目录
- Celery介绍、安装、基本使用
-
一、Celery服务
- 1、celery架构
- 2、celery快速使用
-
二、Celer包结构
- 1、创建clery包结构
- 2、Celery执行异步任务、延迟任务、定时任务
-
三、Django中使用celery
- 1、模拟写一个异步秒杀任务
- 2、总结
Celery介绍、安装、基本使用
一、Celery服务
什么是Celery:
Celery是一个简单、灵活且可靠的，处理消息的分布式系统
- Celery可以用来做什么：
- 异步任务
- 定时任务
- 延迟任务
Celery的运行原理:
- 可以不依赖任何服务，通过自身命令，启动服务
- celery服务为其他项目服务提供异步解决任务需求
# 注：会有两个服务同时运行
- 项目服务
- celery服务
项目服务将需要异步处理的任务交给celery服务，celery就会在需要时异步完成项目的需求
'''
人是一个独立运行的服务 | 医院也是一个独立运行的服务
正常情况下，人可以完成所有健康情况的动作，不需要医院的参与；但当人生病时，就会被医院接收，解决人生病问题
人生病的处理方案交给医院来解决，所有人不生病时，医院独立运行，人生病时，医院就来解决人生病的需求
'''
1、celery架构
-
消息中间件：broker
- 提交的任务【函数】都放在这里， celery本身不能提供消息中间件
- 需要借助于第三方： redis或rabbitmq
-
任务执行单元：worker
- 真正执行任务的的地方，一个个进程中执行函数
-
结果储存：backend
- 函数return的结果都存储在这里， celery本身不提供结果存储
- 需要借助于第三方: redis或rabbitmq
使用场景：
- 异步执行：解决耗时任务
- 延迟执行：解决延迟任务
- 定时执行：解决周期任务
2、celery快速使用
Celery不支持在windows上直接运行，通过eventlet支持在win上运行
安装：
pip install celery
pip install eventlet # windows需要安装
快速使用：
- 1、第一步：创建一个py文件（main.py），用于实例化celery对象，编写需要执行的函数
# 1、导入模块
from celery import Celery
# 2、指定briker，用于存放提交的异步任务
broker = 'redis://127.0.0.1:6379/1'
# 3、指定backend，用于存放函数执行结束的结果
backend = 'redis://127.0.0.1:6379/2'
# 实例化celery对象
app = Celery('test', broker=broker, backend=backend)
# 编写一个函数，装饰上celery对象
@app.task
def add(a, b):
import time
time.sleep(3)
print('add函数执行完成')
return a + b
- 2、第二步：再次创建一个py文件（run.py）,用于将函数提交给celery
# 1、导入刚才编写的函数
from main import add
# 2、将任务提交给broker,函数需要的参数需要传入
res = add.delay(1, 2)
# 3、提交后可以获得该任务的ID，可通过ID可以查询任务执行结果
print(res) # 0213d2c2-453e-41a8-a171-e31f1f2f4883
- 3、第三步：使用命令开启worker （也可以提前开启，任务提交后就会直接执行）
# 启动worker命令，win需要安装eventlet
# 启动需要进入main.py文件的目录下
win:
-4.x之前版本
celery worker -A main -l info -P eventlet
-4.x之后
celery -A main worker -l info -P eventlet
mac：
celery -A main worker -l info
- 4、第四步：worker会将执行的结果存在之前指定的broker目录下（指定的redis数据库）
- 5、第五步：通过代码查看执行结果（创建新的py文件，专门用于查看执行结果）
# 1、导入celery实例的对象
from main import app
# 2、导入该模块用于查看结果
from celery.result import AsyncResult
# 3、将提交的任务编号拿过来，用于查询结果
id = '0213d2c2-453e-41a8-a171-e31f1f2f4883'
# 4、指定该文件为启动文件
if __name__ == '__main__':
# 实例化对象，将任务的ID和celery实例化对象当作参数传入
a = AsyncResult(id=id, app=app)
# 判断执行结果
if a.successful(): # 执行完了
result = a.get()
print(result)
elif a.failed():
print('任务失败')
elif a.status == 'PENDING':
print('任务等待中被执行')
elif a.status == 'RETRY':
print('任务异常后正在重试')
elif a.status == 'STARTED':
print('任务已经开始被执行')
二、Celer包结构
1、创建clery包结构
什么是包结构：通过将celery服务封装成包的形式，放在项目需要使用的时候导入即可
project
├── celery_task # celery包
│ ├── __init__.py # 包文件
│ ├── celery.py # celery连接和配置相关文件，且名字必须交celery.py
│ └── tasks.py # 所有任务函数
├── add_task.py # 添加任务
└── get_result.py # 获取结果
创建包：
创建一个包，名为：celery_task
- 1、第一步：在包下创建py文件（名字必须为celery.py）
# 导入celery模块
from celery import Celery
# 导入配置broker和backend
from .settings import BACKEND, BROKER
# 实例化celery对象
app = Celery('test',
broker=BROKER,
backend=BACKEND,
include=['celery_task.order_task',
'celery_task.user_task'])
- 2、第二步：创建settings.py，用于存放配置
BROKER = 'redis://127.0.0.1:6379/1'
BACKEND = 'redis://127.0.0.1:6379/2'
- 3、第三步，创建py文件（task.py），用于存放需要执行的异步任务
# 导入celery实例对象
from .celery import app
# 计算函数
@app.task()
def add(a, b):
print('计算结果为:', a + b)
return True
# 模拟发送短信
@app.task()
def send_sms(mobile, code):
print('已向手机号：%s 发送短信，验证码为：%s' % (mobile, code))
return True
- 4、第四步：开启worker
切换到celery所在的目录下，开启worker命令
celery -A celery_task worker -l info -P eventlet
- 5、第五步：提桥任务： # add_task.py 文件下
# 提交任务，这里模拟的是异步任务的提交
res = add.delay(a, b) # 提交后可以接收任务的ID
res1 = send_sms.delay(mobile, code)
- 6、第六步：查看任务执行结果： # get_result.py 文件下
# 导入celery实例
from celery_task.celery import app
from celery.result import AsyncResult
id = res
id1 = res1
# 通过传入任务的ID就可以查询到任务的执行结果
def res_func(id):
id = id
a = AsyncResult(id=id, app=app)
if a.successful(): # 执行完了
result = a.get()
if result: return '执行完成'
elif a.failed():
return '任务失败,失败的原因可能是未开启worker'
elif a.status == 'PENDING':
return '任务等待中被执行，当前任务较多或未开启worker'
elif a.status == 'RETRY':
return '任务异常后正在重试'
elif a.status == 'STARTED':
return '任务已经开始被执行，请稍后查询'
2、Celery执行异步任务、延迟任务、定时任务
执行异步任务：
# 代码用法：
函数名.delay('函数执行需要的参数')
res = func.delay(*args,**kwargs) # res 用于接收提交任务的ID
执行延迟任务：
# 代码用法：
# 1、执行延迟任务
from datetime import datetime, timedelta
# 设置延迟后的时间，一分钟后执行
eat = datetime.utcnow() + timedelta(minutes=1)
# 提交任务
res = send_sms.apply_async(args=['13855411111', '123'], eta=eta)
执行定时任务：
执行定时任务需要启动beat和worker
- beat：定时提交任务的进程—》配置在app.conf.beat_schedule的任务
- worker：执行任务
- 第一步：在celery的py文件中写入
# 导入定时需要的模块
from celery.schedules import crontab
# 第一步：在celery的py文件中写入
app.conf.timezone = 'Asia/Shanghai'
# 是否使用UTC
app.conf.enable_utc = False
# celery的配置文件#####
# 任务的定时配置
app.conf.beat_schedule = {
'send_sms': { # 配置执行函数的名字
'task': 'celery_task.task.send_sms', # 导入任务的位置
# 'schedule': timedelta(seconds=3), # 时间对象
# 'schedule': crontab(hour=8, day_of_week=1), # 每周一早八点
'schedule': crontab(hour=9, minute=43), # 每天9点43
'args': ('18888888', '6666'), # 配置执行函数需要的参数
},
}
- 第二步：启动beat # 启动后配配置的任务会自动提交
celery -A celery_task beat -l info
- 第三步：启动worker # beat提交的任务被被执行
celery -A celery_task worker -l info -P eventlet
三、Django中使用celery
补充：
如果在公司中，只做定时任务有一个框架更简单一点
- APSchedule：https://blog.csdn.net/qq_41341757/article/details/118759836
使用步骤：
-1 把咱们写的包，复制到项目目录下
-luffy_api
-celery_task #celery的包路径
-luffy_api #源代码路径
-2 在使用提交异步任务的位置，导入使用即可
-视图函数中使用，导入任务
-任务.delay() # 提交任务
-3 启动worker，如果有定时任务，启动beat
-4 等待任务被worker执行
-5 在视图函数中，查询任务执行的结果
1、模拟写一个异步秒杀任务
后端
view.py
from celery.result import AsyncResult
from celery_task.celery import app
from celery_task.task import sckill_task
# 秒杀接口
class SeckillView(ViewSet):
# 开启秒杀
@action(methods=['GET'], detail=False)
def seckill(self, request):
# 获取商品链接
goods_id = request.query_params.get('goods_id')
# 将任务提交给worker
res = sckill_task.delay(goods_id)
# 将任务的ID反馈给前端
return APIResponse(task_id=str(res))
# 查询秒杀结果
@action(methods=['GET'], detail=False)
def get_result(self, request):
# 前端将任务ID产过来，用于接收结果
task_id = request.query_params.get('task_id')
# 调用接口，查询结果
a = AsyncResult(id=task_id, app=app)
if a.successful():
result = a.get()
if result:
return APIResponse(msg='秒杀成功')
else:
return APIResponse(code=101, msg='手速满了，秒杀失败')
elif a.status == 'PENDING':
return APIResponse(code=666, msg='加速秒杀中')
return APIResponse(msg='错误')
celery.py —->秒杀任务
import random
# 秒杀函数
@app.task()
def sckill_task(goods_id):
print('商品正在秒杀中')
time.sleep(random.choice([6, 7, 8, 9]))
print('商品秒杀结束')
return random.choice([True, False])
前端：
2、总结
- 第一步：将celery包复制到项目路径下
-luffy_api
-celery_task #celery的包路径
celery.py # 一定不要忘了一句话
import os
# 重点：celery中使用djagno,任务中可能会使用django的orm，缓存，表模型。。。。一定要加
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'luffy_api.settings.dev')
-luffy_api #源代码路径
- 第二步：在需要使用异步的地方导入celery实例即可使用
-视图函数中使用，导入任务
-任务.delay() # 提交任务
-
第三步：启动worker，如果有定时任务，启动beat
-
第四步： 等待任务被worker执行
-
第五步：在视图函数中，查询任务结果
服务器托管，北京服务器托管，服务器租用 http://www.fwqtg.net
机房租用，北京机房租用，IDC机房托管， http://www.e1idc.net
