django+redis+celery构建实时异步任务调度系统
1、创建虚线python环境
2、安装django：pip3 install django=1.11
3、创建一个项目：django-admin startproject celerydemo
4、创建一个超级用户，方便看后台数据：python3 manage.py createsuperuser
5、创建一个app:python3 manage.py startapp celerydemo
6、安装celery：pip3 install -U celery[redis]
7、安装django-celery-results,方便看任务处理状态:pip3 install django-celery-results
8、配置settings：
INSTALLED_APPS = [
'django.contrib.admin',
'django.contrib.auth',
'django.contrib.contenttypes',
'django.contrib.sessions',
'django.contrib.messages',
'django.contrib.staticfiles',
'account',
'celerydemo',
'django_celery_results',
]
###配置Broker
BROKER_URL = 'redis://127.0.0.1:6379/0'
BROKER_TRANSPORT = 'redis'
CELERY_RESULT_BACKEND = 'django-db'9、创建celery.py，放在与settings文件同级的目录下
import os
from celery import Celery
from django.conf import settings
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'celerydemo.settings')
app = Celery('celerydemo')
app.config_from_object('django.conf:settings')
app.autodiscover_tasks(lambda: settings.INSTALLED_APPS)10、在app下创建tasks.py
内容如下：方式一：
from celerydemo.celery import app
@app.task
def send_register_email(email):
print('email:',email)方式二：
from celery import shared_task
@shared_task
def add(x, y):
return x + y
@shared_task
def mul(x, y):
return x * y
@shared_task
def xsum(numbers):
return sum(numbers)11、启动django：python3 manage.py runserver:0.0.0.0:80
12、启动celery worker：celery -A celerydemo worker -l debug
为了支持分布式消息队列，可将redis安装至其他服务器，或做成集群
例如：我将redis安装在192.168.96.6这台服务器上
那么有如下工作要做：
（1）安装redis:yum install redis
（2）修改redis配置，让远端服务器可访问：在/etc/redis.conf中,注释 bind 127.0.0.1 这行
然后关掉保护模式（修改protected-mode为no）：protected-mode no；这种做法适合在内网部署
如果配置redis服务器公网可访问，建议使用单独配置ip的方式
redis相关：
本地访问redis:redis-cli
远程访问redis:redis-cli -h 192.168.96.6 -p 6379
查询：keys * [*表示pattern]
celery支持启动方式以后台进程方式运行
celery+supervisor(后台进程)：http://blog.csdn.net/qq_18863573/article/details/52437689
1.安装supervisor
pip install supervisor
2.创建supervisor配置文件，命令如下：
echo_supervisord_conf > supervisord.conf
3.编辑supervisord.conf，在最后增加下列内容：
[program:celery] command=/usr/bin/celery worker -A tasks directory=/data/www stdout_logfile=/data/logs/celery.log autostart=true autorestart=true redirect_stderr=true stopsignal=QUIT
command:运行命令
directory：命令运行目录
4. 运行supervisor
/ur/bin/supervisord （该运行命令根据你的安装路径为准，安装目录为你所使用的python安装目录下的bin目录内，如果有使用virtualenv请自行区分）