celery 學習筆記（二）

從圖上我們可以看出celery包含幾個模組

主要包括非同步任務和定時任務，非同步任務通常在業務邏輯中被觸發併發送到任務佇列中，而定時任務是由celery beat程序週期性的將任務發往任務佇列。

broker就是任務排程佇列，接收任務生產者傳送過來的訊息，將任務存入佇列，之所以需要中間人的原因是celery本身是不提供訊息佇列的服務，所以需要第三方元件實現，包括rabbitmq,redis,mongodb等，我這裡先了解下redis

worker是執行任務的單元，它實時的監控訊息佇列，如果有任務就獲取它並執行，它併發的執行分布在系統節點中。

backend用來儲存worker執行的任務的結果，celery支援以不同方式儲存任務的結果，包括redis，mongodb，django orm，amqp等，這裡我先不去看它是如何儲存的，就先選用redis來儲存任務執行結果。

1、celery的安裝

sudo pip install celery

2、redis的安裝

sudo pip install redis

然後進行簡單的配置

broker_url = 'redis://localhost:6379/0'

url的格式為：

redis://:password@hostname:port/db_number

url scheme 後的所有欄位都是可選的，並且預設為 localhost 的 6379 埠，使用資料庫 0。我的配置是：

broker_url  = 'redis://localhost:6379/15'

使用celery實現非同步任務主要包含三個步驟：

1、建立乙個celery例項

2、啟動celeryworker

3、應用程式呼叫非同步任務

task1.py

-*- coding:utf-8 -*-
import time
from celery import celery
from config import broker_url,celery_result_backend
broker=broker_url, #broker_url = 'redis://localhost:6379/15'
backend=celery_result_backend) #celery_result_backend = 'redis://localhost:6379/15'
defsendmessage
(message):
#任務print message
time.sleep(2)
return message

在當前目錄下使用下邊的方法來啟動

celery worker -a task1 --loglevel=info

---- **** -----

--- * *** * -- linux-4.2.0-27-generic-x86_64-with-ubuntu-14.04-trusty 2017-11-2816:

17:35-- * - **** ---

-** ---------- [config]

tasks1:

0x7fc4c34ebc10

-** ---------- .> transport:

redis://localhost:6379/

15-** ---------- .> results:

redis://localhost:6379/

15-*** --- * --- .> concurrency:

4 (prefork)

-- ******* ---- .> task events:

off (enable -e to monitor tasks in this worker)

--- ***** -----

-------------- [queues]

.> celery exchange=celery(direct) key=celery

[tasks]

. task1.sendmessage

[2017-11-28 16:17:35,374: info/mainprocess] connected to redis://localhost:6379/15

[2017-11-28 16:17:35,377: info/mainprocess] mingle: searching for neighbors

[2017-11-28 16:17:36,386: info/mainprocess] mingle: all alone

重新開啟乙個控制台，在當前目錄開啟python控制台，

>>> 
from task1 import sendmessage
>>> sendmessage.delay('hello lijiajia')
51dce370-076c-4222-a5d4-88722c8da630>

在上邊我們從task1.py中匯入了sendmessage任務物件，然後使用delay()方法將任務傳送到訊息中介軟體broker,celery worker程序監控到該任務後，就會進行執行，將視窗切換到worker 視窗，就會看到以下輸出：

[2017-11-28
16:21:11,345: info/mainprocess] received task: task1.sendmessage[51dce370-076c-4222
-a5d4-88722c8da630]
[2017-11-28
16:21:11,347: warning/forkpoolworker-4] hello lijiajia
[2017-11-28
16:21:13,366: info/forkpoolworker-4] task task1.sendmessage[51dce370-076c-4222
-a5d4-88722c8da630] succeeded in
2.01967258751s: 'hello lijiajia'

說明任務已經被排程並執行成功。

我們如果想獲取執行後的結果，可以這樣：

>>> res=sendmessage.delay('i am studying celery')
>>> res.ready() #使用ready()檢視任務是否執行完畢
true
>>> res.get() #使用get()獲取任務結果。
u'i am studying celery'

上邊我們是在python 環境中呼叫任務，事實上我們通常在應用程式中呼叫任務

client.py

-*- coding:utf-8 -*-
from task1 import sendmessage
#非同步任務
sendmessage.delay('i am lijiajia')
print
'hello ,i am lijiajia'

執行命令python client.py,雖然任務函式 sendmessage需要兩秒才返回結果，但他由於是非同步任務，不會阻塞當前的任務環境，因此主程式會往下執行print語句，列印出結果

worker中輸出：

[2017-11-28
16:31:57,444: info/mainprocess] received task: task1.sendmessage[70b97e6b-62ac-40bc-ad0a-1e0d67a8c706]
[2017-11-28 16:31:57,445: warning/forkpoolworker-4] i am lijiajia
[2017-11-28
16:31:59,448: info/forkpoolworker-4] task task1.sendmessage[70b97e6b-62ac-40bc-ad0a-1e0d67a8c706] succeeded in 2.00329515897s: 'i am lijiajia'

列印結果：

$ python client.py

hello ,i am lijiajia

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Celery學習筆記（一）

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Celery學習筆記（一）

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