python分布式系统Celery安装使用实例讲解

Celery 使用

Celery 是一个简单高效可靠的分布式系统。在处理大量消息，实时处理异步任务，定时执行任务，支持任务调度等方面使用起来更为灵活。

简单理解 Celery 就是发布任务(Producer)，消息中间件(Broker)接收任务，执行任务(Worker)或定时执行任务(Celery Beat)。

任务队列

任务队列，顾名思义就是任务工作单元的集合，集合中存放了等待执行的任务。

何时使用任务队列？假如当前我们需要执行某项任务，但是该任务比较耗时，且可以放在后台执行，为了不影响当前操作，我们就把该任务放在任务队列，等待调用和执行。最常使用的场景是在 web 开发中。例如我们需要实现一个用户认证发送电子邮件的功能，如果不使用异步执行，我们需要等待电子邮件发送完成才可执行下步操作，但是发送邮件的过程中，web 页面会处于假死状态，影响用户使用体验。简单的 web 应用可以用多线程来完成该任务，一旦任务量加重，还是需要使用更为强大的 Celery。

定时执行任务，可以理解为 crontab。

安装

使用 Celery 的第一步就是选择消息中间件。这里我们选择 redis，上手快好操作。

安装 redis

官方文档[1]有详细的源码安装说明。

这里介绍在 Ubuntu 16.04 下通过 apt 工具安装：

apt-get install redis-server -y

启动 redis：

redis-server

测试是否成功安装：

➜  ~ redis-cli
127.0.0.1:6379> PING
PONG

说明安装成功。

终端输入：

python3 -m pip install redis

这样我们可以使用 python 操作 redis。

安装 Celery

终端执行：

python3 -m pip install celery

这样就完成了 redis 和 Celery 的安装。

简单应用

当我们安装好 redis，并启动服务后，可以创建一个新的文件夹用来练习 celery。

mkdir celery_test

进入该目录后，创建文件 test.py，输入以下内容：

from celery import Celery
app = Celery(
    'hello',
    broker="redis://127.0.0.1:6379/1"
)
@app.task
def hello():
    # 耗时需要异步执行的任务
    return 'hello world'

这就完成了 Celery 的简单应用。

如何使用呢？

我们需要在终端启动 Celery 服务。输入：

celery worker -A test --loglevel INFO

使用 python shell 简单试一下：

>>> from test import hello
>>> hello.delay()
<AsyncResult: 182f57d7-71fc-4c61-b6b4-dbdd76ac4068>

是不是很简单？这样就完成了 Celery 的简单使用。

使用配置文件

我们可以将 Celery 任务单独做成模块的形式，并通过配置文件来配置 Celery。

结构如下：

.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── config.py
│   └── tasks.py
└── test.py

app 文件夹下存放 Celery 相关配置和任务。

__init__.py 用来初始化 Celery，config.py 是 Celery 的配置文件，tasks.py 存放任务。

test.py 用来测试执行任务。

init.py

from celery import Celery
app = Celery("hello")
# 使用配置文件
app.config_from_object("app.config")

config.py

"""
Celery 配置
"""
broker_url = "redis://127.0.0.1:6379/1"

很多教程基本使用都是大写配置，但官方文档中介绍在 4.0 以后开始推荐使用小写配置，所以依据文档这里使用小写配置。

具体更多详细配置可以查看Configuration and defaults[2]。

tasks.py

from app import app
@app.task
def hello():
    return "hello, world!"

这个文件存放耗时任务。

在终端启动 Celery：

celery worker -A app.tasks --loglevel INFO

启动成功后在 python shell 中测试：

>>> from app import tasks
>>> tasks.hello.delay()
<AsyncResult: 3aaa9e64-66ea-42dc-bed7-b1921275e9f9>

查看 Celery，和之前一样，说明就执行成功啦！

部署 Celery 和 redis

我们需要使用 supervisor 启动和管理 Celery 和 redis 服务。

pip install supervisor

安装完成后修改配置文件 /etc/supervisord.conf，加入以下配置（redis 的配置要写在 Celery 之前）：

[program:redis]
user = root
directory=/root/celery_test
command=redis-server
numprocs=1
startsecs = 5
startretries = 3
autostart=true
autorestart=true
; stdout 日志文件，需要注意当指定目录不存在时无法正常启动，所以需要手动创建目录（supervisord 会自动创建日志文件）
stdout_logfile = /root/logs/redis_stdout.log

[program:celery_worker]
user = root
directory=/root/celery_test
command=celery worker -A app.tasks --loglevel INFO --logfile /root/celery_worker.log
numprocs=1
startsecs = 5
startretries = 3
autostart=true
autorestart=true
stdout_logfile = /root/logs/celery_stdout.log

输入命令启动服务：

supervisord -c /etc/supervisord.conf

这样就完成了 redis 和 Celery 的部署。

引用链接

官方文档: https://redis.io/download#installation 

Configuration and defaults: http://docs.celeryproject.org/en/latest/userguide/configuration.html#new-lowercase-settings 

以上就是python分布式系统Celery安装使用实例讲解的详细内容，更多关于python分布式系统Celery的资料请关注脚本之家其它相关文章！

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