celery

celery

celery介绍

celery：翻译过来叫芹菜，它是一个分布式的异步任务框架

celery是独立的服务

celery有什么用？

1.完成异步任务：可以提高项目的并发量，之前开启线程做，现在使用celery做

2.完成延迟任务

3.完成定时任务

架构

1.消息中间件：broker 提交的任务（函数）都放在这里，celery本身不提供消息中间件，需要借助于第三方：redis，rabbitmq

2.任务执行单元：worker，真正执行任务的地方，一个个进程，执行函数

3.结果存储：backend，函数return的结果存储在这里，celery本身不提供结果存储，借助于第三方：redis，数据库，rabbitmq

celery官网

http://www.celeryproject.org/

celery是独立的服务的解析

1.可以不依赖任何服务器，通过自身命令，启动服务

2.celery服务为为其他项目服务提供异步解决任务需求的

会有两个服务同时运行，一个是项目服务，一个是celery服务，项目服务将需要异步处理的任务交给celery服务，celery就会在需要时异步完成项目的需求
人是一个独立运行的服务（django） | 医院也是一个独立运行的服务(celery)
	正常情况下，人可以完成所有健康情况的动作，不需要医院的参与；但当人生病时，就会被医院接收，解决人生病问题
	人生病的处理方案交给医院来解决，所有人不生病时，医院独立运行，人生病时，医院就来解决人生病的需求

celery 的快速使用

安装celery
pip3 install celery

使用步骤

1.写一个main.py :实例化得到app对象，写函数，任务，注册成celery的任务
    
2.再别的程序中：提交任务--->提交到broker中去了
	add.delay(3,4)
    
3.启动worker，从broker中取任务执行，执行完放到backend中
win：    
	celery worker -A main -l info -P eventlet  # 4.x及之前用这个 
	celery -A main worker -l info -P eventlet  # 5.x及之后用这个
lin,mac: 
    celery worker -A main -l info
    celery -A main worker -l info
    
4.在backend中查看任务执行的结果

通过代码查看
from main import app
from celery.result import AsyncResult
id = '7bef14a0-f83e-4901-b4d8-e47aaac09b39'
if __name__ == '__main__':
    res = AsyncResult(id=id, app=app)
    if res.successful():
        result = res.get()  #7
        print(result)
    elif res.failed():
        print('任务失败')
        elif res.status == 'PENDING':
        print('任务等待中被执行')
    elif res.status == 'RETRY':
        print('任务异常后正在重试')
    elif res.status == 'STARTED':
        print('任务已经开始被执行')

celery包结构

写一个celery的包，以后，再任意项目中，想用，把包copy进去，导入使用即可

项目中建一个celery的包

celery_task
    -__init__.py
    -celery.py
    -user_task.py # 看app的项目建立
    -home_task.py
    
add_task.py
get_result.py

celery的使用步骤

1.新建包：celery_task

2.在包先新建一个 celery.py

3.在里面写app的初始化

4.在包里新建user_task.py 编写用户相关任务

5.在包里新建home_task.py 编写首页相关任务

6.其它程序，提交任务

7.启动worker ---》它可以先启动，在提交任务之前-->包所在的目录下

celery -A celery_task worker -l info -P eventlet

8.查看任务执行的结果了

`celery_task/celery.py`

from celery import Celery

backend = 'redis://127.0.0.1:6379/1'
broker = 'redis://127.0.0.1:6379/0'
# 一定不要忘了include
app = Celery(__name__, broker=broker, backend=backend,include=['celery_task.home_task','celery_task.user_task'])

`celery_task/home_task.py`

from .celery import app
@app.task
def add(a, b):
    time.sleep(3)
    print('计算结果是：%s' % (a + b))
    return a + b

`celery_task/user_task.py`

import time
from .celery import app
@app.task
def send_sms(mobile, code):
    time.sleep(1)
    print('短信发送成功：%s，验证吗是%s' % (mobile, code))
    return True

`add_task.py`

from celery_task.user_task import send_sms
# 提交了一个发送短信异步任务
res=send_sms.delay('18723345455','9999')
print(res)  # 672237ce-c941-415e-9145-f31f90b94627

# 任务执行，要启动worker

# 查看任务执行的结果

`get_result.py`

# 查询执行完的结果
from celery_task.celery import app

from celery.result import AsyncResult

id = '672237ce-c941-415e-9145-f31f90b94627'
if __name__ == '__main__':
    res = AsyncResult(id=id, app=app)
    if res.successful():
        result = res.get()  #7
        print(result)
    elif res.failed():
        print('任务失败')
    elif res.status == 'PENDING':
        print('任务等待中被执行')
    elif res.status == 'RETRY':
        print('任务异常后正在重试')
    elif res.status == 'STARTED':
        print('任务已经开始被执行')

celery异步任务，延迟任务，定时任务

异步任务

任务.delay(参数，参数)

延迟任务

任务.apply_async(args=[参数，参数],eta=时间对象(utc时间))

定时任务

定时任务的app的配置文件中配置

app.conf.beat_schedule = {
    'send_sms_task': {
        'task': 'celery_task.user_task.send_sms',
        'schedule': timedelta(seconds=5),
        # 'schedule': crontab(hour=8, day_of_week=1),  # 每周一早八点
        'args': ('1897334444', '7777'),
    },
    'add_task': {
        'task': 'celery_task.home_task.add',
        'schedule': crontab(hour=12, minute=10, day_of_week=3),  # 每周一早八点
        'args': (10, 20),
    }
}

启动worker :干活的人

celery -A celery_task worker -l info -P eventlet
启动beat ：提交任务的人

celery -A celery_task beat -l info

django中使用celery

使用步骤

1.把上述写好的celery包复制到项目路径下

2.在包内的celery.py中上面加入代码连接配置
```
import os
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'luffy.settings.dev')
import django
django.setup()
```
3.在django的视图类中，导入，提交任务

4.启动worker，beat

秒杀逻辑

前端

1.给秒杀事件建立一个秒杀按钮

<template>
  <div>
    <img src="" alt="" height="300px" width="300px">
    <br>
    <el-button type="danger" plain @click.once="handleClick">秒杀</el-button>
  </div>
</template>

2.向后端秒杀接口发送请求，发送完立马起了一个定时任务，每个5s，向后端查看一下是否秒杀成功，如果秒杀没成功，定时任务继续执行，如果秒杀成功了，清空定时任务，弹窗告诉他

 handleClick() {
      this.$axios.get(this.$settings.BASE_URL + 'userinfo/seckill/').then(res => {
        if (res.data.code == 100) {
          let task_id = res.data.id
          this.$message({
            message: res.data.msg,
            type: 'error'
          });
          // 起个定时任务，每隔5s向后端查询一下是否秒杀成功
          let t = setInterval(() => {
            this.$axios.get(this.$settings.BASE_URL + 'userinfo/get_result/?id=' + task_id).then(
                res => {
                  if (res.data.code == 100 || res.data.code == 101) {  //秒杀结束了，要么成功，要么失败了
                    alert(res.data.msg)
                    // 销毁掉定时任务
                    clearInterval(t)
                  } else if (res.data.code == 102) {
                    //什么事都不干
                  }
                }
            )
          }, 5000)


        }
      })
    }

后端

1.秒杀接口，提交秒杀任务

def seckill(request):
    # 提交秒杀任务
    res = seckill_task.delay()
    return JsonResponse({'code': 100, 'msg': '正在排队', 'id': str(res)})

2.查询是否秒杀成功的接口

根据用户传入的id，查询任务是否成功

def get_result(request):
    task_id = request.GET.get('id')
    res = AsyncResult(id=task_id, app=app)
    if res.successful():
        result = res.get()  # 7
        return JsonResponse({'code': 100, 'msg': str(result)})
    elif res.failed():
        print('任务失败')
        return JsonResponse({'code': 101, 'msg': '秒杀失败'})
    elif res.status == 'PENDING':
        print('任务等待中被执行')
        return JsonResponse({'code': 102, 'msg': '还在排队'})

双写一致性

接口加缓存

在首页的轮播图的接口上加上缓存，能提高接口的响应速度，提高并发量

class BannerView(GenericViewSet, CommonListModelMixin):
    queryset = Banner.objects.all().filter(is_delete=False, is_show=True).order_by('orders')[:settings.BANNER_COUNT]
    serializer_class = BannerSerializer

    def list(self, request, *args, **kwargs):
        result = cache.get('banner_list')
        if result:  # 缓存里有
            print('走了缓存，速度很快')
            return APIResponse(result=result)
        else:
            # 去数据库拿
            print('走了数据库，速度慢')
            res = super().list(request, *args, **kwargs)
            result = res.data.get('result')  # {code:100,msg:成功，result:[{},{}]}
            cache.set('banner_list', result)
            return res

注意事项

加了缓存，如果mysql数据变了，由于请求的都是缓存的数据，导致mysql和redis的数据不一致

双写一致性的问题

1.修改mysql数据库，删除缓存【缓存的修改是在后】

2.修改数据库，修改缓存【缓存的修改是在后】

3.定时更新缓存 ---》针对于实时性不是很高的接口适合定时更新

给首页轮播图接口加入了缓存，出现了双写一致性问题，使用定时更新来解决双写一致性的问题【会存在不一致的情况，我们可以忽略】---》定时任务，celery的定时任务

celery定时任务实现双写一致性

home_task.py

@app.task
def update_banner():
    # 更新缓存
    # 查询出现在轮播图的数据
    queryset = Banner.objects.all().filter(is_delete=False, is_show=True).order_by('orders')[:settings.BANNER_COUNT]
    ser = BannerSerializer(instance=queryset, many=True)
    # ser 中得图片，没有前面地址
    for item in ser.data:
        item['image'] = settings.HOST_URL + item['image']
    cache.set('banner_list', ser.data)
    return True

celery.py

app.conf.beat_schedule = {
    'update_banner': {
        'task': 'celery_task.home_task.update_banner',
        'schedule': timedelta(seconds=50),
        'args': (),
    }
}

启动步骤

1.启动django

2.启动worker

3.启动beat

后台操作：

1.第一次访问：查的数据库，放入了缓存

2.以后再访问，走缓存

3.一旦mysql数据改了，缓存可能不一致，当时我们定时更新，最终保持了一致

posted @ 2022-11-16 21:33 Nirvana* 阅读(101) 评论(0) 收藏举报

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celery有什么用？

架构

celery官网

celery是独立的服务的解析

celery 的快速使用

celery包结构

celery的使用步骤

`celery_task/celery.py`

`celery_task/home_task.py`

`celery_task/user_task.py`

`add_task.py`

`get_result.py`

celery异步任务，延迟任务，定时任务

异步任务

延迟任务

定时任务

django中使用celery

秒杀逻辑

前端

后端

双写一致性

接口加缓存

注意事项

celery定时任务实现双写一致性

启动步骤

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