Python异步处理——Celery

文章目录

• 为何要使用异步
• 1、Celery简介
• Celery使用场景
• Celery构架
• Celery安装
• 2、Celery的使用
• 第一个Celery程序
• Celery配置

为何要使用异步

首先，咱们要知道计算机的处理分为两种，CPU处理和IO处理。通常来讲，处理一个任务，须要CPU和IO相互协调。

CPU的处理速度远远快于IO的，因此当一个任务的CPU处理部分完成后，还须要等待IO的完成。这个等待的过程也就是进程阻塞。进程占着CPU空等没活干。

而异步就是把进程在等待过程当中占用的CPU释放掉，让它去处理其余的东西。那正在处理的IO怎么办？系统提供了一种通知机制，使得在IO处理完成后通知系统，该进程进入就绪队列，等待CPU分配。

因此异步使得CPU资源得以充分使用。

1、Celery简介

Celery 是一个基于 Python 开发的分布式异步消息任务队列，经过它能够轻松的实现任务的异步处理，

Celery使用场景

▷ 异步任务：解放CPU，将耗时的IO任务交给Celery去异步执行，好比发送邮件、音频处理

▷ 定时任务：相似于crontab，好比每日数据统计

Celery构架

▶ Producer：任务委托方

▶ Broker：任务中心（中介），如RabbitMQ、Redis等¹

▶ Beat：任务调度器

▶ Worker：任务执行者，能够有多个（分布式）

▶ Result：任务中心的数据库，储存任务执行结果²

▶ Backend：由于任务经由中介，而非直接委派到Worker手上，因此Producer并不知道任务被委派给了谁，以及任务的完成结果，因此这时候须要一个Backend（理解成手机，经过手机查看任务完成状况）

Celery安装

安装消息中间件Redis

sudo apt-get install redis-server

sudo pip3 install redis

安装Celery

sudo pip3 install celery

2、Celery的使用

第一个Celery程序

新建一个task.py

from celery import Celery
 
app = Celery('add_task',
             broker='redis://localhos:6379/1',
             backend='redis://localhost:6379/2') 
            
@app.task
def add(x, y):
    print("running...",x,y)
    return x+y

肯定Redis服务已经开启

redis-server

启动 Celery Worker 来开始监听并执行任务

celery -A tasks worker -l info

# -A 参数表示app名称，-l 参数表示日志类型

好了，如今任务给定了，Workers也已经就绪，再新建一个test.py文件

from task import add

result = add.delay(2, 3)    # 提交任务，返回任务id
print(result.ready())    # 返回True的话，表示提交成功
print(result.get())    # 获取任务执行结果

Celery配置

从上面的例子能够看出，每次建立app都须要指定broker和backend。
怎样简化这个过程呢？

咱们能够将相关的文件模块化（模块名celery_app，再添加__init__.py文件）

模块下新建一个celeryconfig.py文件

BROKER_URL = 'redis://localhos:6379/1'

CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://localhost:6379/2')

# 导入指定的任务模块
CELERY_TASKS = {
	'celery_app.task1',    # task1.py是模块下的任务文件
	'celery_app.task2',
}

__init__.py

from celery import Celery

app = Celery('demo')
app.config_from_object('celery_app.celeryconfig')

以上配置完成后，则在task1.py等文件（存在@app.task）中添加一行，便可

from celery_app import app

---

1. Celery 自己不提供消息服务，可是能够方便的和第三方提供的消息中间件集成。包括，RabbitMQ, Redis, MongoDB (experimental), Amazon SQS (experimental),CouchDB (experimental), SQLAlchemy (experimental),Django ORM (experimental), IronMQ ↩︎

2. Task result store 用来存储 Worker 执行的任务的结果，Celery 支持以不一样方式存储任务的结果，包括 AMQP, redis，memcached, mongodb，SQLAlchemy, Django ORM，Apache Cassandra, IronCache 等。 ↩︎