本篇章来看看关于配置这块的内容。 配置 Celery使用简单，配置也非常简单。Celery有很多配置选项能够使得celery能够符合我们的需要，但是默认的几项配置已经足够应付大多数应用场景了。 1.直接通过app来配置 from celery import Celery app = Celery( 'celery_tasks.tasks', broker='redis://127.0.0.1 ('celery_tasks.tasks') # 增加配置 app.conf.update( result_backend='redis://127.0.0.1:6379/9', broker_url 我们可以通过调用app的函数来告诉Celery使用我们的配置模块。 配置模块的名字我们取名为celeryconfig, 这个名字不是固定的，我们可以任意取名，建议这么做。 import Celery from . import celeryconfig # 导入配置文件 app = Celery('celery_tasks.tasks') # 从单独的配置模块中加载配置
一、设置python celery项目的配置 1.在/etc/conf.d/目录创建文件名为celery的文件，编辑 # Name of nodes to start # here we have a ="INFO" 2.配置项说明 2.1 CELERYD_NODES=“work”,启动的celery进程的进程名为work 2.2 CELERY_BIN="/usr/local/bin/celery" ,celery安装目录，可使用which celery找到 2.3 CELERY_APP=“celery_crontab” ,与celery项目的配置文件config.py中，创建Celery实例对象 三、使用systemd运行celery.service 1.重载配置文件 每次修改celery.service配置后都要执行此命令,以便systemd确认该配置文件: systemctl daemon-reload restart celery.service 5.查看celery.service的运行状态 systemctl status celery.service 配置好以上文件,并启动celery.service
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celery进行配置 app.conf.update( task_serializer='json', accept_content=['json'], result_serializer='json 配置文件 注意，celery4版本后，CELERY_BROKER_URL改为BROKER_URL BROKER_URL = 'amqp://username:passwd@host:port/虚拟主机名 ' 指定结果的接受地址 CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://username:passwd@host:port/db' 指定任务序列化方式 CELERY_TASK_SERIALIZER = 'msgpack' 指定结果序列化方式 CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'msgpack' 任务过期时间,celery任务执行结果的超时时间 CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES CELERY_ACCEPT_CONTENT = ["msgpack"] 任务发送完成是否需要确认，这一项对性能有一点影响 CELERY_ACKS_LATE = True 压缩方案选择，可以是zlib,
这是学习笔记的第 1777篇文章 今天在接入备份任务配置的时候也是一波三折，解决了业务元数据的问题，也逐步熟悉了业务，对于现有的备份情况会越来越有把握。 比如现在我尝试逐步介入备份任务的时候，每次接入10个，添加了配置任务，会在系统的crontab中生成一条定时任务配置。 在接入之后，确认元数据没有问题的时候，我们开启数据同步操作，会在元数据中同步配置，然后下推crontab的配置到系统任务中，但是这个时候原有的异步请求AJAX抛出了异常，大体的日志如下： /usr/local 后续在这个基础上，在celery方向上需要考虑五类任务的接入： 1）异步任务，这个是celrey原生支持的 2）定时任务，这个是celery原生支持的 3）crontab,这个是保留原本的crontab ,但是执行时间可以根据配置灵活的调度产生，这样执行和时间就可以做到解耦合。
进入django项目目录，创建配置文件 cd /path/to/your/project # django项目目录 echo_supervisord_conf > supervisord.conf # 创建配置文件 执行如下： # 进入django项目目录 [root@server01 ~]# cd /work/performance/ [root@server01 performance]# ls 下一步追加Celery配置到supervisord.conf文件中 示例配置如下： [program:celeryd] command=/home/thomas/virtualenvs/yourvenv 命令， autostart ：自启动 我的配置如下： [program:celeryd] command=/usr/bin/celery -A celery_tasks worker -l info supervisord.conf，当然也可以使用-c参数指定配置文件。
上一篇中从介绍到入门已经讲解了Celery如何安装以及调用。本篇章来看看关于配置这块的内容。 ” 配置 Celery使用简单，配置也非常简单。 Celery有很多配置选项能够使得celery能够符合我们的需要，但是默认的几项配置已经足够应付大多数应用场景了。 配置信息可以直接在app中设置，或者通过专有的配置模块来配置。 1.直接通过app来配置 from celery import Celery app = Celery( 'celery_tasks.tasks', broker='redis://127.0.0.1 我们可以通过调用app的函数来告诉Celery使用我们的配置模块。 配置模块的名字我们取名为celeryconfig, 这个名字不是固定的，我们可以任意取名，建议这么做。 celeryconfig # 导入配置文件 app = Celery('celery_tasks.tasks') # 从单独的配置模块中加载配置 app.config_from_object(celeryconfig
Celery本身不含消息服务，它使用第三方消息服务来传递任务，目前，Celery支持的消息服务有RabbitMQ、Redis甚至是数据库，当然Redis应该是最佳选择。 二、安装使用 安装Celery pip install Celery 目前最新版本为：4.4.5 注意：Celery 4.x不再支持windows，更多信息请参考链接： https://www.oschina.net /news/78994/celery-4-0 使用Redis作为Broker时，再安装一个celery-with-redis 开始编写tasks.py from celery import Celery import time # 创建Celery实例 celery = Celery('tasks',broker='redis://:qyI9YM3HcPRztc1b@10.212.82.86:6679 @office-145 Celery默认设置就能满足基本要求。
二. celery日志配置 1.python进行日志管理的模块为logging, celery的日志也是用logging实现的，如果我们将需要的内容写到日志文件中,也是使用logging实现,下面就通过代码来实现 ，需要使用logging模块及logging.handlers中的TimedRotating FileHandler 来设置日志切分的相关配置,在celery定时任务的config.py中设置日志相关配置 celery定时任务的配置中,设置时区 app.conf.update(CELERY_QUEUES=queue, CELERY_ROUTES=route, CELERY_TIMEZONE='Asia/Shanghai 三、通过外部配置实现celery日志切分 1.设置好以上相关配置后,在main.py所在目录启动定时任务,发现日志写入到了文件中,但是并没有按我们想要的结果进行切分(直接在配置中使用日志,或直接调用任务函数都可以实现切分 crontablog.log 原因是celery并没有帮我们实现切分日志的功能,以上TimedRotatingFileHandler的配置没有生效 2.所以要实现日志切分,需要使用其他方法,以使上面配置在
内部支持socket) 2）celery服务为为其他项目服务提供异步解决任务需求的 注：会有两个服务同时运行，一个是项目服务，一个是celery服务，项目服务将需要异步处理的任务交给celery服务，celery Celery去异步执行，比如发送短信/邮件、消息推送、音视频处理等等 延迟执行：解决延迟任务 定时执行：解决周期(周期)任务,比如每天数据统计 Celery的安装配置 安装：pip install celery user_task.py 步骤： 创建包，包下写celery.py文件，文件内写celery任务 from celery import Celery backend = 'redis: 管理的任务 # 时区 app.conf.timezone='Asia/Shanghai' # 是否使用UTC app.conf.enable_utc=False #第一步：在celery.py中配置 # celery任务的定时配置 from datetime import timedelta from celery.schedules import crontab app.conf.beat_schedule
Celery4 异步任务 celery定时任务请看下面这篇博客 https://blog.csdn.net/Coxhuang/article/details/89058429 #0 GitHub https ://github.com/Coxhuang/django-celery4 #1 环境 Python3.7 celery==4.3.0 django==2.0.7 redis==3.2.1 # 低版本的 redis不兼容celery #2 项目配置 新建Django项目 配置和celery的定时任务一致(Django配置请看这里?? import app as celery_app __all__ = ['celery_app'] #4.2 测试 访问接口 ? 打开worker celery multi start worker1 -A celery4 ? ---- ? ---- ?
配置redis.conf, 1)注释掉了bind 127.0.0.0, 可以任何ip访问 2)注释掉了requirepass，远程连接可以不用输密码 使用redis的目的是：把redis当个 中间的队列 celery实例方法task 封装 任务函数 在主机上的pycharm，用celery封装了个 函数send_register_active_emai. 究竟是 被封装函数delay调用的问题，还是redis配置有问题？ 进而，猜测 是 redis的配置问题，因为在centos上 运行任务(celery -A celery_tasks.tasks worker -l info)也没有接收到任务。 在新的虚拟环境(使用pyenv建的)下，使用celery -A celery_tasks.tasks worker -l info启动项目下的一个文件 作为任务处理者。
django==1.9 安装django pip install celery==3.1.20 安装celery pip install django-celery 安装django-celery ─ settings.py │ ├── settings.pyc │ ├── urls.py │ └── wsgi.py └── manage.py 4、修改setting.py django配置文件 ', ### 加入djcelery应用 'apps1', ### 加入新创建的apps1 ) TIME_ZONE='Asia/Shanghai' ### 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。 上面代码首先导出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。
── __init__.py │ ├── settings.py │ ├── urls.py │ └── wsgi.py ├── manage.py └── templates #3.2 配置 . app.autodiscover_tasks() 配置定时任务 settings.py from celery.schedules import crontab CELERY_BROKER_URL 请清空任务队列,最保险的就是把redis的数据全部清空,把项目目录下的celery的pid/db删掉 #4 django配置 from celery.schedules import crontab CELERY_BROKER_URL ://127.0.0.1:6379/13' # 数据结果存储地址 from datetime import timedelta #4.1 使用 RabbitMQ 做中间人 本地需要配置RabbitMQ 不会执行新的定时函数,回到数据库中执行旧的任务 所以,在这里,django中不配置使用数据库存储定时任务,这样每次修改之后,执行的都是新的定时任务函数(前提把队列清空) CELERYBEAT_SCHEDULER
~ 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 celery -A website worker -b -l info，可同时启动worker和beat 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') 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 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
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 可以看到，Celery 主要包含以下几个模块： 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。 Celery 本身不提供队列服务，官方推荐使用 RabbitMQ 和 Redis 等。 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
查找了很多，初步认定是因为celery没有读到task，或者是task路径不对，如果有更好的解释欢迎留言。
-loglevel=info --concurrency=5 3.调用任务 result=add.delay(2, 5) result.ready() result.get(timeout=1) 4.配置文件 单个参数配置: app.conf.CELERY_BROKER_URL = 'amqp://guest@localhost//' app.conf.CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis ://localhost:6379/0' 多个参数配置: app.conf.update( CELERY_BROKER_URL = 'amqp://guest@localhost//', CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://localhost:6379/0' ) 从配置文件中获取: 先把配置存入配置文件中'celeryconfig.py' BROKER_URL='amqp://guest@localhost 4.配置settings.py import djcelery djcelery.setup_loader() BROKER_URL = 'django://' # 使用django做broker
celery_512.png 在Python中定义Celery的时候，我们要引入Broker，中文翻译过来就是"中间人"的意思，在这里Broker起到一个中间人的角色，在工头提出任务的时候，把所有的任务放到 每当应用程序调用celery的异步任务的时候，会向broker传递消息，而后celery的worker将会取到消息，进行程序执行，broker可以看成是一个消息队列，其中broker的中文意思是经纪人， Celery的配置中的一个配置项CELERY_RESULT_BACKEND，作用是保存结果和状态，如果你需要跟踪任务的状态，那么需要设置这一项，可以是Database backend，也可以是Cache ，Django等 4.2 安装redis+celery 安装Redis,它的安装比较简单： $ pip install redis 然后进行配置，一般都在项目的config.py文件里配置： CELERY_BROKER_URL 安装Celery： $ pip install celery
步骤 1、新建flask项目，目录结构如下 Common目录下存放model层做数据库关系映射以及公共方法 Config目录下存放项目配置以及celery配置 Controllers目录下存放业务控制方法以及注册路由 Tasks目录下存放异步任务方法 具体代码如下： Celery_settings.py # celery配置CELERY_TIMEZONE = 'Asia/Shanghai' # 时区CELERY_ENABLE_UTC run_api_job_delay': {'queue':'job1'}, 'run_ui_job_delay': {'queue':'job2'},}# 不同任务队列配置 Settings.py _name__)#实例化应用对象celery = Celery(app.name)# 创建celery实例celery.config_from_object(celery_setting)#读取celery 最后 整体来讲Celery使用上手难度 ★★☆☆☆，容易出问题的地方一般在启动时：worker 以及 -A 后边路径，下篇分享如何使用Celery实现动态定时任务的配置。
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