Django集成Celery实现异步与定时任务详解
本文介绍如何在Django项目中配置Celery以执行异步和定时任务。涵盖Broker与Worker架构、异步任务部署步骤、定时任务Crontab配置及Celery Beat启动方法,并提供处理内存泄漏、多Broker配置等实用Tips,帮助开发者高效管理后台任务调度。
本文所有演示代码均基于Django 2.0版本环境。
Celery是一个基于Python开发的简单、灵活且可靠的分布式任务队列框架,支持使用任务队列的方式在分布式的机器/进程/线程上执行任务调度。它采用典型的生产者-消费者模型,主要由三部分组成:
- 消息队列Broker:Broker实际上就是一个MQ队列服务,可以使用Redis、RabbitMQ等作为Broker。
- 处理任务的消费者Workers:Broker通知Worker队列中有任务,Worker去队列中取出任务执行,每一个Worker就是一个进程。
- 存储结果的Backend:执行结果存储在Backend,默认也会存储在Broker使用的MQ队列服务中,也可以单独配置用何种服务做Backend。

异步任务
我的异步使用场景为项目上线:前端Web上有个上线按钮,点击按钮后发请求给后端,后端执行上线过程要5分钟,后端在接收到请求后把任务放入队列异步执行,同时马上返回给前端一个任务执行中的结果。若果没有异步执行会怎么样呢?同步的情况就是执行过程中前端一直在等后端返回结果,页面转呀转的就转超时了。
异步任务配置
1.安装RabbitMQ,这里我们使用RabbitMQ作为Broker,安装完成后默认启动了,也不需要其他任何配置。
# apt-get install rabbitmq-server
2.安装Celery。
# pip3 install celery
3.Celery用在Django项目中,Django项目目录结构(简化)如下。
website/ |-- deploy | |-- admin.py | |-- apps.py | |-- __init__.py | |-- models.py | |-- tasks.py | |-- tests.py | |-- urls.py | `-- views.py |-- manage.py |-- README `-- website |-- celery.py |-- __init__.py |-- settings.py |-- urls.py `-- wsgi.py
4.创建 website/celery.py 主文件。
from __future__ import absolute_import, unicode_literals
import os
from celery import Celery, platforms
# set the default Django settings module for the 'celery' program.
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'website.settings')
app = Celery('website')
# Using a string here means the worker don't have to serialize
# the configuration object to child processes.
# - namespace='CELERY' means all celery-related configuration keys
# should have a `CELERY_` prefix.
app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY')
# Load task modules from all registered Django app configs.
app.autodiscover_tasks()
# 允许root 用户运行celery
platforms.C_FORCE_ROOT = True
@app.task(bind=True)
def debug_task(self):
print('Request: {0!r}'.format(self.request))
5.在 website/__init__.py 文件中增加如下内容,确保Django启动的时候这个App能够被加载到。
from __future__ import absolute_import # This will make sure the app is always imported when # Django starts so that shared_task will use this app. from .celery import app as celery_app __all__ = ['celery_app']
6.各应用创建tasks.py文件,这里为 deploy/tasks.py。
from __future__ import absolute_import from celery import shared_task @shared_task def add(x, y): return x + y
注意tasks.py必须建在各App的根目录下,且只能叫tasks.py,不能随意命名。
7.views.py中引用使用这个tasks异步处理。
from deploy.tasks import add def post(request): result = add.delay(2, 3)
result.ready() result.get(timeout=1) result.traceback
8.启动Celery。
# celery -A website worker -l info
9.这样在调用post这个方法时,里边的add就可以异步处理了。
定时任务
定时任务的使用场景就很普遍了,比如我需要定时发送报告给老板~
定时任务配置
1. website/celery.py 文件添加如下配置以支持定时任务Crontab。
from celery.schedules import crontab
app.conf.update(
CELERYBEAT_SCHEDULE = {
'sum-task': {
'task': 'deploy.tasks.add',
'schedule': timedelta(seconds=20),
'args': (5, 6)
}
'send-report': {
'task': 'deploy.tasks.report',
'schedule': crontab(hour=4, minute=30, day_of_week=1),
}
}
)
定义了两个task:
- 名字为'sum-task'的task,每20秒执行一次add函数,并传了两个参数5和6。
- 名字为'send-report'的task,每周一早上4:30执行report函数。
timedelta是datetime中的一个对象,需要 from datetime import timedelta 引入,有如下几个参数。
- days
- seconds
- microseconds
- milliseconds
- minutes
- hours
Crontab的参数有:
month_of_year day_of_month day_of_week hour minute
2. deploy/tasks.py 文件添加report方法:
@shared_task def report(): return 5
3.启动Celery Beat,Celery启动了一个Beat进程一直在不断的判断是否有任务需要执行。
# celery -A website beat -l info
Tips
1.如果你同时使用了异步任务和计划任务,有一种更简单的启动方式 celery -A website worker -b -l info ,可同时启动Worker和Beat。
2.如果使用的不是RabbitMQ做队列那么需要在主配置文件中 website/celery.py 配置Broker和Backend,如下:
# redis做MQ配置
app = Celery('website', backend='redis', broker='redis://localhost')
# rabbitmq做MQ配置
app = Celery('website', backend='amqp', broker='amqp://admin:admin@localhost')
3.Celery不能用Root用户启动的话需要在主配置文件中添加 platforms.C_FORCE_ROOT = True。
4.Celery在长时间运行后可能出现内存泄漏,需要添加配置 CELERYD_MAX_TASKS_PER_CHILD = 10 ,表示每个Worker执行了多少个任务就死掉。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持本站。
本站声明
本文内容仅供参考,不代表本站观点。转载或引用请注明出处。如发现内容问题,请通过联系我们页面反馈。













