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一文读懂 Python 分布式任务队列 celery
1.什么是celery
celery是一个简单，灵活、可靠的分布式任务执行框架，可以支持大量任务的并发执行。celery采用典型生产者和消费者模型。生产者提交任务到任务队列，众多消费者从任务队列中取任务执行。
1.1 celery架构
Celery由以下三部分构成：消息中间件(Broker)、任务执行单元Worker、结果存储(Backend)
任务调用提交任务执行请求给Broker队列 如果是异步任务，worker会立即从队列中取出任务并执行，执行结果保存在Backend中 如果是定时任务，任务由Celery Beat进程周期性地将任务发往Broker队列，Worker实时监视消息队列获取队列中的任务执行
1.2 应用场景
大量的长时间任务的异步执行， 如上传大文件 大规模实时任务执行，支持集群部署，如支持高并发的机器学习推理 定时任务执行，如定时发送邮件，定时扫描机器运行情况
2.安装
celery安装非常简单, 除了安装celery，本文中使用redis作为消息队列即Broker
# celery 安装
pip install celery
# celery 监控 flower
pip install flower
pip install redis
# redis 安装
yum install redis
# redis启动
redis-server /etc/redis.conf
3. 完整例子
celery的应用开发涉及四个部分
celery 实例初始化 任务的定义（定时和实时任务） 任务worker的启动 任务的调用
3.1 项目目录
# 项目目录
wedo
.
├── config.py
├── __init__.py
├── period_task.py
└── tasks.py
3.2 celery 实例初始化
celery的实例化，主要包括执行Broker和backend的访问方式，任务模块的申明等
# celery 实例初始化
# __init__.py
from celery import Celery
app = Celery('wedo') # 创建 Celery 实例
app.config_from_object('wedo.config')
# 配置 wedo.config
# config.py
BROKER_URL = 'redis://10.8.238.2:6379/0' # Broker配置，使用Redis作为消息中间件
CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://10.8.238.2:6379/0' # BACKEND配置，这里使用redis
CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json' # 结果序列化方案
CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = 60 * 60 * 24 # 任务过期时间
CELERY_TIMEZONE='Asia/Shanghai' # 时区配置
CELERY_IMPORTS = ( # 指定导入的任务模块,可以指定多个
'wedo.tasks',
'wedo.period_task'
)
3.3 任务的定义
celery中通过@task的装饰器来进行申明celery任务，其他操作无任何差别
# 任务的定义
# 简单任务 tasks.py
import celery
import time
from celery.utils.log import get_task_logger
from wedo import app
@app.task
def sum(x, y):
return x + y
@app.task
def mul(x, y):
time.sleep(5)
return x * y
定时任务和实时任务的区别主要是要申明何时执行任务，任务本身也是通过task装饰器来申明 何时执行任务有2种
指定频率执行：sender.add_periodic_task(时间频率单位s, 任务函数, name='to_string') crontab方式：分钟/小时/天/月/周粒度， 可以支持多种调度
# 任务的定义
# 定时任务 period_task.py
from wedo import app
from celery.schedules import crontab
@app.on_after_configure.connect
def setup_periodic_tasks(sender, **kwargs):
sender.add_periodic_task(5.0, to_string.s("celery peroid task"), name='to_string') # 每5秒执行add
sender.add_periodic_task(
crontab(minute='*/10'), #每10分钟执行一次
send_mail.s('hello, this is a celery'), name='send_mail'
)
@app.task
def send_mail(content):
print('send mail, content is %s' % content)
@app.task
def to_string(text):
return 'this is a %s' % text
3.4 任务worker的启动
任务启动分为worker启动和定时任务beat启动
# -A wedo为应用模块
# -l为日志level
# -c 为进程数
celery worker -A wedo -l debug -c 4
# 后台启动
nohup celery worker -A wedo -l debug -c 4 > ./log.log 2>&1
# 从下面的日志可以看出启动了4个任务
# . wedo.period_task.send_mail
# . wedo.period_task.to_string
# . wedo.tasks.mul
# . wedo.tasks.sum
-------------- celery@localhost.localdomain v4.4.2 (cliffs)
--- ***** -----
-- ******* ---- Linux-3.10.0-327.28.3.el7.x86_64-x86_64-with-centos-7.2.1511-Core 2020-04-25 23:35:26
- *** --- * ---
- ** ---------- [config]
- ** ---------- .> app: wedo:0x7f05af30d320
- ** ---------- .> transport: redis://10.8.238.2:6379/0
- ** ---------- .> results: redis://10.8.238.2:6379/0
- *** --- * --- .> concurrency: 4 (prefork)
-- ******* ---- .> task events: OFF (enable -E to monitor tasks in this worker)
--- ***** -----
-------------- [queues]
.> celery exchange=celery(direct) key=celery
[tasks]
. celery.accumulate
. celery.backend_cleanup
...
. wedo.period_task.send_mail
. wedo.period_task.to_string
. wedo.tasks.mul
. wedo.tasks.sum
...
[2020-04-25 23:35:27,617: INFO/MainProcess] celery@localhost.localdomain ready.
[2020-04-25 23:35:27,617: DEBUG/MainProcess] basic.qos: prefetch_count->16
[2020-04-25 23:35:27,655: DEBUG/MainProcess] celery@12103675 joined the party
celery beat -A wedo.period_task
celery beat v4.4.2 (cliffs) is starting.
__ - ... __ - _
LocalTime -> 2020-04-25 23:37:08
Configuration ->
. broker -> redis://10.8.238.2:6379/0
. loader -> celery.loaders.app.AppLoader
. scheduler -> celery.beat.PersistentScheduler
. db -> celerybeat-schedule
. logfile -> [stderr]@%WARNING
. maxinterval -> 5.00 minutes (300s)
# worker启动是4个进程
\_ /root/anaconda3/envs/post/bin/celery worker -A wedo -l debug -c 4
\_ /root/anaconda3/envs/post/bin/celery worker -A wedo -l debug -c 4
\_ /root/anaconda3/envs/post/bin/celery worker -A wedo -l debug -c 4
\_ /root/anaconda3/envs/post/bin/celery worker -A wedo -l debug -c 4
\_ /root/anaconda3/envs/post/bin/celery worker -A wedo -l debug -c 4
worker和beat的停止
ps auxww | awk '/celery worker/ {print $2}' | xargs kill -9
ps auxww | awk '/celery beat/ {print $2}' | xargs kill -9
3.5 任务的调用
任务worker已经启动好了，通过任务调用传递给broker（redis），并返回任务执行结果 任务调用主要有两种，本质是一致的，delay是apply_async的封装，apply_async可以支持更多的任务调用配置
task.apply_async(args=[arg1, arg2], kwargs={'kwarg1': 'x', 'kwarg2': 'y'}) task.delay(arg1, arg2, kwarg1='x', kwarg2='y')
apply_async和delay会返回一个异步的任务结果
value = result.get() # 任务返回值
print(result.__dict__) # 结果信息
print(result.successful()) # 是否成功
print(result.fail()) # 是否失败
print(result.ready()) # 是否执行完成
print(result.state) # 状态 PENDING -> STARTED -> SUCCESS/FAIL
常规任务:
from celery.utils.log import get_logger
from wedo.tasks import sum, mul, post_file
from celery import group, chain, chord
logger = get_logger(__name__)
try:
result = mul.apply_async(args=(2, 2))
value = result.get() # 等待任务执行完毕后，才会返回任务返回值
print(value)
except mul.OperationalError as exc: # 任务异常处理
logger.exception('Sending task raised: %r', exc)
组合任务:
多个任务并行执行, group 多个任务链式执行，chain：第一个任务的返回值作为第二个的输入参数，以此类推
result = group(sum.s(i, i) for i in range(5))()
result.get()
# [0, 2, 4, 6, 8]
result = chain(sum.s(1,2), sum.s(3), mul.s(3))()
result.get()
# ((1+2)+3)*3=18
4. 分布式集群部署
celery作为分布式的任务队列框架，worker是可以执行在不同的服务器上的。部署过程和单机上启动是一样。只要把项目代码copy到其他服务器，使用相同命令就可以了。可以思考下，这个是怎么实现的？对了，就是通过共享Broker队列。使用合适的队列，如redis，单进程单线程的方式可以有效的避免同个任务被不同worker同时执行的情况。
celery worker -A wedo -l debug -c 4
分布式集群如下：
5. 进阶使用
在前面已经了解了celery的主要的功能了。celery还为一些特别的场景提供了需要扩展的功能
5.1 任务状态跟踪和日志
有时候我们需要对任务的执行情况做一些监控，比如失败后报警通知。
celery在装饰器@app.task中提供了base参数，传入重写的Task模块，重新on_*函数就可以控制不同的任务结果 在@app.task提供bind=True，可以通过self获取Task中各种参数 self.request：任务的各种参数 self.update_state: 自定义任务状态, 原有的任务状态：PENDING -> STARTED -> SUCCESS， 如果你想了解STARTED -> SUCCESS之间的一个状态，比如执行的百分比之类，可以通过自定义状态来实现 self.retry: 重试
import celery
import time
from celery.utils.log import get_task_logger
from wedo import app
logger = logger = get_task_logger(__name__)
class TaskMonitor(celery.Task):
def on_failure(self, exc, task_id, args, kwargs, einfo):
"""failed callback"""
logger.info('task id: {0!r} failed: {1!r}'.format(task_id, exc))
def on_success(self, retval, task_id, args, kwargs):
"""success callback"""
logger.info('task id:{} , arg:{} , successful !'.format(task_id,args))
def on_retry(self, exc, task_id, args, kwargs, einfo):
"""retry callback"""
logger.info('task id:{} , arg:{} , retry ! einfo: {}'.format(task_id, args, exc))
@app.task(base=TaskMonitor, bind=True, name='post_file')
def post_file(self, file_names):
logger.info(self.request.__dict__)
try:
for i, file in enumerate(file_names):
print('the file %s is posted' % file)
if not self.request.called_directly:
self.update_state(state='PROGRESS',
meta={'current': i, 'total': len(file_names)})
time.sleep(2)
except Exception as exec:
raise self.retry(exc=exec, countdown=3, max_retries=5)
5.2 任务指定特定的worker执行
celery做为支持分布式，理论上可以无限扩展worker。默认情况下celery提交任务后，任务会放入名为celery的队列，所有在线的worker都会从任务队列中获取任务，任一个worker都有可能执行这个任务。有时候，有时候任务的特殊性或者机器本身的限制，某些任务只能跑在某些worker上。celery提供了queue在区别不同的worker，很好的支持这种情况。
启动worker时，-Q 指定worker支持的任务列队名, 可以支持多个队列名哦
celery worker -A wedo -l debug -c 4 -Q celery,hipri
任务调用时， queue=*来指定需要执行worker
result = mul.apply_async(args=(2, 2), queue='hipri')
6. 任务队列监控
如果你想通过可视化的方式，查看celery的一切。flower提供可行的解决方案，十分的方便
flower -A wedo --port=6006
# web访问 http://10.8.238.2:6006/
7. 总结
本文和大家了介绍了分布式的队列celery， 妥妥的很全吧， 欢迎交流。总结下内容：
celery为分布式队列， 通过消息队列连接任务提交和执行者worker， 松耦合模式，可扩展 celery消息队列建议为redis celery通过@app.task装饰把普通任务变成celery Task celery worker 通过不同queue支持特定的worker消费特定的任务 @app.task中可以同步base和bind参数获取更过的控制任务生命周期 flower监控celery全过程 celery doc：https://docs.celeryproject.org/en/master/getting-started/index.html
赞 赏 作 者
Python中文社区作为一个去中心化的全球技术社区，以成为全球20万Python中文开发者的精神部落为愿景，目前覆盖各大主流媒体和协作平台，与阿里、腾讯、百度、微软、亚马逊、开源中国、CSDN等业界知名公司和技术社区建立了广泛的联系，拥有来自十多个国家和地区数万名登记会员，会员来自以工信部、清华大学、北京大学、北京邮电大学、中国人民银行、中科院、中金、华为、BAT、谷歌、微软等为代表的政府机关、科研单位、金融机构以及海内外知名公司，全平台近20万开发者关注。
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