python之celery使用详解一

前言

前段时间需要使用rabbitmq做写缓存,一直使用pika+rabbitmq的组合,pika这个模块虽然可以很直观地操作rabbitmq,但是官方给的例子太简单,对其底层原理了解又不是很深,遇到很多坑,尤其是需要自己写连接池管理和channel池管理。虽然也有用过celery,一直也是celery+redis的组合,涉及很浅;目前打算深研一下celery+redis+rabbitmq的使用。

celery + rabbitmq初步

我们先不在集成框架如flask或Django中使用celery,而仅仅单独使用。

简单介绍

Celery 是一个异步任务队列,一个Celery有三个核心组件:

  • Celery 客户端: 用于发布后台作业;当与 Flask 一起工作的时候,客户端与 Flask 应用一起运行。

  • Celery workers: 运行后台作业的进程。Celery 支持本地和远程的 workers,可以在本地服务器上启动一个单独的 worker,也可以在远程服务器上启动worker,需要拷贝代码;

  • 消息代理: 客户端通过消息队列和 workers 进行通信,Celery 支持多种方式来实现这些队列。最常用的代理就是 RabbitMQ 和 Redis。

安装rabbitmq和redis

sudo pip install redis

为了提高性能,官方推荐使用librabbitmq,这是一个连接rabbitmq的C++的库;

# 选择broker客户端、序列化和并发
sudo pip install celery[librabbitmq,redis,msgpack,gevent]

初步使用

一般我们使用redis做结果存储,使用rabbitmq做任务队列;

第一步:创建并发送一个异步任务

# 初始化
# tasks.py
from celery import Celery
app = Celery('tasks', broker='amqp://username:passwd@ip:port/varhost',backend='redis://username:passwd@ip:6390/db')

@app.task
def add(x, y):
    return x + y

if __name__ == '__main__':
    result = add.delay(30, 42)

# broker:任务队列的中间人;
# backend:任务执行结果的存储;

发生了什么事

  • app.task装饰add函数成一个Task实例,add.delay函数将task实例序列化后,通过librabbitmq库的方法将任务发送到rabbitmq;

  • 该过程创建一个名字为celery的exchange交换机,类型为direct(直连交换机);创建一个名为celery的queue,队列和交换机使用路由键celery绑定;

  • 打开rabbitmq管理后台,可以看到有一条消息已经在celery队列中;

记住:当有多个装饰器的时候,app.task一定要在最外层;

扩展

如果使用redis作为任务队列中间人,在redis中存在两个键 celery和_kombu.binding.celery, _kombu.binding.celery表示有一名为 celery 的任务队列(Celery 默认),而键celery为默认队列中的任务列表,使用list类型,可以看看添加进去的任务数据。

第二步:开启worker执行任务

在项目目录下执行命令:

celery -A app.celery_tasks.celery worker -Q queue --loglevel=info

# -A参数指定创建的celery对象的位置,该app.celery_tasks.celery指的是app包下面的celery_tasks.py模块的celery实例,注意一定是初始化后的实例,后面加worker表示该实例就是任务执行者;
# -Q参数指的是该worker接收指定的队列的任务,这是为了当多个队列有不同的任务时可以独立;如果不设会接收所有的队列的任务;
# -l参数指定worker输出的日志级别;

任务执行完毕后结果存储在redis中,查看redis中的数据,发现存在一个string类型的键值对:

celery-task-meta-064e4262-e1ba-4e87-b4a1-52dd1418188f:data

该键值对的失效时间默认为24小时。

分析序列化的消息

add.delay将Task实例序列化后发送到rabbitmq,那么序列化的过程是怎样的呢?

下面是添加到rabbitmq任务队列中的消息数据,使用的是pickle模块对body部分的数据进行序列化:

{"body": "gAJ9cQAoWAQAAAB0YXNrcQFYGAAAAHRlc3RfY2VsZXJ5LmFkZF90b2dldGhlcnECWAIAAABpZHEDWCQAAAA2NmQ1YTg2Yi0xZDM5LTRjODgtYmM5OC0yYzE4YjJjOThhMjFxBFgEAAAAYXJnc3EFSwlLKoZxBlgGAAAAa3dhcmdzcQd9cQhYBwAAAHJldHJpZXNxCUsAWAMAAABldGFxCk5YBwAAAGV4cGlyZXNxC05YAwAAAHV0Y3EMiFgJAAAAY2FsbGJhY2tzcQ1OWAgAAABlcnJiYWNrc3EOTlgJAAAAdGltZWxpbWl0cQ9OToZxEFgHAAAAdGFza3NldHERTlgFAAAAY2hvcmRxEk51Lg==",  
# body是序列化后使用base64编码的信息,包括具体的任务参数,其中包括了需要执行的方法、参数和一些任务基本信息
"content-encoding": "binary", # 序列化数据的编码方式
"content-type": "application/x-python-serialize",  # 任务数据的序列化方式,默认使用python内置的序列化模块pickle
"headers": {}, 
"properties": 
        {"reply_to": "b7580727-07e5-307b-b1d0-4b731a796652",       # 结果的唯一id
        "correlation_id": "66d5a86b-1d39-4c88-bc98-2c18b2c98a21",  # 任务的唯一id
        "delivery_mode": 2, 
        "delivery_info": {"priority": 0, "exchange": "celery", "routing_key": "celery"},  # 指定交换机名称,路由键,属性
        "body_encoding": "base64", # body的编码方式
        "delivery_tag": "bfcfe35d-b65b-4088-bcb5-7a1bb8c9afd9"}}

将序列化消息反序列化

import pickle
import base64
result = base64.b64decode('gAJ9cQAoWAQAAAB0YXNrcQFYGAAAAHRlc3RfY2VsZXJ5LmFkZF90b2dldGhlcnECWAIAAABpZHEDWCQAAAA2NmQ1YTg2Yi0xZDM5LTRjODgtYmM5OC0yYzE4YjJjOThhMjFxBFgEAAAAYXJnc3EFSwlLKoZxBlgGAAAAa3dhcmdzcQd9cQhYBwAAAHJldHJpZXNxCUsAWAMAAABldGFxCk5YBwAAAGV4cGlyZXNxC05YAwAAAHV0Y3EMiFgJAAAAY2FsbGJhY2tzcQ1OWAgAAABlcnJiYWNrc3EOTlgJAAAAdGltZWxpbWl0cQ9OToZxEFgHAAAAdGFza3NldHERTlgFAAAAY2hvcmRxEk51Lg==')
print(pickle.loads(result))

# 结果
{
    'task': 'test_celery.add_together',  # 需要执行的任务
    'id': '66d5a86b-1d39-4c88-bc98-2c18b2c98a21',  # 任务的唯一id
    'args': (9, 42),   # 任务的参数
    'kwargs': {},      
    'retries': 0, 
    'eta': None, 
    'expires': None, # 任务失效时间
    'utc': True, 
    'callbacks': None, # 完成后的回调
    'errbacks': None,  # 任务失败后的回调
    'timelimit': (None, None), # 超时时间
    'taskset': None, 
    'chord': None
}

我们可以看到body里面有我们需要执行的函数的一切信息,celery的worker接收到消息后就会反序列化body数据,执行相应的方法。

  • 常见的数据序列化方式
binary: 二进制序列化方式;python的pickle默认的序列化方法;
json:json 支持多种语言, 可用于跨语言方案,但好像不支持自定义的类对象;
XML:类似标签语言;
msgpack:二进制的类 json 序列化方案, 但比 json 的数据结构更小, 更快;
yaml:yaml 表达能力更强, 支持的数据类型较 json 多, 但是 python 客户端的性能不如 json

经过比较,为了保持跨语言的兼容性和速度,采用msgpack或json方式;

celery配置

celery的性能和许多因素有关,比如序列化的方式,连接rabbitmq的方式,多进程、单线程等等,我们可以指定配置;

基本配置项

CELERY_DEFAULT_QUEUE:默认队列
BROKER_URL  : 代理人即rabbitmq的网址
CELERY_RESULT_BACKEND:结果存储地址
CELERY_TASK_SERIALIZER:任务序列化方式
CELERY_RESULT_SERIALIZER:任务执行结果序列化方式
CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES:任务过期时间
CELERY_ACCEPT_CONTENT:指定任务接受的内容序列化类型(序列化),一个列表;

加载配置

# main.py
from celery import Celery
import celeryconfig
app = Celery(__name__, include=["task"])
# 引入配置文件
app.config_from_object(celeryconfig)

if __name__ == '__main__':
    result = add.delay(30, 42)

# task.py
from main import app
@app.task
def add(x, y):
    return x + y  

# celeryconfig.py
BROKER_URL =  'amqp://username:password@localhost:5672/yourvhost'
CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://localhost:6379/0'
CELERY_TASK_SERIALIZER = 'msgpack'
CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'msgpack'
CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = 60 * 60 * 24   # 任务过期时间
CELERY_ACCEPT_CONTENT = ["msgpack"]            # 指定任务接受的内容序列化的类型.

也可以直接加载配置

from celery import Celery
import celeryconfig
app = Celery(__name__, include=["task"])
app.conf.update(
        task_serializer='json',
        accept_content=['json'],
        result_serializer='json',
        timezone='Europe/Oslo',
        enable_utc=True,
    )

此外还有两个方法可以加载配置,但开发不会直接调用:

app.config_from_envvar() # 从环境变量加载
app.config_from_cmdline() # 从命令行加载

一份比较常用的配置文件

# 注意,celery4版本后,CELERY_BROKER_URL改为BROKER_URL
BROKER_URL = 'amqp://username:passwd@host:port/虚拟主机名'
# 指定结果的接受地址
CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://username:passwd@host:port/db'
# 指定任务序列化方式
CELERY_TASK_SERIALIZER = 'msgpack' 
# 指定结果序列化方式
CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'msgpack'
# 任务过期时间,celery任务执行结果的超时时间
CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = 60 * 20   
# 指定任务接受的序列化类型.
CELERY_ACCEPT_CONTENT = ["msgpack"]   
# 任务发送完成是否需要确认,这一项对性能有一点影响     
CELERY_ACKS_LATE = True  
# 压缩方案选择,可以是zlib, bzip2,默认是发送没有压缩的数据
CELERY_MESSAGE_COMPRESSION = 'zlib' 
# 规定完成任务的时间
CELERYD_TASK_TIME_LIMIT = 5  # 在5s内完成任务,否则执行该任务的worker将被杀死,任务移交给父进程
# celery worker的并发数,默认是服务器的内核数目,也是命令行-c参数指定的数目
CELERYD_CONCURRENCY = 4 
# celery worker 每次去rabbitmq预取任务的数量
CELERYD_PREFETCH_MULTIPLIER = 4 
# 每个worker执行了多少任务就会死掉,默认是无限的
CELERYD_MAX_TASKS_PER_CHILD = 40 
# 设置默认的队列名称,如果一个消息不符合其他的队列就会放在默认队列里面,如果什么都不设置的话,数据都会发送到默认的队列中
CELERY_DEFAULT_QUEUE = "default" 
# 设置详细的队列
CELERY_QUEUES = {
    "default": { # 这是上面指定的默认队列
        "exchange": "default",
        "exchange_type": "direct",
        "routing_key": "default"
    },
    "topicqueue": { # 这是一个topic队列 凡是topictest开头的routing key都会被放到这个队列
        "routing_key": "topic.#",
        "exchange": "topic_exchange",
        "exchange_type": "topic",
    },
    "task_eeg": { # 设置扇形交换机
        "exchange": "tasks",
        "exchange_type": "fanout",
        "binding_key": "tasks",
    },
}

在celery4.0以后配置参数改成了小写,对于4.0以后的版本替代参数:

4.0版本以下参数          4.0版本以上配置参数
CELERY_ACCEPT_CONTENT   accept_content
CELERY_ENABLE_UTC   enable_utc
CELERY_IMPORTS  imports
CELERY_INCLUDE  include
CELERY_TIMEZONE timezone
CELERYBEAT_MAX_LOOP_INTERVAL    beat_max_loop_interval
CELERYBEAT_SCHEDULE beat_schedule
CELERYBEAT_SCHEDULER    beat_scheduler
CELERYBEAT_SCHEDULE_FILENAME    beat_schedule_filename
CELERYBEAT_SYNC_EVERY   beat_sync_every
BROKER_URL  broker_url
BROKER_TRANSPORT    broker_transport
BROKER_TRANSPORT_OPTIONS    broker_transport_options
BROKER_CONNECTION_TIMEOUT   broker_connection_timeout
BROKER_CONNECTION_RETRY broker_connection_retry
BROKER_CONNECTION_MAX_RETRIES   broker_connection_max_retries
BROKER_FAILOVER_STRATEGY    broker_failover_strategy
BROKER_HEARTBEAT    broker_heartbeat
BROKER_LOGIN_METHOD broker_login_method
BROKER_POOL_LIMIT   broker_pool_limit
BROKER_USE_SSL  broker_use_ssl
CELERY_CACHE_BACKEND    cache_backend
CELERY_CACHE_BACKEND_OPTIONS    cache_backend_options
CASSANDRA_COLUMN_FAMILY cassandra_table
CASSANDRA_ENTRY_TTL cassandra_entry_ttl
CASSANDRA_KEYSPACE  cassandra_keyspace
CASSANDRA_PORT  cassandra_port
CASSANDRA_READ_CONSISTENCY  cassandra_read_consistency
CASSANDRA_SERVERS   cassandra_servers
CASSANDRA_WRITE_CONSISTENCY cassandra_write_consistency
CASSANDRA_OPTIONS   cassandra_options
CELERY_COUCHBASE_BACKEND_SETTINGS   couchbase_backend_settings
CELERY_MONGODB_BACKEND_SETTINGS mongodb_backend_settings
CELERY_EVENT_QUEUE_EXPIRES  event_queue_expires
CELERY_EVENT_QUEUE_TTL  event_queue_ttl
CELERY_EVENT_QUEUE_PREFIX   event_queue_prefix
CELERY_EVENT_SERIALIZER event_serializer
CELERY_REDIS_DB redis_db
CELERY_REDIS_HOST   redis_host
CELERY_REDIS_MAX_CONNECTIONS    redis_max_connections
CELERY_REDIS_PASSWORD   redis_password
CELERY_REDIS_PORT   redis_port
CELERY_RESULT_BACKEND   result_backend
CELERY_MAX_CACHED_RESULTS   result_cache_max
CELERY_MESSAGE_COMPRESSION  result_compression
CELERY_RESULT_EXCHANGE  result_exchange
CELERY_RESULT_EXCHANGE_TYPE result_exchange_type
CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES  result_expires
CELERY_RESULT_PERSISTENT    result_persistent
CELERY_RESULT_SERIALIZER    result_serializer
CELERY_RESULT_DBURI 请result_backend改用。
CELERY_RESULT_ENGINE_OPTIONS    database_engine_options
[...]_DB_SHORT_LIVED_SESSIONS   database_short_lived_sessions
CELERY_RESULT_DB_TABLE_NAMES    database_db_names
CELERY_SECURITY_CERTIFICATE security_certificate
CELERY_SECURITY_CERT_STORE  security_cert_store
CELERY_SECURITY_KEY security_key
CELERY_ACKS_LATE    task_acks_late
CELERY_TASK_ALWAYS_EAGER    task_always_eager
CELERY_TASK_ANNOTATIONS task_annotations
CELERY_TASK_COMPRESSION task_compression
CELERY_TASK_CREATE_MISSING_QUEUES   task_create_missing_queues
CELERY_TASK_DEFAULT_DELIVERY_MODE   task_default_delivery_mode
CELERY_TASK_DEFAULT_EXCHANGE    task_default_exchange
CELERY_TASK_DEFAULT_EXCHANGE_TYPE   task_default_exchange_type
CELERY_TASK_DEFAULT_QUEUE   task_default_queue
CELERY_TASK_DEFAULT_RATE_LIMIT  task_default_rate_limit
CELERY_TASK_DEFAULT_ROUTING_KEY task_default_routing_key
CELERY_TASK_EAGER_PROPAGATES    task_eager_propagates
CELERY_TASK_IGNORE_RESULT   task_ignore_result
CELERY_TASK_PUBLISH_RETRY   task_publish_retry
CELERY_TASK_PUBLISH_RETRY_POLICY    task_publish_retry_policy
CELERY_QUEUES   task_queues
CELERY_ROUTES   task_routes
CELERY_TASK_SEND_SENT_EVENT task_send_sent_event
CELERY_TASK_SERIALIZER  task_serializer
CELERYD_TASK_SOFT_TIME_LIMIT    task_soft_time_limit
CELERYD_TASK_TIME_LIMIT task_time_limit
CELERY_TRACK_STARTED    task_track_started
CELERYD_AGENT   worker_agent
CELERYD_AUTOSCALER  worker_autoscaler
CELERYD_CONCURRENCY worker_concurrency
CELERYD_CONSUMER    worker_consumer
CELERY_WORKER_DIRECT    worker_direct
CELERY_DISABLE_RATE_LIMITS  worker_disable_rate_limits
CELERY_ENABLE_REMOTE_CONTROL    worker_enable_remote_control
CELERYD_HIJACK_ROOT_LOGGER  worker_hijack_root_logger
CELERYD_LOG_COLOR   worker_log_color
CELERYD_LOG_FORMAT  worker_log_format
CELERYD_WORKER_LOST_WAIT    worker_lost_wait
CELERYD_MAX_TASKS_PER_CHILD worker_max_tasks_per_child
CELERYD_POOL    worker_pool
CELERYD_POOL_PUTLOCKS   worker_pool_putlocks
CELERYD_POOL_RESTARTS   worker_pool_restarts
CELERYD_PREFETCH_MULTIPLIER worker_prefetch_multiplier
CELERYD_REDIRECT_STDOUTS    worker_redirect_stdouts
CELERYD_REDIRECT_STDOUTS_LEVEL  worker_redirect_stdouts_level
CELERYD_SEND_EVENTS worker_send_task_events
CELERYD_STATE_DB    worker_state_db
CELERYD_TASK_LOG_FORMAT worker_task_log_format
CELERYD_TIMER   worker_timer
CELERYD_TIMER_PRECISION worker_timer_precision

总结

接下来我们分析celery具体的使用方法。celery使用详解二

参考

  • http://docs.celeryproject.org/en/latest/userguide/tasks.html#task-options

  • http://docs.jinkan.org/docs/celery/getting-started/first-steps-with-celery.html

  • http://www.pythondoc.com/flask-celery/first.html

  • https://blog.csdn.net/kk123a/article/details/74549117

  • https://blog.csdn.net/preyta/article/details/54288870

posted @ 2018-04-09 14:40 天宇之游 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏