django-celery
https://blog.csdn.net/bbwangj/article/details/89312355
计划任务功能
- Celery 是一个强大的分布式任务队列，它可以让任务的执行完全脱离主程序，甚至可以被分配到其他主机上运行。我们通常使用它来实现异步任务（async task）和定时任务（crontab）。它的架构组成如下图
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image.png
Celery 主要包含以下几个模块：
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任务模块 Task，包含异步任务和定时任务。其中，异步任务通常在业务逻辑中被触发并发往任务队列，而定时任务由 Celery Beat 进程周期性地将任务发往任务队列。
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Bear: 任务调度，通过celery beat可以周期性的将需要执行的任务发送给队列
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消息中间件 Broker，Broker，即为任务调度队列，接收任务生产者发来的消息（即任务），将任务存入队列。Celery 本身不提供队列服务，官方推荐使用 RabbitMQ 和 Redis 等。
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任务执行单元 Worker，Worker 是执行任务的处理单元，它实时监控消息队列，获取队列中调度的任务，并执行它。
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任务结果存储 Backend，Backend 用于存储任务的执行结果，以供查询。同消息中间件一样，存储也可使用 RabbitMQ, Redis 和 MongoDB 等。
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异步任务
使用 Celery 实现异步任务主要包含三个步骤：
- 创建一个 Celery 实例
- 启动 Celery Worker
- 应用程序调用异步任务
django-celery配置
0. 最终项目修改文件如下：
aiops-base[xy_m] # 项目名
| -- apps
| -- ops_nginx # 应用
| -- tasks.py
| -- xm_m # 工程名
| -- __init__.py
| -- celery.py
| -- settings.py
1. requirements.txt 依赖
django-celery 目前支持到 3.3.1， 相应python3.6.x, celery使用3.1.x,
django-celery
flower
redis==2.10.6
2. setting.py
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开头增加如上配置文件，根据实际情况配置redis的地址和端口，时区一定要设置为Asia/Shanghai。否则时间不准确回影响定时任务的运行。
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首先导出djcelery模块，并调用setup_loader方法加载有关配置；注意配置时区，不然默认使用UTC时间会比东八区慢8个小时。其中INSTALLED_APPS末尾添加两项，分别表示添加celery服务和自己定义的apps服务。
INSTALLED_APPS = {
...
djcelery,
...
}
# Celery
import djcelery
djcelery.setup_loader()
# 设置时区
CELERY_TIMEZONE = 'Asia/Shanghai'
# 使用redis作为任务队列
BROKER_URL = 'redis://127.0.0.1:6379/8'
# 定时任务调度器
CELERYBEAT_SCHEDULER = 'djcelery.schedulers.DatabaseScheduler'
# 使用redis存储任务执行结果，默认不使用
CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://localhost:6379/9'
# CELERY_ACCEPT_CONTENT = ['application/json'] # 指定任务接收的内容序列化类型
# 任务序列化方式
CELERY_TASK_SERIALIZER = 'json'
# 任务结果序列化方式
CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json'
# 任务执行结果的超时时间 s
# CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = 900
# 是否压缩
CELERY_MESSAGE_COMPRESSION = 'zlib'
# 并发数默认已CPU数量定
CELERYD_CONCURRENCY = 4
# celery worker 每次去redis取任务的数量
CELERYD_PREFETCH_MULTIPLIER = 4
# 每个worker最多执行N个任务就摧毁
CELERYD_MAX_TASKS_PER_CHILD = 20
# 可以防止死锁
CELERYD_FORCE_EXECV = True
# CELERY_ENABLE_UTC = False # 关闭时区
3. 编写celery.py # 项目目录下
from __future__ import absolute_import
import os
from celery import Celery
# 工程名
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'xy_m.settings')
from django.conf import settings
# 工程名
app = Celery('xy_m')
app.config_from_object('django.conf:settings')
# This means that you don’t have to use multiple configuration files, and instead configure Celery directly from the Django settings.
# You can pass the object directly here, but using a string is better since then the worker doesn’t have to serialize the object.
app.autodiscover_tasks(lambda: settings.INSTALLED_APPS)
# With the line above Celery will automatically discover tasks in reusable apps if you define all tasks in a separate tasks.py module.
# The tasks.py should be in dir which is added to INSTALLED_APP in settings.py.
# So you do not have to manually add the individual modules to the CELERY_IMPORT in settings.py.
@app.task(bind=True)
def debug_task(self):
print('Request: {0!r}'.format(self.request)) # dumps its own request information
4. 修改工程名下的 init.py
#!/bin/python
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
5. 添加apps中需要执行App， 添加到tasks.py中
from __future__ import absolute_import
from celery import task
@task()
def add(x, y):
"""
task 测试
:param x:
:param y:
:return:
"""
print("%d + %d = %d" % (x, y, x + y))
return x + y
6. 同步数据库
python manage.py makemigrations
python manage.py migrate
7. 启动进程
# 用来监控任务变化的
python manage.py celery beat
# 任务执行进程，worker进程
python manage.py celery worker -c 6 -l debug
# flow启动
celery flower --address=0.0.0.0 --port=9001 --broker=redis://127.0.0.1:6379/8
[I 210111 19:37:08 command:137] Visit me at http://0.0.0.0:9001
[I 210111 19:37:08 command:142] Broker: redis://127.0.0.1:6379/8
[I 210111 19:37:08 command:145] Registered tasks:
['celery.backend_cleanup',
'celery.chain',
'celery.chord',
'celery.chord_unlock',
'celery.chunks',
'celery.group',
'celery.map',
'celery.starmap']
[I 210111 19:37:08 mixins:231] Connected to redis://127.0.0.1:6379/8
9. django-admin 添加任务
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image.png
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效果
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