非同步任務佇列Celery在Django中的使用

前段時間在django web平台開發中，碰到一些請求執行的任務時間較長（幾分鐘），為了加快使用者的響應時間，因此決定採用非同步任務的方式在後台執行這些任務。在同事的指引下接觸了celery這個非同步任務佇列框架，鑑於網上關於celery和django結合的文件較少，大部分也只是粗粗介紹了大概的流程，在實踐過程中還是遇到了不少坑，希望記錄下來幫助有需要的朋友。

同步請求：所有邏輯處理、資料計算任務在view中處理完畢後返回response。在view處理任務時使用者處於等待狀態，直到頁面返回結果。

celery是基於python開發的乙個分布式任務佇列框架，支援使用任務佇列的方式在分布的機器/程序/執行緒上執行任務排程。

圖2. celery架構

圖2展示的是celery的架構，它採用典型的生產生-消費者模式，主要由三部分組成：broker（訊息佇列）、workers（消費者：處理任務）、backend（儲存結果）。實際應用中，使用者從web前端發起乙個請求，我們只需要將請求所要處理的任務丟入任務佇列broker中，由空閒的worker去處理任務即可，處理的結果會暫存在後台資料庫backend中。我們可以在一台機器或多台機器上同時起多個worker程序來實現分布式地並行處理任務。

在實際使用過程中，發現在celery在django裡的實現與其在一般.py檔案中的實現還是有很大差別，django有其特定的使用celery的方式。這裡著重介紹celery在django中的實現方法，簡單介紹與其在一般.py檔案中實現方式的差別。

1. 建立訊息佇列

首先，我們必須擁有乙個broker訊息佇列用於傳送和接收訊息。celery官網給出了多個broker的備選方案：rabbitmq、redis、database（不推薦）以及其他的訊息中介軟體。在官網的強力推薦下，我們就使用rabbitmq作為我們的訊息中間人。在linux上安裝的方式如下：

sudo apt-get install rabbitmq-server

命令執行成功後，rabbitmq-server就已經安裝好並執行在後台了。

另外也可以通過命令rabbitmq-server來啟動rabbitmq server以及命令rabbitmqctl stop來停止server。

2. 安裝django-celery

pip install celery

pip install django-celery

3. 配置settings.py

首先，在django工程的settings.py檔案中加入如下配置**：

import djcelery
djcelery.setup_loader()
broker_url= 'amqp://guest@localhost//'
celery_result_backend = 'amqp://guest@localhost//'

broker_url和celery_result_backend分別指代你的broker的**位址以及backend（result store）資料儲存位址。

在django中如果沒有設定backend，會使用其預設的後台資料庫用來儲存資料。

注意，此處backend的設定是通過關鍵字celery_result_backend來配置，與一般的.py檔案中實現celery的backend設定方式有所不同。一般的.py中是直接通過設定backend關鍵字來配置，如下所示：

5. 生產任務

在需要執行該任務的view中，通過build_job.delay的方式來建立任務，並送入訊息佇列。比如：

6. 啟動worker的命令

#先啟動伺服器

python manage.py runserver

#再啟動worker

python manage.py celery worker -c 4 --loglevel=info

django下要檢視其他celery的命令，包括引數配置、啟動多worker程序的方式都可以通過python manage.py celery --help來檢視:

另外，celery提供了乙個工具flower，將各個任務的執**況、各個worker的健康狀態進行監控並以視覺化的方式展現，如下圖所示：

django下實現的方式如下：　

1. 安裝flower:

pip install flower

2. 啟動flower（缺省會啟動乙個webserver，埠為5555）:

python manage.py celery flower

3. 進入http://localhost:5555即可檢視。

非同步任務佇列Celery在Django中的使用

celery 非同步任務佇列

非同步任務佇列Celery在Django中的使用

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