Python celery原理及執行流程解析

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celery簡介

celery是乙個基於分布式訊息傳輸的非同步任務佇列，它專注於實時處理，同時也支援任務排程。它的執行單元為任務（task），利用多執行緒，如eventlet，gevent等，它們能被併發地執行在單個或多個職程伺服器（worker servers）上。任務能非同步執行（後台執行）或同步執行（等待任務完成）。

在生產系統中，celery能夠一天處理上百萬的任務。它的完整架構圖如下：

元件介紹：

工作原理

它的基本工作就是管理分配任務到不同的伺服器，並且取得結果。至於說伺服器之間是如何進行通訊的？這個celery本身不能解決。所以，rabbitmq作為乙個訊息佇列管理工具被引入到和celery整合，負責處理伺服器之間的通訊任務。和rabbitmq的關係只是在於，celery沒有訊息儲存功能，他需要介質，比如rabbitmq、redis、mysql、mongodb 都是可以的。推薦使用rabbitmq，他的速度和可用性都很高。

celery安裝及使用

1、安裝celery

pip install celery

2、檢視完整可用命令選項

celery worker --help

3、建立乙個工程專案project，然後再專案內建立乙個celery_tasks非同步任務列表。如圖：

4、首先是celery_tasks非同步任務主程式main.py，**如下：

from celery import celery
# 生成celery應用
# 載入配置檔案
# 註冊任務
分析一下這個程式：
將任務註冊到應用中
5、接著是配置檔案config.py，**如下：
broker_url = 'redis://localhost:6379/1' # 使用redis作為訊息**

celery_result_backend = 『redis://localhost:6379/0』 # 把任務結果存在了redis

celery_result_serializer = 『json』 # 讀取任務結果一般效能要求不高，所以使用了可讀性更好的json

celery_task_result_expires = 60 * 60 * 24 # celery任務結果有效期

celery_accept_content = [『json』, 『msgpack』] # 指定接受的內容型別

celery_timezone = 『asia/shanghai』 # celery使用的時區

celery_enable_utc = true # 啟動時區設定

celeryd_log_file = 「/var/log/celery/celery.log」 # celery日誌儲存位置

6、建立email目錄，目錄下建立tesks.py檔案用來編寫傳送郵件的**，**如下：

import time
def seed():
time.sleep(1)
return "我將傳送郵件"

from celery_tasks.email.tasks import seed
seed.delay()
seed.delay()
seed.delay()
seed.delay()
seed.delay()

8、專案執行

首先，我們需要啟動redis。接著，切換至proj專案所在目錄，並執行命令：

celery -a celery_tasks.main worker -l info

介面如下：

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