Celery原理使用介绍
celery（超详细）
celery（超详细）相关概念: 解耦: 将耗时的发短信任务逻辑从主逻辑中分离出来的动作, 让响应不受耗时任务的影响 ⽣产者消费者设计模式: 最常⽤的解耦模式 ⽣产者 ==> ⽣成任务,消息 消息队列 ==> 缓存任务,消息 消费者 ==> 执⾏任务,消息 实现: 让⽣产者⽣成发短信任务,再把任务放在消息队列⾥⾯,最后由消费者执⾏任务1. celery简介: celery 是⼀个简单、灵活且可靠、处理⼤量消息的分布式系统，可以在⼀台或者多台机器上运⾏ 特点：单个 Celery 进程每分钟可处理数以百万计的任务. 通过消息进⾏通信，使⽤消息队列（中间⼈或broker）在⽣产者和消费者之间协调2. 使⽤场景:异步任务：将耗时操作任务提交给Celery去异步执⾏，⽐如发送短信/邮件、消息推送、⾳视频处理等等定时任务：定时执⾏某件事情，⽐如每天数据统计3. 使⽤实例(短信验证码异步):1）安装2) 创建实例并配置: a.定义celery包：在项⽬外层增加⼀个celery_tasks包或者⽂件夹 b.创建celery实例：在celery_tasks中添加 main.py⽂件名称') #名称是⾃⼰取的 c.加载celery配置：在celery_tasks包中添加config.py⽂件在⽂件中指定消息队列（中间⼈）使⽤redis 作为中间⼈ broker_url = 'redis://127.0.0.1:6379/3' 使⽤rabbitmq 作为中间⼈ broker_url='amqp://⽤户名:密码@ip地址:5672' ⽰例： # 例如: # meihao: 在rabbitq中创建的⽤户名, 注意: 远端链接时不能使⽤guest账户. # 123456: 在rabbitq中⽤户名对应的密码 # ip部分: 指的是当前rabbitq所在的电脑ip # 5672: 是规定的端⼝号 broker_url ='amqp://meihao:123456@172.16.238.128:5672' d. 在celery_tasks.main.py 中, 将刚刚的config配置给 celery e. 定义任务：注册任务：在celery_tasks包下在创建⼀个包名字随意(在这⾥我们创建sms包)创建好后，在⾥⾯添加⼀个tasks.py⽂件（tasks⽂件名不能改）然后再，celery_tasks.main.py报备刚刚创建的⽂件#⾃动获取tasks celery_app.autodiscover_tasks(['celery_tasks.sms'])实现任务：在celery_tasks.sms.tasks.py⽂件中添加如下代码：result = CCP().send_tempalte_sms(mobile, [sms_code, 5], 1) # 这个⽅法需要从yuntongxun⾥导⼊ return result注意: 真实的开发环境有可能会把 celery_tasks 单独拿到某⼀个电脑上独⽴执⾏,可以把yuntongxun 复制⼀份, 放到 celery_tasks 下⾯, 拿⾛的时候, 直接调⽤⾛就可以4. 可能需要的操作命令启动celery： celery -A celery_tasks.main worker -l info补充celery worker的⼯作模式 指定进程数： celery worker -A proj --concurrency=4 改变进程池⽅式为协程⽅式： celery worker -A proj --concurrency=1000 -P evenlet -c 1000 安装 evenlet 模块： pip install eventlet 启⽤ eventlet 池： celery -A celery_tasks.main worker -l info -P eventlet -c 1000 windows10启⽤celery：celery -A celery_tasks.main worker -l info -P eventlet。
celery高级用法
celery高级用法摘要：1.Celery 概述2.Celery 高级用法：任务链、任务队列、定时任务、错误处理3.实战示例：使用Celery 进行异步任务处理正文：一、Celery 概述Celery 是一个基于Python 的异步任务队列库，可以方便地实现任务的异步执行，提高程序的运行效率。
通过Celery，我们可以将耗时的任务封装成一个个任务，将它们添加到队列中，然后让Celery 在后台处理这些任务。
二、Celery 高级用法：任务链、任务队列、定时任务、错误处理1.任务链任务链是Celery 中的一种高级用法，它允许将多个任务按照特定的顺序串联起来。
任务链中的每个任务都会在前一个任务完成后自动开始执行。
要实现任务链，我们需要使用`chain()`方法。
2.任务队列Celery 提供了任务队列的功能，可以将任务添加到队列中，然后让Celery 在后台处理这些任务。
任务队列可以有效地解决多任务并发执行的问题，提高程序的运行效率。
3.定时任务Celery 支持定时任务，可以在特定的时间点执行任务。
要实现定时任务，我们需要使用`schedule`装饰器。
4.错误处理在Celery 中，我们可以使用`apply_async`方法的`link_error`参数来设置任务执行过程中出现错误时的处理方式。
三、实战示例：使用Celery 进行异步任务处理假设我们有一个耗时任务，需要对一个文件进行处理，我们可以使用Celery 来实现这个任务的异步执行。
1.首先，安装Celery 库，并创建一个Celery 实例。
2.定义一个任务类，继承自`celery.Task`。
3.在任务类中，实现任务的具体操作。
4.创建一个任务队列。
5.将任务添加到队列中，并使用`apply_async`方法启动任务。
6.使用`AsyncResult`对象来获取任务的执行结果。
通过以上步骤，我们可以实现一个简单的Celery 异步任务处理示例。
python celery应用场景
python celery应用场景一、什么是Python CeleryPython Celery是一个基于分布式消息传递的任务队列/异步任务处理框架，它可以让开发者轻松地将耗时的任务放到后台执行，从而提高应用的性能和可扩展性。
二、Python Celery的应用场景1. 异步任务处理Python Celery最常见的应用场景就是异步任务处理。
例如，当用户提交了一个需要进行长时间计算的请求时，我们可以将这个请求放到Celery队列中，然后返回一个立即响应给用户。
在后台中，Celery会自动地调度和执行这个任务，并在完成后通知客户端。
2. 定时任务调度Python Celery还可以用来进行定时任务调度。
例如，在某些情况下，我们需要定期地从数据库中读取数据并进行一些特定操作。
使用Celery可以轻松地实现这个功能，并且不会影响主线程的运行。
3. 分布式计算如果需要进行大规模的分布式计算，Python Celery也是一个不错的选择。
通过将计算任务分配到多个节点上执行，可以大幅提高计算速度。
4. 队列管理系统除此之外，Python Celery还可以作为队列管理系统使用。
例如，在电商平台上，我们需要对订单进行排队和处理。
使用Celery可以轻松地实现这个功能，并且可以根据实际情况动态地调整队列长度和处理速度。
三、Python Celery的使用方法1. 安装Celery在使用Python Celery之前，需要先安装相关的依赖包。
可以使用pip命令进行安装：```pip install celery2. 配置Celery在使用Celery之前，需要对其进行配置。
配置文件通常包含以下内容：- Broker URL：用于指定消息代理的地址，例如RabbitMQ、Redis 等。
- Result Backend：用于指定任务结果的存储方式，例如数据库、缓存等。
- Task Serializer：用于指定任务序列化方式，例如JSON、Pickle等。
celery分布式
celery分布式（实用版）目录1.Celery 简介2.Celery 的分布式特点3.Celery 的使用方法4.Celery 的优点和缺点5.Celery 的应用场景正文1.Celery 简介Celery 是一款基于 Python 的轻量级分布式任务队列，它可以让开发者轻松实现任务的分发和调度。
Celery 的出现，使得复杂的任务可以在多个服务器之间进行负载均衡，从而提高程序的运行效率。
2.Celery 的分布式特点Celery 具有以下几个显著的分布式特点：- 异步任务处理：Celery 可以将任务异步处理，从而避免阻塞主线程，提高程序运行效率。
- 分布式任务调度：Celery 支持在多个服务器之间进行任务调度，实现任务的负载均衡。
- 任务路由：Celery 可以根据任务类型和任务参数自动选择合适的任务节点进行处理。
- 任务优先级：Celery 支持任务优先级设置，可以根据优先级对任务进行排序和处理。
- 任务持久化：Celery 支持任务结果的持久化，可以防止任务数据丢失。
3.Celery 的使用方法要使用 Celery，首先需要安装 Celery 库。
在项目中，需要创建一个 Celery 实例，并配置相关参数，如任务路由、任务负载均衡等。
然后，需要在项目中编写任务代码，并使用 Celery 实例来调用任务。
4.Celery 的优点和缺点Celery 的优点包括：- 轻量级：Celery 的体积较小，对系统资源的占用较低。
- 分布式支持：Celery 可以轻松实现任务的分布式处理，提高程序运行效率。
- 丰富的功能：Celery 支持任务的异步处理、优先级设置、结果持久化等功能。
Celery 的缺点包括：- 学习成本：Celery 的使用需要一定的学习成本，开发者需要熟悉Celery 的配置和使用方法。
- 性能问题：在某些场景下，Celery 的性能可能不如其他任务队列工具。
5.Celery 的应用场景Celery 适用于以下场景：- 需要进行大量并发处理的程序，如网络爬虫、数据分析等。
celery高级用法
celery高级用法Celery 高级用法- 提升分布式任务调度的能力引言：随着系统规模的扩大和业务复杂度的增加，分布式任务调度变得越来越重要。
Celery 是一个强大的分布式任务调度框架，它提供了丰富的特性和高级用法，帮助开发者实现任务的并发执行、任务队列的管理、任务优先级的控制等，确保系统的性能、可扩展性和可靠性。
本文将一步一步介绍Celery 的高级用法，助你更好地运用Celery 构建高效的分布式任务调度系统。
第一部分：部署和配置Celery在开始介绍Celery 的高级用法之前，我们首先需要部署和配置Celery。
Celery 的部署可以使用多种方法，例如使用pip 安装，或者直接从源代码进行安装。
安装完成后，需要配置Celery 的参数，如任务队列的选择、任务超时时间、任务结果的存储方式等。
配置参数在Celery 的配置文件中进行设置，可以根据实际需求进行调整。
第二部分：任务的并发执行Celery 支持任务的并发执行，你可以通过多种方式来实现这一功能。
一种常见的方式是使用Celery 的worker pool。
worker pool 是由一组worker 组成的线程池，每个worker 可以执行一个任务。
你可以在启动worker 时设置worker pool 的大小，决定能够同时执行的任务数量。
另一种方式是使用Celery 的分布式worker。
分布式worker 可以运行在多台机器上，从而实现更大规模的任务并发执行。
第三部分：任务队列的管理Celery 提供了强大的任务队列管理功能，可以实现任务的优先级控制、队列长度限制和执行顺序的调整。
你可以在任务定义中设置任务的优先级，Celery 会根据任务的优先级决定任务的执行顺序。
此外，你还可以使用Celery 的rate limit 功能来限制每个worker 在一段时间内执行任务的数量。
如果队列中的任务数量超过了设置的阈值，你可以配置Celery 来拒绝新的任务提交，从而保证队列的长度不会无限增长。
celery --concurrency参数
celery --concurrency参数Celery是一个分布式任务队列框架，是用Python编写的，用来实现消息发送和处理的工具。
在使用Celery时，可以通过设置`--concurrency`参数来控制并发执行的进程数量。
本文将详细介绍`--concurrency`参数的作用和用法，以及其在实际应用中的一些注意事项。
首先，让我们来看看`--concurrency`参数的定义。
在Celery中，所有的任务都是由Worker来执行的。
`--concurrency`参数用于配置并发执行任务的进程数量。
它可以通过命令行参数或者配置文件进行设置。
例如，在命令行中可以使用以下命令来启动Celery Worker并设置并发执行任务的进程数量为4：```celery -A proj worker --concurrency=4```当然，也可以在配置文件中进行配置。
在Celery的配置文件中，可以添加如下配置项来设置并发执行的进程数量：```python# celeryconfig.pyconcurrency = 4```使用`--concurrency`参数可以控制并行执行任务的进程数量，从而提高系统的整体性能。
它可以根据系统的实际情况进行调整，以获得最佳的性能表现。
在实际应用中，我们可以通过不断调整`--concurrency`参数的值，来找到最合适的进程数量。
通常情况下，可以通过观察系统资源的使用情况，来确定并发执行任务的进程数量。
然而，需要注意的是，并发执行的进程数量并不是越多越好。
增加并发数可能会导致系统资源的消耗过大，甚至会导致系统的崩溃。
因此，我们必须根据系统资源的情况及任务的特点来合理地配置`--concurrency`参数。
一般来说，可以通过监控系统资源的使用情况，来确定系统的承载能力，从而确定适当的并发执行进程数量。
此外，在设置`--concurrency`参数时，还需要考虑任务的类型和特点。
celery result_serializer
celery result_serializer【原创实用版】目录1.Celery 简介2.ResultSerializer 的作用3.ResultSerializer 的使用方法4.示例正文1.Celery 简介Celery 是一个基于 Python 的异步任务队列库，可以用来处理大量的并发任务，从而提高应用程序的性能。
它具有强大的任务调度和执行能力，适用于许多场景，如电子邮件发送、文件处理、数据导入等。
2.ResultSerializer 的作用在 Celery 中，ResultSerializer 是一个非常有用的工具，它可以将异步任务的结果序列化为 JSON 格式，以便在任务完成后将其存储到数据库或其他存储系统中。
这样，我们可以轻松地处理和分析任务的结果，而不必担心任务结果的数据格式问题。
3.ResultSerializer 的使用方法要使用 ResultSerializer，首先需要安装 Celery 和相关的依赖库。
然后，按照以下步骤进行操作：(1) 在 Celery 配置文件中，启用 ResultSerializer。
例如，在Celery 的配置文件中添加以下代码：```from celery.concurrency import Sessionfrom celery.result import ResultSerializerSession = Session(bind=None,serializer=ResultSerializer(json_encode_kwargs=True)) ```这将启用 ResultSerializer，并将其设置为使用 JSON 编码。
(2) 在任务方法中，使用`apply_async`或`apply`方法来执行异步任务。
例如：```python@app.taskdef my_task(param):# 执行任务的逻辑result = "任务结果"return result```(3) 使用`AsyncResult.get()`方法来获取任务的结果。
celery使用详解
celery使⽤详解celery是啥？由python 编写的异步⽣产者消费者设计模式下的实例举个例⼦：现有两个进程⽣产者进程A 消费者进程B现在的情况是逻辑推导：A 产出栗⼦B 要吃栗⼦那么这两个进程必然是 B依赖于A 耦合度很⾼且是⼀个耗时操作B -----> （发送请求给A）------->(等待A 产出栗⼦也许会很久)------->(A响应栗⼦给B)------->（B得到栗⼦）B 可能是个很多服务的集成后台之类很忙⼤忙⼈不想⼀直等等等那么 celery 的任务就是替B 去等逻辑推导：A 产出栗⼦B 要吃栗⼦C celeryB (替我去取栗⼦)-----> C（发送请求给A）------->(等待A 产出栗⼦也许会很久)------->(A响应栗⼦给C)------->（B得到栗⼦） (C 可以去把栗⼦存在⼀个地⽅B直接去取就好了)那么celery 的本质知道了：⼀个中间⼈⾓⾊，类似快递⼩哥，跑腿的作⽤：1 防⽌线程阻塞提⾼性能2低耦合解耦⾼内聚⾼复⽤好处 ::每分钟可以实现数以百万的任务特点: 使⽤消息队列(broker )在客户端和消费者之间协调主体在消息队列还有协调两端可以有多个好的，现在说celery 的结构Celery的架构由三部分组成，消息中间件（message broker），任务执⾏单元（worker）和任务执⾏结果存储（task result store）组成。
消息中间件（message broker）：这个很好理解，B指派给C 的任务可能不只⼀件，所以celery 要把任务存起来⼀件⼀件去执⾏，存储⼀般是⽤消息队列结构的，celery 本⾝是不带存储空间的需要指派位置存包括，,,等ps : 队列也是⼀种数据结构 , 表现形式为⼀段进⼊,⼀段出先进先出, 不能再中间插⼊ ,类似管道任务执⾏单元（worker）： Worker是Celery提供的任务执⾏的单元，worker并发的运⾏在分布式的系统节点中（快递⼩哥本体）任务执⾏结果存储（task result store）：⼩哥把东西要放到快递柜咯这⾥也要⽤到其他服务包括Redis，MongoDB，Django ORM，AMQP等简单来说就是 broker 收集任务（收件）worker 执⾏任务存在 task result store （派送）这⾥主要使⽤rediscelery 简单配置# 安装celerysudo pip install celery -i https:///simple------配置信息 tasks.py-------BROKER_URL = 'redis://localhost:6379/0'# 格式 redis://:password@hostname:port/db_number 不过redis ⼀般不设密码from celery import Celeryapp = Celery("tasks", broker=BROKER_URL)@app.taskdef add(x,y):return x,y----------启动------$ celery -A tasks worker --loglevel=info#查询⽂档，了解到该命令中-A参数表⽰的是Celery APP的名称，这个实例中指的就是tasks.py,后⾯的tasks就是APP的名称，worker是⼀个执⾏任务⾓⾊，后⾯的loglevel=info记录⽇志类型默认是info,这个命令启动了⼀个worker,⽤来执⾏程序中add这个加法任务（task）。
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topic类型与direct类型很相似，主要是扩展了模糊匹配，它约定：
➢binding key与routing key均可设置为以“.”相连的字符串，例如： “quick.orange.rabbit”，每个以“.”分隔开的字符串视作一个“单 词”，比如上例的单词为“quick”、“orange”、“rabbit”
保证消息的可靠传递。如果发送消息时接收者不可用，消息 队列会保留消息，直到成功地传递它；
提供异步的通信协议。消息的发送者将消息发送到消息队列 后可以立即返回，不用等待接收者的响应，消息会被保存在 队列中，直到接收者取出它；
03
即Advanced Message Queuing Protocol,一个提供统一消息服务的应用层标 准高级消息队列协议,是应用层协议的一个开放标准,为面向消息的中间件设 计。基于此协议的客户端与消息中间件可传递消息，并不受客户端/中间件不 同产品，不同开发语言等条件的限制。
因为队列只允许在后端插入，在前端移除，所以只有最早进 入队列的元素才能最先从队列中移除，故队列又称为先进先 出（FIFO—first in first out）线性表。
02
消息队列中的“消息”即指同一台计算机的进程间，或不同 计算机的进程间传送的数据；
“消息队列”即指的是在消息的传输过程中保存消息的“队 列”。
Broker Settings ➢CELERY_ACCEPT_CONTENT ➢BROKER_URL ➢BROKER_CONNECTION_TIMEOUT ➢BROKER_CONNECTION_RETRY ➢BROKER_CONNECTION_MAX_RETRIES
Worker Settings ➢CELERY_IMPORTS
rabbitMQ是一个使用Erlang语言编写的，完整实现AMQP的服 务端，支持多种语言的client进行访问。
Redis是一个可内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库。 由于其支持list类型的数据，以及支持push/pop操作的特性， 使其在很多领域被用作了高速队列来使用。
rabbitMQ一般用于企业级环境，比较庞大（约90MB左右）， 另外还必须先安装Erlang才能用。
➢binding key中可以存在两种特殊字符“*”与“#”，用于做模糊匹配， 其中“*”用于匹配一个单词，“#”用于匹配多个单词（可以是零个）
➢当消息的routing key与某个Queue绑定的binding key匹配时，则可路由 到该Queue
fanout类型最简单，这种类型会无视binding key，将消息路由到每个与之 绑定的Queue：
Redis比较小巧（0.5MB），功能完备性比不上rabbitMQ，但 经过Celery的一番构造，使其也具备了AMQP模型的各种功能， 已能胜任绝大部分应用场景。
推荐使用Redis
Celery的依赖库极其多（虽然大部分是可选的），因此推荐 使用pip安装
pip install -U celery[redis]==3.1.19
Consumer端：Celery中的Consumer，称之为“Worker”。其 除了订阅并处理任务外，还附加一些丰富的配置和管理功能。
Backend端：用于保存任务执行的结果（可选组件）。
官方推荐rabbitMQ及Redis两种Broker方案，其他Broker方 案均只是作为实验性质的，不推荐用在Deployment环境。
01 队列（Queue） 消息队列（MQ）
02
03 高级消息队列协议 （AMQP） Ｃｅｌｅｒｙ的使用
04
01
队列是一种特殊的线性表，特殊之处在于它只允许在表的前 端（front）进行移除操作，而在表的后端（rear）进行插 入操作。
队列的数据元素又称为队列元素。在队列中插入一个队列元 素称为入队，从队列中移除一个队列元素成为出队。
消息队列的产品及协议标准不一致，使应用与消息队列之间 的耦合加大。
各种消息队列的开发都基于各自的开发语言，使用上受限。
生产者
消费者
如果每个消息的处理时间不同，就有可能会导致某些Consumer一直在忙，而 另外一些Consumer很快就处理完手头工作并一直空闲的情况
这种情况下，可以限制Queue每次给每个Consumer只发送一条消息；某个 Consumer处理完这条消息后Queue再给该Consumer发送一条消息。
0４
Celery是一个处理大量消息的分布式系统，并且提供维护这 样一个系统的必需工具。
专注于实时处理的任务队列，同时也支持任务调度。
Producer端：只要某个任务（函数）是Celery实例的task方 法修饰过的，调用时就会自动投）：Celery本身并不提供MQ服务，因 此Celery需要一个MQ的解决方案，其通常以独立服务形式出 现，称为“Broker”。
另外需要单独安装Redis服务端（独立运行软件，非Python 包），Windows和Linux需要分别下载。
在上述的演示实例中，有很多细节是没有涉及到的，比如： Celery构建了几个Queue？Worker怎么订阅到这些Queue上的？ Queue是按轮询分发还是公平分发？
如上提及的这些配置，在使用Celery时实际都是需要明确的， 但是上述的演示实例中却几乎没有配置过，这是因为Celery 本身有一套默认配置，能胜任大部分的使用环境（虽然效率 可能不是最优的）
➢CELERY_INCLUDE
➢CELERYD_TASK_TIME_LIMIT
Message Routing ➢CELERY_QUEUES ➢CELERY_ROUTES ➢CELERY_CREATE_MISSING_QUEUES ➢CELERY_DEFAULT_QUEUE ➢CELERY_DEFAULT_EXCHANGE ➢CELERY_DEFAULT_EXCHANGE_TYPE ➢CELERY_DEFAULT_ROUTING_KEY