44. Python Celery多实

发布时间：2019-08-31 09:44:53编辑：auto阅读（1429）

celery是一个分布式的任务调度模块，那么celery是如何和分布式挂钩呢？

celery可以支持多台不同的计算机执行不同的任务或者相同的任务。

如果要说celery的分布式应用的话，就要提到celery的消息路由机制，提到AMQP协议。

具体可以查看AMQP文档详细了解。

简单理解：

可以有多个"消息队列"（message Queue），不同的消息可以指定发送给不同的Message Queue，

而这是通过Exchange来实现的，发送消息到"消息队列"中时，可以指定routiing_key，Exchange通过routing_key来吧消息路由（routes）到不同的"消息队列"中去。

如图：



exchange 对应 一个消息队列(queue)，即：通过"消息路由"的机制使exchange对应queue，每个queue对应每个worker

写个例子：

vim demon3.py

from celery import Celery
app = Celery()
app.config_from_object("celeryconfig")
@app.task
def taskA(x, y):
    return x * y
@app.task
def taskB(x, y, z):
    return x + y + z
@app.task
def add(x, y):
    return x + y

vim celeryconfig.py

from kombu import Queue
BORKER_URL = "redis://192.168.48.131:6379/1"				#1库
CELERY_RESULT_BACKEND = "redis://192.168.48.131:6379/2"	#2库
CELERY_QUEUES = {
    Queue("default", Exchange("default"), routing_key = "default"),
    Queue("for_task_A", Exchange("for_task_A"), routing_key = "for_task_A"),
    Queue("for_task_B", Exchange("for_task_B"), routing_key = "for_task_B")
}
#路由
CELERY_ROUTES = {
    "demon3.taskA":{"queue": "for_task_A",  "routing_key": "for_task_A"},
    "demon3.taskB":{"queue": "for_task_B",  "routing_key": "for_task_B"}
}

下面把两个脚本导入服务器：

指定taskA启动一个worker：

# celery -A demon3 worker -l info -n workerA.%h -Q for_task_A

同理：

# celery -A demon3 worker -l info -n workerB.%h -Q for_task_B

下面远程客户端调用：新文件

vim remote.py

from demon3 import *
r1 = taskA.delay(10, 20)
print (r1.result)
print (r1.status)
r2 = taskB.delay(10, 20, 30)
time.sleep(1)
prnit (r2.result)
print (r2.status)
#print (dir(r2))
r3 = add.delay(100, 200)
print (r3.result)
print (r3.status)	#PENDING

看到状态是PENDING，表示没有执行，这个是因为没有celeryconfig.py文件中指定改route到哪一个Queue中，所以会被发动到默认的名字celery的Queue中，但是我们还没有启动worker执行celery中的任务。

下面，我们来启动一个worker来执行celery队列中的任务

# celery -A tasks worker -l info -n worker.%h -Q celery 		##默认的

可以看到这行的结果为success

print(re3.status)    #SUCCESS




定时任务：

Celery 与 定时任务

在celery中执行定时任务非常简单，只需要设置celery对象中的CELERYBEAT_SCHEDULE属性即可。

下面我们接着在配置文件：celeryconfig.py，添加关于 CELERYBEAT_SCHEDULE 变量到脚本中去：

CELERY_TIMEZONE = 'UTC'
CELERYBEAT_SCHEDULE = {
    'taskA_schedule' : {
        'task':'tasks.taskA',
        'schedule':20,
        'args':(5,6)
    },
'taskB_scheduler' : {
    'task':"tasks.taskB",
    "schedule":200,
    "args":(10,20,30)
    },
'add_schedule': {
    "task":"tasks.add",
    "schedule":10,
    "args":(1,2)
    }
}

注意格式，否则会有问题

启动：

celery -A demon3 worker -l info -n workerA.%h -Q for_task_A

celery -A demon3 worker -l info -n workerB.%h -Q for_task_B

celery -A tasks worker -l info -n worker.%h -Q celery

celery -A demon3 beat

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