使用 delay() 方法来调用任务，这是 apply_async() 方法的快捷方式，该方法允许你更好地控制任务执行(异步执行)。

# 这个任务已经由之前启动的职程(worker)执行，可以查看职程的控制台输出来验证。

PS：调用任务会返回一个 AsyncResult 实例，可用于检查任务的状态，等待任务完成或获取返回值（如果任务失败，则为异常和回溯）。但这个功能默认是不开启的，需要设置一个 Celery 的结果后端(配置了backend才会生效)。

PS：通过检查redis的数据也可以查看结果信息

 [root@namenode python]# redis-cli

 127.0.0.1:6379[1]> keys *

  1) "celery-task-meta-31f2f75d-20d9-4bb6-8b04-079ef65afbab"

  2) "celery-task-meta-334f0e9b-87f6-461a-a068-571bd3773691"

  3) "celery-task-meta-57bb002b-017d-43bc-a88a-6d470a9dfe95"

  4) "celery-task-meta-05161a38-3fd9-4be1-bae9-dc674d30296c"

  5) "celery-task-meta-bb12d773-686c-4bc0-91de-747a33bae666"

  6) "celery-task-meta-2349b371-8e29-4af1-911c-ebc322708190"

  7) "celery-task-meta-b881bbea-e729-444e-9efd-434fa6e43f57"

  8) "celery-task-meta-a208ad2f-f90e-4c90-9d02-5fb4419f5002"

  9) "celery-task-meta-22e84e77-a416-45bb-b605-a6790318f860"

 10) "celery-task-meta-18e39c21-5699-4b5a-9696-aa1fa77126d6"

 11) "celery-task-meta-6642c643-a6fc-4701-b485-7dcbee0464a5"

 12) "celery-task-meta-4b1a4158-e4e5-4865-b654-aec3c2ea1085"

 13) "celery-task-meta-1c8beef9-56c8-4065-a33c-760f053a2f6a"

 14) "celery-task-meta-faae55de-8476-4b5d-9dd9-ae131e81750f"

 15) "celery-task-meta-35fd65e9-9ad4-41be-ac83-ff3b17941843"

 16) "celery-task-meta-6bdd80e4-5237-47a1-9d2f-0d248eb6b03b"

 17) "celery-task-meta-cddbc105-ce52-4d30-bab0-2114749dcf99"

 127.0.0.1:6379[1]> get celery-task-meta-cddbc105-ce52-4d30-bab0-2114749dcf99

 "{\"status\": \"SUCCESS\", \"result\": 4, \"traceback\": null, \"children\": [], \"task_id\": \"cddbc105-ce52-4d30-bab0-2114749dcf99\"}"

 127.0.0.1:6379[1]>

 # 可以看到有很多celery任务执行的结果

 # 使用get 就可以查看存储的信息(类型为string)

redis结果信息

AsyncResult 实例常用方法

通过获取异步执行对象的返回值来获取AsyncResult实例对象

[root@namenode python]# python3

Python 3.6.4 (default, Dec 21 2017, 17:26:43)

[GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-16)] on linux

Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

>>> from task import add

>>> add.delay(4,5)             #  返回一个 result对象

<AsyncResult: 18e39c21-5699-4b5a-9696-aa1fa77126d6>

>>> result = add.delay(4,5)    # 定义变量接受

ready() 方法查看任务是否完成处理

>>> result.ready()

True

# 对象有两个结果：True/False 表示 完成/未完成

get() 等待任务完成，但这很少使用，因为它把异步调用变成了同步调用

>>> result.get(timeout=1)　　# 不加timeout参数会同步等待

9

>>>

# timeout 表示超时时间，如果在1秒内没有返回会报异常

# celery.exceptions.TimeoutError: The operation timed out.

# 倘若任务抛出了一个异常， get() 会重新抛出异常。

 # 使用 propagate 参数美化 get 抛出的异常信息

 # 程序抛出的异常，get也会打印，使用propagate=False来美化输出

 >>> result.get(propagate=False)

 >>> NameError("name 'name' is not defined",)

 # 我们在worker中引用了一个位置的变量name，使用propagate后显示的结果更优雅

利用propagate美化get异常输出

PS：如果celery没有配置backend，那么执行get方法将会异

traceback 获取原始的回溯信息

>>> r.traceback

'Traceback (most recent call last):\n  File "/usr/local/python3/lib/python3.6/site-packages/celery/app/trace.py", line 374, in trace_task\n    R = retval = fun(*args, **kwargs)\n  File "/usr/local/python3/lib/python3.6/site-packages/celery/app/trace.py", line 629, in __protected_call__\n    return self.run(*args, **kwargs)\n  File "/root/python/task.py", line 13, in add\n    print(name)\nNameError: name \'name\' is not defined\n'

>>>

task_id 获取任务的任务id

>>> r.task_id

'd1180279-58f3-4c30-afd6-73008191156e'

在项目中使用Celery

在项目中，把配置信息和程序代码写在一起，是一件很low的事请，所以在项目中我们一般会使用配置文件的方式，来对之前的基本使用方式进行拆分

celery应用

即单独把celery任务做成一个单独的应用。

我的celery应用名称为appcelery，目录结构如下：

appcelery/

|-- celery.py

|-- __init__.py

`-- tasks.py

PS：celery的配置文件命名必须为celery，否则提示无法导入，不知道为啥，这里就先按照celery来命名。

配置及worker代码如下：

# ---------------------- celery.py ----------------------

from __future__ import absolute_import     # 绝对导入，保证不会覆盖celery模块

from celery import Celery

app = Celery(

    'appcelery',      # 项目名称

    broker='redis://10.0.0.3:6379/0',

    backend='redis://10.0.0.3:6379/1',

    include=['appcelery.tasks']    # 包含的worker配置(注意格式：项目名.任务名)

)

app.conf.update(     # 利用conf.update配置其他参数

    result_expires=3600,    # 设置worker返回的结果在redis中保存的时间

) 

if __name__ == '__main__':

    app.start()

# ---------------------- tasks.py ----------------------

from .celery import app    # 导入应用

@app.task

def add(x,y):

    return x + y

@app.task

def minus(x,y):

    return x - y

后台启动多进程celery work

前面的启动方法一次只能启动一个，会在前台显示并打印日志，终端退出，那么celery进程也会退出，当然我们可以使用&来进行后台启动，日志可以使用-q来禁止输出，但是这毕竟不是最佳方法，官方提供了多进程后台的启动方式利用 celery multi 启动

# 后台启动 celery worker进程

celery multi start work_1 -A appcelery  

# work_1 为woker的名称，可以用来进行对该进程进行管理

其他常用参数

celery其他的常用于管理worker的参数有很多，可以使用celery -h来查看。

 [root@namenode celerymodule]# celery

 usage: celery <command> [options] 

 Show help screen and exit.

 positional arguments:

   args

 optional arguments:

   -h, --help            show this help message and exit

   --version             show program's version number and exit

 Global Options:

   -A APP, --app APP

   -b BROKER, --broker BROKER

   --loader LOADER

   --config CONFIG

   --workdir WORKDIR

   --no-color, -C

   --quiet, -q

celery命令帮助文档

其他参数举例：

# 多进程相关

celery multi stop WOERNAME      # 停止worker进程,有的时候这样无法停止进程，就需要加上-A 项目名，才可以删掉

celery multi restart WORKNAME        # 重启worker进程

# 查看进程数

celery status -A celery       # 查看该项目运行的进程数

测试

这里还是用python解释器进行测试

# 为了导入方便，这里在appcelery同级目录下 执行python解释器

[root@namenode celerymodule]# ls

appcelery  __pycache__  task.py  

[root@namenode celerymodule]# python3

Python 3.6.4 (default, Dec 25 2017, 17:45:03)

[GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-16)] on linux

Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

>>> from appcelery import tasks        # 相对导入

>>> tasks.add.delay(1,2)        # 执行任务

<AsyncResult: bc90bfa6-7972-4679-b897-4f5a98c70ae0>

>>>

在redis中查看key的过期时间

[root@namenode celerymodule]# redis-cli

127.0.0.1:6379> select 1

OK

127.0.0.1:6379[1]> keys *

1) "celery-task-meta-1c8372d7-3d98-4a23-999d-1f07a6b12966"

127.0.0.1:6379[1]> ttl celery-task-meta-1c8372d7-3d98-4a23-999d-1f07a6b12966

(integer) 3580             # 过期时间已更改

127.0.0.1:6379[1]>

Celery的定时任务

celery支持定时任务，设定好任务的执行时间，celery就会定时自动帮你执行，这个定时任务模块叫celery beat，类似于Linux中的crontab。主要有两种类型：每隔多久执行一次或者定期执行。

由于是定期执行，所以celery的定时任务主要有两类进程，即完成任务的worker进程和分发任务的beat进程。

定时任务程序

from celery import Celery

from celery.schedules import crontab

app = Celery('celeryperiodoc',

    broker="redis://10.0.0.3:6379/0",

    backend="redis://10.0.0.3:6379/1"

)

@app.on_after_configure.connect        # 定时任务必须要用的装饰器

def setup_periodic_tasks(sender, **kwargs):      # sender是必须传递的参数，类似于django的requests一样

    # Calls test('hello') every 10 seconds.

    sender.add_periodic_task(10.0, test.s('hello'), name='add every 10')    # 添加一个定时任务，10.0表示每隔10秒，test.s表示给test函数传递的参数，name表示任务名称

    # Calls test('world') every 30 seconds

    sender.add_periodic_task(30.0, test.s('world'), expires=10)

    # Executes every Thureday at 19:52 p.m.

    sender.add_periodic_task(

        crontab(hour=19, minute=52,day_of_week='thu'),      # 利用crontab设定定时执行

        test.s('Happy Mondays!'),

    )

@app.task

def test(arg):

    print(arg)

启动一个beat进程：celery -A celeryperiodic beat

 [root@namenode celerymodule]# celery -A celeryperiodoc beat

 celery beat v4.1.0 (latentcall) is starting.

 __    -    ... __   -        _

 LocalTime -> 2017-12-26 20:13:54

 Configuration ->

     . broker -> redis://10.0.0.3:6379/0

     . loader -> celery.loaders.app.AppLoader

     . scheduler -> celery.beat.PersistentScheduler

     . db -> celerybeat-schedule

     . logfile -> [stderr]@%WARNING

     . maxinterval -> 5.00 minutes (300s)

启动beat进程

启动一个worker进程： celery -A celeryperiodic worker

日志结果

[2017-12-26 20:24:14,267: INFO/MainProcess] Received task: celeryperiodoc.test[641d0e17-ff26-4791-acca-8c0cce8d6709]

[2017-12-26 20:24:14,269: WARNING/ForkPoolWorker-1] hello

[2017-12-26 20:24:14,276: INFO/ForkPoolWorker-1] Task celeryperiodoc.test[641d0e17-ff26-4791-acca-8c0cce8d6709] succeeded in 0.007056772010400891s: None

[2017-12-26 20:24:24,269: INFO/MainProcess] Received task: celeryperiodoc.test[25b3ea6a-0405-4431-a1e1-840f5dbdc57e]   expires:[2017-12-26 12:24:34.266983+00:00]

[2017-12-26 20:24:24,270: WARNING/ForkPoolWorker-1] world

[2017-12-26 20:24:24,271: INFO/ForkPoolWorker-1] Task celeryperiodoc.test[25b3ea6a-0405-4431-a1e1-840f5dbdc57e] succeeded in 0.0009060979355126619s: None

[2017-12-26 20:24:24,271: INFO/MainProcess] Received task: celeryperiodoc.test[b5dce374-4596-4282-987a-494e2ede365c]

[2017-12-26 20:24:24,273: WARNING/ForkPoolWorker-1] hello

[2017-12-26 20:24:24,273: INFO/ForkPoolWorker-1] Task celeryperiodoc.test[b5dce374-4596-4282-987a-494e2ede365c] succeeded in 0.0006978920428082347s: None

[2017-12-26 20:24:34,270: INFO/MainProcess] Received task: celeryperiodoc.test[1a67a24a-0348-416d-a4c0-fc033108cda1]

[2017-12-26 20:24:34,271: WARNING/ForkPoolWorker-1] hello

[2017-12-26 20:24:34,272: INFO/ForkPoolWorker-1] Task celeryperiodoc.test[1a67a24a-0348-416d-a4c0-fc033108cda1] succeeded in 0.0008945289300754666s: None

[2017-12-26 20:24:44,272: INFO/MainProcess] Received task: celeryperiodoc.test[e6853e92-9c42-4c49-8148-5d575268f3a7]

[2017-12-26 20:24:44,273: WARNING/ForkPoolWorker-1] hello

[2017-12-26 20:24:44,274: INFO/ForkPoolWorker-1] Task celeryperiodoc.test[e6853e92-9c42-4c49-8148-5d575268f3a7] succeeded in 0.0009920489974319935s: None

# 观察hello的输出间隔，发现是每隔10秒输出一次

# 观察world的输出间隔，可以看出是每隔30秒输出一次

其他

执行完毕后会在当前目录下产生一个二进制文件，celerybeat-schedule 。

该文件用于存放上次执行结果：

　　1、如果存在celerybeat-schedule文件，那么读取后根据上一次执行的时间，继续执行。

　　2、如果不存在celerybeat-schedule文件，那么会立即执行一次。

　　3、如果存在celerybeat-schedule文件，读取后，发现间隔时间已过，那么会立即执行。

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