简介

本文主要介绍django和celery结合使用的案例。

celery 是一个异步任务的调度工具，可以完成一些异步任务和定时任务。

本文使用djcelery来完成django和celery的结合使用。

该案例在github中django_celery_demo

流程

任务发布者(Producer)将任务丢到消息队列(Broker)中，任务消费者(worker)从消息代理中获取任务执行，然后将保存存储结果(backend)。

django celery 结合使用_定时任务

celery-beat

celery 有个定时功能，通过定时去将task丢到broker中，然后worker去执行任务。但是有个确定是，该定时任务必须硬编写到代码中，不可在程序运行中动态增加任务。使用djcelery可以将定时任务写入到数据库中，然后通过操作数据库操作定时任务。

案例1

访问接口，异步调用程序中task

配置celery

安装djcelery

pip install django_celery

在settings中设置celery配置
代码: django_celery_demo/settings.py

import djcelery
djcelery.setup_loader() # 加载djcelery


# 允许的格式
CELERY_ACCEPT_CONTENT = ['pickle', 'json', 'yaml']

BROKER_URL = 'redis://localhost:6379/1' # redis作为中间件
BROKER_TRANSPORT = 'redis'

CELERYBEAT_SCHEDULER = 'djcelery.schedulers.DatabaseScheduler' # 定时任务使用数据库来操作
CELERY_RESULT_BACKEND = 'djcelery.backends.database:DatabaseBackend'  # 结果存储到数据库中

# worker 并发数
CELERY_CONCURRENCY = 2

# 指定导入task任务
CELERY_IMPORTS = {
'tasks.tasks'
}

celery app 配置

代码: django_celery_demo/celery.py

import os

import django
from celery import Celery, shared_task
from celery.schedules import crontab
from celery.signals import task_success
from django.conf import settings
from django.utils import timezone

os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'django_celery_demo.settings')
django.setup()

app = Celery('django_celery_demo')
app.config_from_object('django.conf:settings') # celery app 加载 settings中的配置

app.now = timezone.now # 设置时间时区和django一样

# 加载每个django app下的tasks.py中的task任务
app.autodiscover_tasks(lambda: settings.INSTALLED_APPS)

# 这个一个task
@app.task(bind=True)
def debug_task(self):
    print('Request: {0!r}'.format(self.request))
    
# 异步执行这个task
debug_task.delay()

创建djcelery中的表
会自动创建djcelery中的表。里面有保存定时记录、结果记录等等表。

python manage.py migrate

在view中异步执行task

在app中创建addtask

代码: demo/tasks.py

from celery import shared_task

@shared_task(name="add")
def add(a, b):
    return int(a) + int(b)

创建view去异步执行该task

代码: demo/views.py

from django.http import HttpResponse
from demo.tasks import add as add_task

def add(request):
    a = request.GET["a"]
    b = request.GET["b"]
    add_task.delay(a, b)
    
    return HttpResponse("success")

url中配置view

from demo.views import add

urlpatterns = [
    path('add', add),
]

运行celery worker

celery -A django_celery_demo worker -l info

运行项目

python manage.py runserver 0:8888

访问接口
http://127.0.0.1:8888/add?a=1&b=2

结果: 返回success，在worker中可以看到add任务被调用，并且结果是3

django celery 结合使用_celery_02

案例2

定时调用异步任务

定时任务简介

有两种定时任务方式，这里使用的是常见的crontab，与linux一毛一样，方便很多。

配置

配置和案例1中一样。

定时任务

硬编码中创建定时任务
每分钟调用一次add task

代码: django_celery_demo/celery.py

# 这个是硬编码的定时任务
app.conf.beat_schedule = {
    'aa': {
        'task': 'add',
        'schedule': crontab(minute="*/1"),
        'args': (2, 4)
    },
}

开启celery beat

celery beat -A django_celery_demo -l info

这个服务会将数据库中的定时任务丢到broker 中

管理worker 进程

使用supervisor来管理worker进程。

基本操作

安装

pip install supervisor

生成默认配置文件

echo_supervisord_conf > /etc/supervisor/supervisord.conf

命令

supervisorctl

命令

描述

status

reread

读取配置文件

update

加载最新的进程

stop 进程名

start 进程名

reload

重新加载配置

配合celery使用

在supervisord.conf中添加下面的配置。

[include]
; files = relative/directory/*.ini
files = /home/jim/conf/supervisor/supervisord.conf.d/*.conf

创建配置文件/home/jim/conf/supervisor/supervisord.conf.d/celeryd_worker.conf，添加下面配置

[program:celeryworker]
command=celery -A datahub_poster worker -l info
directory=/home/hadoop/jim/projs/datahub_poster
stdout_logfile=/yun/jim/log/supervisor/celeryworker.log
;stderr_logfile=/yun/jim/log/supervisor/celeryworker_err.log
redirect_stderr=true
autorestart=true
autostart=true
numprocs=1
startsecs=10
stopwaitsecs = 600
priority=15

[program:celerybeat]
command=celery -A datahub_poster beat -l info
directory=/home/hadoop/jim/projs/datahub_poster
stdout_logfile=/yun/jim/log/supervisor/celerybeat.log
;stderr_logfile=/yun/jim/log/supervisor/celerybeat_err.log
redirect_stderr=true
autorestart=true
autostart=true
numprocs=1
startsecs=10
stopwaitsecs = 600
priority=15

[program:celery_flower]
command=celery -A datahub_poster flower --port=5555
directory=/home/hadoop/jim/projs/datahub_poster
stdout_logfile=/yun/jim/log/supervisor/celery_flower.log
;stderr_logfile=/yun/jim/log/supervisor/celery_flower_err.log
redirect_stderr=true
autorestart=true
autostart=true
numprocs=1
startsecs=10
stopwaitsecs = 600
priority=15

[inet_http_server]
port=127.0.0.1:9001

使用配置文件启动supervisor

supervisord -c /etc/supervisor/supervisord.conf

问题

  1. 在supervisorctl status时，出现http://localhost:9001 refused connection错误。
    解决办法：
    在配置文件supervisord.conf中添加
[inet_http_server]
port=127.0.0.1:9001

然后再update或reload以下。

使用flower监控celery

可以通过flower监控celery中的worker、task等等。

安装flower

pip install flower

运行

celery flower --broker=redis://localhost:6379/0

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