celery基础知识

网络上有各种celery的资料，但看着眼花缭乱，以下资料自己通过各种网站搜索，整理汇总的，只作为自己笔记使用，外人看着会有点乱。
另外，说是celery使用redis作为broker，会出现任务重复执行问题。我通过各种手段模拟，特意把“visibility_timeout”时间改的比ETA还要小，结果还是没出现任务重传问题。不知道是否因为我用celery 4.3，截止到写这篇文章为止，是最新版本的缘故。
言归正传，这篇内容为celery的基础代码内容。

基本配置:

broker指定消息队列保存的位置；
backend指定执行结果保存的位置,如果想获取每个任务的执行结果，还需要配置一下把任务结果存在哪（可选配置，貌似不配置，运行效率会快很多）。

以下的配置全部采用redis作为broker。另外，需要安装：pip3 install redis，用来连接redis数据库

添加redis服务器代码的三种办法:
创建tasks.py,


from celery import Celery# 增加配置,redis为例
# 第一种（推荐）
app = Celery('demo',# broker指定消息队列保存的位置,如果没有密码,可以这么指定:'redis://:127.0.0.1:6379/1',broker='redis://:123456@192.168.0.100/10',# backend指定执行结果保存的位置backend='redis://:123456@192.168.0.100/11')
# 第二种
app = Celery('demo')
app.conf.update(broker_url='redis://:127.0.0.1:6379/1',result_backend='redis://:127.0.0.1:6379/2',
)
# 第三种,导入.py模块,config中指定broker_url/result_backend
app = Celery('demo')
app.config_from_object('config')

基础的celery任务配置：
①.创建一个任务 tasks.py

# 如果运行worker时,对以下代码进行修改了,需要重启worker才生效.
from celery import Celeryapp = Celery('Bruce Lin',# broker指定消息队列保存的位置,如果没有密码,可以这么指定:'redis://:127.0.0.1:6379/1',broker='redis://:123456@192.168.0.100/10',# backend指定执行结果保存的位置backend='redis://:123456@192.168.0.100/11')app.conf.update(# task_serializer='json',# Ignore other content# accept_content=['json'],# result_serializer='json',# 指定时区，不指定默认为 ‘UTC’timezone='Asia/Shanghai',enable_utc=False,# 任务结果一小时后过期(对应redis的ttl),缺省一天.# result_expires=3600,#  Number of CPU cores.机器缺省几核,这个数字就是多少.建议不要配置# worker_concurrency=4,# 并发量 同一个worker 可以同时处理任务上限,缺省为4个.官方推荐,不建议修改.貌似配置了不起效果# worker_prefetch_multiplier=10,
)# 将函数注册到app的任务里
# Bruce Lin为这个任务的名称,可自定义取,但不能有重名。默认的名称为:文件名.任务函数，比如:tasks.add
# 如果这里的函数,与上面的代码不写在一个py文件里,那么worker要运行的py文件,是这个文件名.
# 如果运行worker时,对以下代码进行修改了,需要重启worker才生效.
@app.task(name="Bruce Lin")
def add(x,y):print("running...",x,y)return x+y

②.启动Celery Worker来开始监听并执行任务

# tasks 为 tasks.py的文件名，是执行任务函数的那个py文件，必须要在同级目录执行。
# -l debug可以查看更加详细的日志，默认为 warning。
# -n指定worker的名称，当存在多台worker时，避免名称冲突，可使用本机IP地址。
# -A,指的是app程序，也就是要执行任务函数的那个py文件。
$ celery  worker -A tasks -l info -n 192.168.0.1

③.调用任务(同级目录,进入python3)

# 调用任务，使用 函数.delay 调用任务.
>>> from tasks import add
>>> add.delay(4, 4)

delay 实际上是 apply_async 的别名, 还可以使用如下方法调用, 但是 apply_async 支持更多的参数:
T.delay(arg, kwarg=value)

Star arguments shortcut to .apply_async. (.delay(*args, **kwargs) calls .apply_async(args, kwargs)).
T.apply_async((arg,), {‘kwarg’: value})

T.apply_async(countdown=10)
executes in 10 seconds from now.

T.apply_async(eta=now + timedelta(seconds=10))
executes in 10 seconds from now, specified using eta

T.apply_async(countdown=60, expires=120)
executes in one minute from now, but expires after 2 minutes.

T.apply_async(expires=now + timedelta(days=2))
expires in 2 days, set using datetime.

看你的worker终端会显示收到一个任务，此时你想看任务结果的话，需要在调用任务时　赋值个变量
在程序中,如果要获取执行结果等信息,最好配置time.sleep(),否则可能会因程序过快执行,当任务还未执行完,导致获取结果不准.

>>> result = add.delay(4, 4)
>>> result.ready()               # 返回执行状态
>>> result.result                # 查看返回结果
>>> result.get(timeout=1)        # 与result一样,查看返回结果.但get()可以添加参数,timeout意味着等待这个时间获取返回结果,超时未获得结果会报错.
>>> result.get(propagate=False)  # 程序执行过程出错报异常
>>> result.traceback             # 获取异常信息

下面介绍启动worker的2中方式：
启动worker(必须要在tasks的同级目录,才能启动worker)
启动worker 方式一：
celery worker -A tasks -l info -n 192.168.0.1
注意:如果要开启多台worker，一定要加-n 并指明当前这台worker的名称，否则可能会出现多台worker名称一样，导致任务重复执行问题。
当有多台主机做worker时，可以用-n 加本机IP的方式来避免冲突
加-n的具体指令为:
celery worker -A tasks -l info -n bruce_worker-1，当多台worker上线时，会收到如下信息：
第一台node
[2019-07-15 23:31:31,865: INFO/MainProcess] mingle: searching for neighbors
[2019-07-15 23:31:32,885: INFO/MainProcess] mingle: sync with 1 nodes
[2019-07-15 23:31:32,886: INFO/MainProcess] mingle: sync complete
[2019-07-15 23:31:32,913: INFO/MainProcess] celery@bruce_worker-1 ready.
[2019-07-15 23:31:39,119: INFO/MainProcess] sync with celery@bruce_worker-2
[2019-07-15 23:31:50,708: INFO/MainProcess] sync with celery@bruce_worker-3

第二台node
[2019-07-15 23:31:39,106: INFO/MainProcess] mingle: searching for neighbors
[2019-07-15 23:31:40,130: INFO/MainProcess] mingle: sync with 2 nodes
[2019-07-15 23:31:40,131: INFO/MainProcess] mingle: sync complete
[2019-07-15 23:31:40,140: INFO/MainProcess] celery@bruce_worker-2 ready.
[2019-07-15 23:31:50,707: INFO/MainProcess] sync with celery@bruce_worker-3

第三台node
[2019-07-15 23:31:50,695: INFO/MainProcess] mingle: searching for neighbors
[2019-07-15 23:31:51,715: INFO/MainProcess] mingle: sync with 2 nodes
[2019-07-15 23:31:51,715: INFO/MainProcess] mingle: sync complete
[2019-07-15 23:31:51,741: INFO/MainProcess] celery@bruce_worker-3 ready.

不加-n启动多worker时，会收到如下报错：
[2019-07-15 23:08:21,252: WARNING/MainProcess] /usr/local/lib/python3.7/site-packages/celery/app/control.py:54: DuplicateNodenameWarning: Received multiple replies from node name: celery@localhost.localdomain.
Please make sure you give each node a unique nodename using
the celery worker -n option.
pluralize(len(dupes), ‘name’), ', '.join(sorted(dupes)),

启动worker 方式二后台启动

# /home/bruce/celery 是后台启动保存日志文件路径,路径目录为:/home/bruce/,文件为celery.log
# 同时系统会在/home/bruce/目录下,生成celery.pid的进程文件,进程停止后,这个文件会自动删除
# 以及系统会在/home/bruce/目录下,生成四个分别为:
# celery-1.log、celery-2.log、celery-3.log、celery-4.log，这是因为开启了四个并发数量。
# 也可以指定相对路径,比如:celery multi start logging/celery -A tasks -l info,以celery为日志名,存放在logging目录下.
# 如果要修改默认的并发数,可以在启动参数后面添加:--concurrency=10(不建议操作)
celery multi start /home/bruce/celery -A tasks -l info -n bruce_worker-1
celery multi restart /home/bruce/celery
celery multi stop /home/bruce/celery

注意：后台启动，看不到下面这段话：
以下内容为其它celery代码启动界面，与上面代码无关。

/usr/local/lib/python3.7/site-packages/celery/platforms.py:801: RuntimeWarning: You're running the worker with superuser privileges: this is
absolutely not recommended!Please specify a different user using the --uid option.User information: uid=0 euid=0 gid=0 egid=0uid=uid, euid=euid, gid=gid, egid=egid,-------------- celery@worker3 v4.3.0 (rhubarb)
---- **** -----
--- * ***  * -- Linux-3.10.0-957.el7.x86_64-x86_64-with-centos-7.6.1810-Core 2019-07-17 01:08:55
-- * - **** ---
- ** ---------- [config]
- ** ---------- .> app:         test:0x7f84046d7400
- ** ---------- .> transport:   redis://:**@192.168.0.100:6379/10
- ** ---------- .> results:     redis://:**@192.168.0.100/11
- *** --- * --- .> concurrency: 1 (prefork)
-- ******* ---- .> task events: OFF (enable -E to monitor tasks in this worker)
--- ***** ----- -------------- [queues].> app_task1        exchange=app_task1(direct) key=app_task1.> app_task2        exchange=app_task2(direct) key=app_task2.> default          exchange=default(direct) key=default[tasks]. schedule_add. task1. task2

设置开机启动:

# 注意,一定要进入tasks.py任务所在目录,才能执行,以下例子中,tasks.py处于/var/ftp/pub/celery里
chmod +x /etc/rc.d/rc.localvi /etc/rc.d/rc.localcd /var/ftp/pub/celery
celery multi start logging/celery -A tasks -l info -n bruce_worker-1

定时器beat配置

第一种定时器配置（不推荐）：
新建tasks.py

from celery import Celery
from celery.schedules import crontab# 这里配置忽略，具体看基础配置内容
app = Celery()@app.on_after_configure.connect
def setup_periodic_tasks(sender, **kwargs):# Calls test('hello') every 10 seconds.sender.add_periodic_task(10.0, test.s('hello'), name='add every 10')# Calls test('world') every 30 secondssender.add_periodic_task(30.0, test.s('world'), expires=10)# Executes every Monday morning at 7:30 a.m.sender.add_periodic_task(crontab(hour=7, minute=30, day_of_week=1),test.s('Happy Mondays!'),)@app.task
def test(arg):print(arg)test.s('world'),
# test为任务的函数,s为固定参数,('world')为实参.

第二种定时器配置（推荐）：
新建tasks.py

from celery import Celery
from celery.schedules import crontab# 这里配置忽略，具体看基础配置内容
app = Celery()app.conf.beat_schedule = {# Executes every Monday morning at 7:30 a.m.'add-every-monday-morning': {'task': 'schedule_add','schedule': crontab(hour=7, minute=30, day_of_week=1),'args': (16, 16),},
}# 下面的代码可以不和app.conf.beat_schedule配置在一个文件或者一台机器上，
# 但必须要保证任务名'schedule_add'的名字与app.conf.beat_schedule里的task对应值的名字匹配。
@app.task(name='schedule_add')
def add(x, y):print x + yreturn x + y

字段解释：
task：需要执行的任务名称.如@app.task(name=‘schedule_add’),则’task’: ‘schedule_add’,
schedule：任务执行时间设定，使用crontab可以实现复杂的定时任务。如果要实现秒级定时任务，使用：‘schedule’: 10.0,
args：一个元组或者列表，位置参数
kwargs：一个字典，关键字参数
options：一个字典，一些额外选项，apply_async()方法可用的参数，exchange, routing_key, expires等
relative：默认false

crontab:
一个表示时间间隔的对象，语法与linux的crontab类似。
minute和hour可以设置为*/15，/2，分别表示每隔15分钟和每隔2小时。
day_of_week用可以0-6的数字表示，也可以文字表示mon-fri。/2并不是每2天，而是每半天。
官网一些具体例子：
crontab() 每分钟执行
crontab(minute=0, hour=0) 每天凌晨执行
crontab(minute=0, hour=’/3’) 每三个小时执行: midnight, 3am, 6am, 9am, noon, 3pm, 6pm, 9pm.
crontab(minute=0,hour=‘0,3,6,9,12,15,18,21’) 同上
crontab(minute=’/15’) 每十五分钟执行
crontab(day_of_week=‘sunday’) 星期天每分钟执行
crontab(minute=’’,hour=’’, day_of_week=‘sun’) 同上
crontab(minute=’/10’,hour=‘3,17,22’, day_of_week=‘thu,fri’) 每十分钟执行, 但是只在星期四、五的 3-4 am, 5-6 pm, and 10-11 pm
crontab(minute=0, hour=’/2,/3’) 每两个小时及每三个小时执行，意思是: 除了下面时间的每个小时: 1am, 5am, 7am, 11am, 1pm, 5pm, 7pm, 11pm
crontab(minute=0, hour=’/5’) 每五个小时执行。这意味着将在 3pm 而不是 5pm 执行 (因为 3pm 等于 24 小时制的 15, 能被 5 整除)
crontab(minute=0, hour=’/3,8-17’) 每三个小时, 以及 (8am-5pm) 之间的小时执行
crontab(0, 0, day_of_month=‘2’) 每个月的第二天执行
crontab(0, 0, day_of_month=‘2-30/3’) 每个月的偶数天执行
crontab(0, 0, day_of_month=‘1-7,15-21’) 每个月的第一个和第三个星期执行
crontab(0, 0, day_of_month=‘11’,month_of_year=‘5’) 每年五月份的第十一天执行
crontab(0, 0, month_of_year=’/3’) 每个季度的第一个月执行

启动定时器：
celery beat -A tasks -l info -f logging/schedule_tasks.log
-f logging/schedule_tasks.log：定时任务日志输出路径

后台运行,加参数"–detach"：
celery beat -A tasks -l info -f logging/schedule_tasks.log --detach

设置开机启动:

# 注意,一定要进入tasks.py任务所在目录,才能执行,以下例子中,schedule_test.py处于/var/ftp/pub/celery里
chmod +x /etc/rc.d/rc.localvi /etc/rc.d/rc.localcd /var/ftp/pub/celery
# 同时开机启动worker，执行任务。
celery multi start logging/celery -A tasks -l info -n bruce_worker-1
celery beat -A tasks -l info -f logging/schedule_tasks.log  --detach

关闭进程：
ps aux | grep celery
找到进程后，再使用kill pid杀掉。

redis对应操作

当celery worker中断后,未执行的任务会被保存在redis的库里,
如果broker配置的消息保存队列在redis 10库里,命令为:broker=‘redis://:123456@192.168.0.100/10’
进入redis 10库,
使用:keys * #可以看到"celery" key,未执行的任务全部放在这里.
使用:type celery #可以看到celery是list数据类型.
使用:llen celery #可以看到未执行的任务数量有多少.
查看某个未执行的任务:lindex celery 1

完整的操作命令如下:
192.168.0.100:6379[10]> keys *

“celery”
“_kombu.binding.celery”
192.168.0.100:6379[10]> type celery
list
192.168.0.100:6379[10]> llen celery
(integer) 5
192.168.0.100:6379[10]> lindex celery 0
“{“body”: “W1sxMCwgMTIwXSwge30sIHsiY2FsbGJhY2tzIjogbnVsbCwgImVycmJhY2tzIjogbnVsbCwgImNoYWluIjogbnVsbCwgImNob3JkIjogbnVsbH1d”, “content-encoding”: “utf-8”, “content-type”: “application/json”, “headers”: {“lang”: “py”, “task”: “task.add”, “id”: “a740de65-114a-46ec-a542-9a7ca23f29b3”, “shadow”: null, “eta”: null, “expires”: null, “group”: null, “retries”: 0, “timelimit”: [null, null], “root_id”: “a740de65-114a-46ec-a542-9a7ca23f29b3”, “parent_id”: null, “argsrepr”: “(10, 120)”, “kwargsrepr”: “{}”, “origin”: “gen8040@bruce-x260”}, “properties”: {“correlation_id”: “a740de65-114a-46ec-a542-9a7ca23f29b3”, “reply_to”: “d3c374f8-6672-3537-910e-c232ad78df79”, “delivery_mode”: 2, “delivery_info”: {“exchange”: “”, “routing_key”: “celery”}, “priority”: 0, “body_encoding”: “base64”, “delivery_tag”: “3fd7cb83-43ce-4727-8a5b-92e6bcb394a8”}}”
192.168.0.100:6379[10]>

当启动worker后(celery -A tasks worker -l info),这些任务会自动运行.

查看数据库11的大小(有多少个key)
192.168.0.100:6379[11]> dbsize
(integer) 24

清空所有数据库
192.168.0.100:6379[11]> flushall
OK
192.168.0.100:6379[11]>