异步消息队列Celery

Celery是异步消息队列, 能够在不少场景下进行灵活的应用.消息中包含了执行任务所需的的参数,用于启动任务执行, suoy因此消息队列也能够称做

在web应用开发中, 用户触发的某些事件须要较长事件才能完成. 能够将任务交给celery去执行, 待任务完成后再将结果返回给用户. 用户同步请求触发的其它任务, 如发送邮件,请求云服务等也能够交由celery来完成.

celery的另外一个重要应用场景则是各类计划任务.

celery由5个主要组件组成:

• producer: 任务发布者, 经过调用API向celery发布任务的程序, 如web后端的控制器.

• celery beat: 任务调度, 根据配置文件发布定时任务

• worker: 实际执行任务的程序

• broker: 消息代理, 接受任务消息,存入队列再按顺序分发给worker执行.

• result backend: 存储结果的服务器, 通常为各类数据库服务

总体结构如图所示:

broker是celery的关键组件, 目前的可靠选择有RabbitMQ和Redis, 出于稳定性等缘由咱们选择官方推荐的RabbitMQ做为broker.顺便安装librabbitmq做为RabbitMQ的python客户端.

消息的发送接受过程须要对序列进行序列化和反序列化, 从celery3.2开始官方出于安全性缘由拒绝使用python内置的pickle做为序列化方案, 目前celery支持的序列化方案包括:

• json: 跨语言的序列化方案

• yaml: 拥有更多数据类型, 但python客户端性能不如json

• msgpack: 二进制序列化方案, 比json更小更快

若对可读性有要求能够采用json方案, 若追求更高的性能则能够选用msgpack.

result backend用于存储异步任务的结果和状态, 目前可用的有Redis、RabbitMQ、MongoDB、Django ORM、SQLAlchemy等.

可使用boundless方式安装依赖:

pip install "celery[librabbitmq,redis,msgpack]"

第一个异步任务

建立tasks.py文件, 并写入:

from celery import Celery

app = Celery('tasks', broker='redis://127.0.0.1:6379/0', backend='redis://127.0.0.1:6379/1')


@app.task
def add(x, y):
    return x + y

这样咱们建立了celery实例, Celery()的第一个参数为当前module的名称(py文件名或包名).

在终端执行命令以启动服务器:

celery -A tasks worker -l info

-A tasks 参数指定app为模块tasks,-l info参数指定log级别为info.

当看到这条log时说明celery已就绪:

[2016-09-11 18:04:43,758: WARNING/MainProcess] celery@finley-pc ready.

在python中导入任务并执行

>>> from tasks import add
>>> result = add.delay(1,2)
>>> result.result
3
>>> result.status
'SUCCESS'
>>> result.successful()
True

使用一个py文件做为module很是不便, 在更复杂的任务中能够采用python包做为module.

创建python包demo,创建下列文件:

app.py:

from celery import Celery

app = Celery('demo', include=['demo.tasks'])

app.config_from_object('demo.config')

app.start()

config.py

BROKER_URL = 'redis://127.0.0.1:6379/0'

CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://127.0.0.1:6379/1'

CELERY_TASK_SERIALIZER = 'msgpack'

CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json'

CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = 60 * 60 * 24

CELERY_ACCEPT_CONTENT = ['json', 'msgpack']

tasks.py

from demo.app import app


@app.task
def add(x, y):
    return x + y

在终端中启动:

celery -A demo.app worker -l info

若将-A参数设为demo则会默认尝试启动demo.celery.由于该module与celery重名可能在导入时出现错误, 因此咱们没有采用这种作法.

celery还支持绑定,日志,重试等特性:

from celery.utils.log import get_task_logger

logger = get_task_logger(__name__)

@app.task(bind=True)
def div(self, x, y):
    logger.info('doing div')
    try:
        result = x / y
    except ZeroDivisionError as e:
        raise self.retry(exc=e, countdown=5, max_retries=3)
    return result

bind=true将app对象做为self参数传给task函数.

前文的示例须要producer主动检查任务的状态,存在诸多不便. 咱们能够在task函数中主动通知producer:

from celery import Celery
from demo.app import app
from urllib.request import urlopen

@app.task
def add(x, y):
    result = x + y
    url = 'http://producerhost/callback/add?result=%d' % result
    urlopen(url)
    return result

上述示例中咱们使用GET请求将结果发送给了producer的回调API, 固然不少状况下能够直接调用回调函数.

Celery易于与Web框架集成, 做者常采用的交互逻辑是:

• 提供提交任务, 查询任务结果两个API, 由客户端决定什么时候查询结果

• 采用websocket等技术, 服务器主动向客户端发送结果

固然也能够采用异步IO模式, 这须要一些扩展包的协助:

安装tornado-celery: pip install torando-celery

编写handler:

import tcelery
tcelery.setup_nonblocking_producer()

from demo.tasks import add

calss Users(RequestHandler):
    @asynchronous
    def get():
        add.apply_async(args=[1,2], callback=self.on_success)

    def on_success(self, response):
        users = response.result
        self.write(users)
        self.finish()

其它的Web框架也有本身的扩展包:

• Django: django-celery

• Tornado: tornado-celery

• web2py: web2py-celery

• Pylons: celery-pylons

• Pyramid: pyramid_celery

计划任务

celery的计划任务有schedule和crontab两种方式.

在config.py中添加配置:

CELERYBEAT_SCHEDULE = {

    'add': {

        'task': 'demo.tasks.add',

        'schedule': timedelta(seconds=10),

        'args': (16, 16)

    }
}

启动beat:

celery beat -A demo.app

而后启动worker:

celery -A demo.app worker -l info

或者与celery app一同启动:

celery -B -A demo.app worker -l info

'schedule'能够接受datetime, timedelta或crontab对象:

from celery.schedules import crontab

{
    'schedule': crontab(hour=7, minute=30, day_of_week=1),
    pass
}

webhook

上文中咱们使用本地python函数做为worker, webhook机制容许使用远程的Web服务做为worker.

在使用webhook做为worker时, broker将消息封装为http请求发送给worker, 并按照协议解析返回值.

使用webhook须要在CELERY_IMPORTS参数中包含celery.task.http, 或者在启动参数中指定-I celery.task.http.

broker使用GET或POST方法发送请求, 参数由调用时的关键字参数指定. worker返回json格式的响应:

{'status': 'success', 'retval': ...}

在失败时返回响应:

{'status': 'failure', 'reason': ...}

咱们用django做为worker:

from django.http import HttpResponse
import json


def add(request):
    x = int(request.GET['x'])
    y = int(request.GET['y'])
    result = x + y
    response = {'status': 'success', 'retval': result}
    return HttpResponse(json.dumps(response), mimetype='application/json')

配置django为http://cloudservice/webhook/add提供Web服务.

从本地添加任务:

>>>from celery.task.http import URL
>>>result = URL('http://cloudservice/webhook/add').get_async(x=10, y=10)
>>>result.get()
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URL是HttpDispatchTask的快捷方法(shortcut):

>>> from celery.task.http import HttpDispatchTask
>>> res = HttpDispatchTask.delay(
...     url='http://cloudservice/webhook/add',
...     method='GET', x=10, y=10)
>>> res.get()
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更多关于celery的内容请参阅:

Celery latest documentation