Celery介绍

Celery 是一个 基于python开发的分布式异步消息任务队列,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。

软件架构

Celery 3 版本  定时执行与 异步执行 |  Django 案例

Django案例

环境

* python3.6.4
* django 2.0 
* django-celery==3.2.1
* django-kombu==0.9.4
* celery-with-redis==3.0
* celery==3.1.25

目录结构

autoops/
    autoops/settings
    tasks/tasks.py

settings

import djcelery

INSTALLED_APPS = [
    'djcelery',
    'kombu', 
]

djcelery.setup_loader()
BROKER_URL = 'redis://127.0.0.1:6379/0'  #消息存储数据存储在仓库0

CELERY_RESULT_BACKEND = 'djcelery.backends.database:DatabaseBackend' # 指定 Backend
CELERY_ACCEPT_CONTENT = ['application/json']
CELERY_TASK_SERIALIZER = 'json'
CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json'

CELERY_TIMEZONE = 'Asia/Shanghai'

#CELERY_ALWAYS_EAGER = True   # 如果开启,Celery便以eager模式运行, 则task便不需要加delay运行

CELERY_IMPORTS = ('tasks.tasks',)
CELERYBEAT_SCHEDULER = 'djcelery.schedulers.DatabaseScheduler'  #这是使用了django-celery默认的数据库调度模型,任务执行周期都被存在你指定的orm数据库中

tasks.py

from celery import Celery, platforms

platforms.C_FORCE_ROOT = True

app = Celery('my_task')
app.config_from_object('django.conf:settings',)
app.autodiscover_tasks(lambda: settings.INSTALLED_APPS)

@app.task()
def  ansbile():   ##如果想异步调用 ansible api,请在任务前面添加如下

    from multiprocessing import current_process
    # try:
    #     current_process()._config
    # except AttributeError:
    current_process()._config = {'semprefix': '/mp'}

@app.task()
def  cmd_job(host,cmd):   ## 执行命令
    i = asset.objects.get(network_ip=host)
    ret = ssh(ip=i.network_ip, port=i.port, username=i.username, password=i.password, cmd=cmd)
    return  ret['data']

def test():  ##  下面是异步调用 celery 的例子

    from tasks.tasks import cmd_job

    aa = cmd_job.apply_async(args=('43.241.238.109', 'pwd'))
    print("id",aa.task_id,"返回值",aa.get() ,aa.result, "状态",aa.state)

    from  djcelery.models import TaskMeta
    b = TaskMeta.objects.get(task_id=aa).result
    print("返回值",b)

Django 后台

以下是定时执行,直接后台操作即可。很简单。

Celery 3 版本  定时执行与 异步执行 |  Django 案例

数据库结构

* | celery_taskmeta                   ##异步任务,会将结果写入到这个表内
* | celery_tasksetmeta              
* | djcelery_crontabschedule    
* | djcelery_intervalschedule    
* | djcelery_periodictask           
* | djcelery_periodictasks        
* | djcelery_taskstate               ##django后台执行的定时任务,会将结果写到这个表里
* | djcelery_workerstate           
 from  djcelery.models import TaskMeta,TaskState          ##这样获取表

Celery 3 版本  定时执行与 异步执行 |  Django 案例

在数据库里看 result 内容是乱码,但是 通过orm获取的时候,显示是正常的。请知悉。

启动命令

 #实际执行任务的程序
/usr/bin/python   /opt/autoops/manage.py   celery worker  -c  4        --loglevel=info

#任务调度, 根据配置文件发布定时任务
/usr/bin/python   /opt/autoops/manage.py celery beat --schedule=/tmp/celerybeat-schedule --pidfile=/tmp/django_celerybeat.pid --loglevel=INFO

# Django 检查  workers  是否在线
/usr/bin/python   /opt/autoops/manage.py   celerycam --frequency=10.0