分布式队列神器 Celery，你了解多少?｜Python 主题月

我们在web开发中会经常遇到异步任务，对于一些消耗资源和时间的操作，如果不从应用中单独抽出来的话，体验是非常不好的，例如：一个手机验证码登录的过程，当用户输入手机号点击发送后，如果如果直接扔给后端应用去执行的话，就会引起网络IO的阻塞，那整个应用就非常不友好了，那如何优雅的解决这个问题呢？

我们可以使用异步任务，当接收到请求后，我们可以在业务逻辑的处理时触发一个异步任务，前端立即返回读秒让用户接收验证码，同时由于是异步执行的任务，后端也可以处理其他的请求，这就非常的完美了。

实现异步任务的工具有很多，其原理也都是去实现一个消息队列，这里我们主要来了解一下Celery。

Celery 是什么?

Celery简介

Celery是一个由Python编写的简单，灵活且可靠的分布式系统，它可以处理大量消息，同时也提供了操作、维护该分布式系统所需的工具。

说白点就是，Celery 是一个异步任务的调度工具，它专注于实时任务处理，支持任务调度。有了Celery，我们可以快速建立一个分布式任务队列并能够简单的管理。Celery虽然是由python编写， 但协议可以用任何语言实现。迄今，已有 Ruby 实现的RCelery、node.js 实现的node-celery以及一个PHP 客户端 。

Celery架构

此处借鉴一张图片，这张图非常明了把Celery的组成以及工作方式描述出来了。

Celery的架构由下面三个部分组成：

Brokers

意为中间件/中间人，在这里指的是任务队列，我们要注意Celery本身不是任务队列，它是管理分布式任务队列的工具，换一句话说，用Celery可以快速进行任务队列的使用与管理， Celery可以方便的和第三方提供的任务队列集成，例如RabbitMQ, Redis等。

Worker

任务执行单元，是Celery提供的任务执行的单元，简单来说，它就是Celery的工人。就是一打工人，一心只有工作哈哈哈。

类似于消费者，它实时监控着任务队列，当有新的任务入队时，它会从任务队列中取出任务并执行。

backend/Task result store

任务结构存储，顾名思义，它就是用来存储Worker执行的任务的结果的地方，Celery支持以不同方式存储任务的结果，有redis，Memcached等。

简单来说，当用户、或者我们的应用中的触发器将任务入Brokers队列之后，Celery的Worker就会取出任务并执行，然后将结构保存到Task result store中。

使用Celery

简单实现

Celery及消息队列（redis/RabbitMQ）的安装过程在这里就不再赘述了，出于方便，我们这里使用redis，点击这里查看官网给出的更多的Brokers和backend支持。

首先，我们新建一个tasks.py文件。

import time
from celery import Celery

brokers = 'redis://127.0.0.1:6379/0'
backend = 'redis://127.0.0.1:6379/1'

app = Celery('tasks', broker=brokers, backend=backend)

@app.task 
def add(x, y):
    time.sleep(2)
    return x + y

上述代码，我们导入了celery库，新建了一个celery实例，传入了broker和backend,然后创建了任务函数add，我们用time.sleep(2)来模拟耗时操作。

接下来我们要启动Celery服务，在当前命令行终端运行：

celery -A tasks worker  --loglevel=info

注意：如果在Windows中要运行如下命令：

celery -A celery_app worker --loglevel=info -P eventlet

不然会报错。。。。。。

我们会看到下面的输出结果：

 D:\use_Celery>celery -A tasks worker --loglevel=info -P eventlet

 -------------- celery@DESKTOP-8E96VUV v4.4.2 (cliffs)
--- ***** -----
-- ******* ---- Windows-10-10.0.18362-SP0 2021-07-13 15:12:19
- *** --- * ---
- ** ---------- [config]
- ** ---------- .> app:         tasks:0x35a2270
- ** ---------- .> transport:   redis://127.0.0.1:6379/0
- ** ---------- .> results:     redis://127.0.0.1:6379/1
- *** --- * --- .> concurrency: 8 (eventlet)
-- ******* ---- .> task events: OFF (enable -E to monitor tasks in this worker)
--- ***** -----
 -------------- [queues]
                .> celery           exchange=celery(direct) key=celery


[tasks]
  . tasks.add

[2021-07-13 15:12:19,097: INFO/MainProcess] Connected to redis://127.0.0.1:6379/0
[2021-07-13 15:12:19,134: INFO/MainProcess] mingle: searching for neighbors
[2021-07-13 15:12:20,161: INFO/MainProcess] mingle: all alone
[2021-07-13 15:12:20,271: INFO/MainProcess] pidbox: Connected to redis://127.0.0.1:6379/0.
[2021-07-13 15:12:20,273: INFO/MainProcess] celery@DESKTOP-8E96VUV ready.

这些输出包括指定的启动Celer应用的一些信息，还有注册的任务等等。 

此时worker已经处于待命状态，而 broker中还没有任务 ，我们需要触发任务进入broker中，worker才能去取出任务执行。

我们新建一个add_task.py文件:

from tasks import add

result = add.delay(5, 6)  # 使用celery提供的接口delay进行调用任务函数

while not result.ready():
    pass
print("完成:", result.get())

我们可以看到命令窗口的输出的celery执行的日志 ：

[2021-07-13 15:14:55,615: INFO/MainProcess] Received task: tasks.add[958eceff-c067-4e74-af87-6ae4f94eb80e]
[2021-07-13 15:14:57,615: INFO/MainProcess] Task tasks.add[958eceff-c067-4e74-af87-6ae4f94eb80e] succeeded in 2.0s: 11

当然我们在backend的redis中也可以看到执行任务的相关信息。

至此，一个简单的 celery 应用就完成啦。

周期/定时任务

Celery 也可以实现定时或者周期性任务，实现也很简单，只需要配置好周期任务，然后再启动要启动一个 beat 服务即可。

新建Celery配置文件celery_conf.py:

from datetime import timedelta
from celery.schedules import crontab

CELERYBEAT_SCHEDULE = {
    'add': {
        'task': 'tasks.add',
        'schedule': timedelta(seconds=3),
        'args': (16, 16)
    }
}

然后在 tasks.py 中通过app.config_from_object('celery_config') 读取Celery配置：

# tasks.py
app = Celery('tasks', backend='redis://localhost:6379/0', broker='redis://localhost:6379/0')
app.config_from_object('celery_config')

然后重新运行 worker，接着再运行 beat：

celery -A tasks beat

我们可以看到以下信息：

celery beat v4.4.2 (cliffs) is starting.
__    -    ... __   -        _
LocalTime -> 2021-07-15 09:05:32
Configuration ->
    . broker -> redis://127.0.0.1:6379/0
    . loader -> celery.loaders.app.AppLoader
    . scheduler -> celery.beat.PersistentScheduler
    . db -> celerybeat-schedule
    . logfile -> [stderr]@%WARNING
    . maxinterval -> 5.00 minutes (300s)

然后我们就可以看到启动worker的命令行在周期性的执行任务：

可以看出每3秒就有一个任务被加入队列中去执行。

那定时任务又怎样去实现呢？

也很简单，我们只需要更改一下配置文件即可：

# crontab任务
# 每周四7:30调用task.add
from celery.schedules import crontab

CELERYBEAT_SCHEDULE = {
    'add-crontab-func': {
        'task': 'tasks.add',
        'schedule': crontab(hour=9, minute=20, day_of_week=4),
        'args': (30, 20),
    },
}
CELERY_TIMEZONE = 'Asia/Shanghai'  # 配置时区信息

其中crontab(hour=9, minute=20, day_of_week=4)代表的是每周四的9点20执行一次，只要我们的Celery服务一直开着，定时任务就会按时执行；在这里我也在配置里加入了时区信息。

我在这里是9点17启动的Celery服务、运行的beat，从下面的输出可以看出，20的时候我们的定时任务就执行了。

总结

由此我们可以看出，利用 Celery 进行分布式队列管理将会大大的提高我们的开发效率，我这里也仅仅是关于Celery的简单介绍和使用，如果大家感兴趣，可以去官方文档 学习更高级更系统的用法。

最后，感谢女朋友在工作和生活中的包容、理解与支持 ！