python 定时任务调度schedule 异常处理 python 任务调度 celery

一、背景

在开发中，我们可能经常会遇到一些需要执行时间很长的任务，如果放在前端，会让用户一直卡在那儿等待或者一直转圈圈，体验非常不好。为了改善这种体验，我赶紧上网搜索，果然，前人早已有解决办法了。那就是异步。在Django中，我们可以使用celery异步框架，我们可以把耗时的任务扔到后台，而前端给用户立即返回，待用户需要查看结果时，点击查看即可，并且可以随时看到任务执行的状态。

二、原理

Celery是基于Python开发的一个分布式任务队列框架，支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。它是Python写的库，但是它实现的通讯协议也可以使用ruby，php，javascript等调用。异步任务除了消息队列的后台执行的方式，还是一种则是定时计划任务。

Celery 是一个强大的分布式任务队列，它可以让任务的执行完全脱离主程序，甚至可以被分配到其他主机上运行。我们通常使用它来实现异步任务（async task）和定时任务（crontab）。它的架构组成如下图 

组件：

1、任务（tasks）--用户定义的函数，用于实现用户的功能，比如执行一个耗时很长的任务

2、中间介（Broker）--用于存放tasks的地方，但是这个中间介需要解决一个问题，就是可能需要存放非常非常多的tasks，而且要保证Worker能够从这里拿取

3、执行者（Worker）--用于执行tasks，也就是真正调用我们在tasks中定义的函数

4、存储（Backend）--把执行tasks返回的结果进行存储，以供用户查看或调用

 

三、实现

1、各模块功能

Celery中，以上组件具体功能如下：

任务模块 Task

包含异步任务和定时任务。其中，异步任务通常在业务逻辑中被触发并发往任务队列，而定时任务由 Celery Beat 进程周期性地将任务发往任务队列。

消息中间件 Broker

Broker，即为任务调度队列，接收任务生产者发来的消息（即任务），将任务存入队列。Celery 本身不提供队列服务，官方推荐使用 RabbitMQ 和 Redis 等。

任务执行单元 Worker

Worker 是执行任务的处理单元，它实时监控消息队列，获取队列中调度的任务，并执行它。

任务结果存储 Backend

Backend 用于存储任务的执行结果，以供查询。同消息中间件一样，存储也可使用 RabbitMQ, Redis 和 MongoDB 等。

2、实现步骤

使用 Celery 实现异步任务主要包含三个步骤：

• 创建一个 Celery 实例 
• 启动 Celery Worker 
• 应用程序调用异步任务

3、操作流程

既然我们已经知道原理和实现步骤，那么就简单了，开搞吧。以下步骤基本上是按照celery官网最佳实践来操作的。

相关链接：http://docs.jinkan.org/docs/celery/django/first-steps-with-django.html

 

a、环境安装（RabbitMQ/Redis、Celery、django-celery、flower）

b、创建工程（工程：tcelery、应用：app01）

请注意：这个工程目录是适合于大的工程，小的工程可以直接把tasks放在celery.py文件中。我们大多数tasks都是位于app中，而且app一般不止一个，基本上都会有多个。

 

 c、新建文件

celery下面需要修改的文件：celery.py、__init__.py、settings文件

app01下面需要修改的文件：tasks.py文件

 

d、修改过程

1、修改settings文件，新增如下配置：

import djcelery    #导入包
djcelery.setup_loader() #加载tasks
BROKER_URL = 'redis://127.0.0.1:6379/0'  #指定broker
CELERY_RESULT_BACKEND = 'djcelery.backends.database:DatabaseBackend' #指定结果存储位置为本地数据库
#CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://' #指定结果存储位置为redis
CELERY_ACCEPT_CONTENT = ['application/json']
CELERY_TASK_SERIALIZER = 'json'
CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json'

CELERYBEAT_SCHEDULER = 'djcelery.schedulers.DatabaseScheduler'  #指定计划任务为本地数据库配置的
#CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://'  #指定结果存放位置

　　

2、__init__.py文件

#绝对导入，以免celery和标准库中的celery模块冲突
from __future__ import absolute_import

#以下导入时为了确保在Django启动时加载app，shared_task在app中会使用到
from .celery import app as celery_app

　　

3、celery文件

from __future__ import absolute_import,unicode_literals
import os
from celery import Celery
from django.conf import settings

os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "tcelery.settings")  #设置celery可以在命令行中使用
app = Celery('tcelery', backend='amqp://guest@localhost//', broker='redis://localhost:6379/0')  #创建app实例，并指定backend和broker均为rabbitMQ
#app = Celery('tcelery', backend='redis://localhost:6379/0', broker='redis://localhost:6379/0')
app.conf.CELERY_IGNORE_RESULT = False   #结果不忽略
#app.conf.CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://localhost:6379/0' #结果保存在redis中

app.config_from_object('django.conf:settings')  #从文件中加载实例
app.autodiscover_tasks(lambda :settings.INSTALLED_APPS)  #自动加载tasks，注意：他会去app下面查找tasks.py文件，所以我们必须将task放在tasks.py文件中

@app.task(bind=True)
def debug_task(self):
    print('Request: {0!r}'.format(self.request))

　　

4、tasks.py

from tcelery import celery_app

@celery_app.task
def test(x,y):
    return x+y

　　

5、settings文件

注意：前面settings文件已经修改过，这里再次提到，是需要把app和django-celery注册进入app

INSTALLED_APPS = (
    'django.contrib.admin',
    'django.contrib.auth',
    'django.contrib.contenttypes',
    'django.contrib.sessions',
    'django.contrib.messages',
    'django.contrib.staticfiles',
    "app01", 
    "djcelery",
)

　　

以上配置修改完成后，我们按照如下方式启动django、woker、flower。

 

 

 

 

 

4、验证

a、命令行调用

 

 b、woker执行

 

c、backend保存结果

 

d、flower结果查看

同样，我们也可以将结果保存在redis里面。

 

四、实操

1、效果

上面已经知道了原理和使用，那么下面就来进行实操吧，实操会让你感受celery的真正使用场景。

场景：模拟后台执行一个耗时的任务（一个加法的任务），然后通过前端查询执行结果。

效果：

模拟一个加法的任务，用户点击“运行”后，我们把这个任务放到后台运行，通过sleep(10)来模拟耗时任务，然后通过点击“查看任务”查看执行的情况。

 

再次查看执行情况：

 

2、配置

 基本配置上面已经具备了，下面只说修改的几个地方：

tasks.py

@celery_app.task
def test(x,y):
    """
    通过sleep来模拟需要执行很长时间的任务。
    :param x:
    :param y:
    :return:
    """
    sleep(10)
    return x+y

　　

 views.py文件

#coding:utf-8
from django.shortcuts import render,HttpResponse,render_to_response
from models import Add
from .tasks import test,get_task_status
import datetime
import redis
import json
import time
# Create your views here.

def index(request):
    return  render_to_response('index.html')

def add_1(request):
    try:
        first = int(request.GET.get('first'))
    except:
        first = 0
    try:
        second =int(request.GET.get('second'))
    except:
        second = 0
    result = test.apply_async(args=(first,second))
    dd = Add(task_id=result.id,first=first,second=second,log_date=datetime.datetime.now())
    dd.save()
    return render_to_response('index.html')

# 任务结果
def results(request):
    #查询所有的任务信息
    start_time = time.time()
    new_result = {}
    rt_list = []
    rows = Add.objects.all()
    for r in rows:
        status,result = get_status_id(r.task_id)
        new_result["task_id"] = r.task_id
        new_result["first"] = r.first
        new_result["second"] = r.second
        new_result["log_date"] = r.log_date
        new_result["status"] = status
        new_result["result"] = result
        rt_list.append(new_result)
        new_result = {}
    end_time = time.time()
    rt = end_time - start_time
    print rt
    return render_to_response('result.html',{'rows':rt_list})


def get_status_id(task_id):
    """
    :param task_id:
    :return:
    坑：host填写主机名时，会耗时非常多，可以通过time获取，大概一次要1s
    task测试：这里
    """
    pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379,db=0)
    r = redis.Redis(connection_pool=pool)
    task_id = 'celery-task-meta-'+task_id
    #start_time = time.time()
    try:
        status = json.loads(r.get(task_id)).get("status")
        result = json.loads(r.get(task_id)).get("result")
    except:
        status = 'Executing...'
        result = 0
    #end_time = time.time()
    #print 'time:%s' %(end_time-start_time)
    print status,result
    return status,result

　　

 

五、总结

从原理和实现过程来看，celery的设计非常优秀，尤其是各模块的耦合，比如broker我们既可以使用redis、也可以使用rabbitMQ。

backend也一样支持很多种方式。

六、一个坑

在本次试验的过程中遇到一个坑，通过python连接redis的时候，刚开始使用的是主机名：

pool = redis.ConnectionPool(host='localhost',port=6379,db=0)

　　发现redis执行时间非常常，查询一条记录需要1s左右，查了好久没找到原因。

后来把主机名改为ip后，发现非常快：