celery分布式任务队列

本文主要是介绍celery分布式任务队列，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

celery分布式任务队列

Celery是基于分布式消息传递的异步任务队列/作业队列。它专注于实时操作，但也支持调度。

执行单元（称为任务）使用多处理，Eventlet或gevent在一个或多个工作服务器上并发执行。任务可以异步（在后台）或同步执行（等到准备就绪）。

Celery用于生产系统，每天处理数百万个任务。
异步实时处理
支持扩展
支持多种消息队列
使用AMQP协议

应用场景：

• 后台任务
• 一步操作
• 定期执行的工作
• 一定程度上的分布式计算

核心关键词：

• Task queue：任务队列，描述在多线程或主机间任务工作的一种机制

• Task：任务，队列输入，工作单元

• Broker：消息代理，转发任务

• Worker：工作者，负责执行任务
  
  首先安装RabbitMQ-server请在我的博客里查找安装的方法
  安装redis

  yum install redis
  systemctl start redis
  ps -aux|grep redis
  #如果运行中出错  请修改celery如下所示
  pip install --upgrade https://github.com/celery/celery/tarball/master
  

pip install celery

• 发送任务
• 定时执行任务
• 多台机器并发工作

task—>MQ—>worker—>db
Linux操作
1.创建task

vim task.py

2.启动celery服务

celery worker -A task -l info

3.执行worker任务
打开ipython

from task import worker
w = worker.delay('log')
w.ready()
w.get()

[2019-03-05 17:19:21,274: WARNING/ForkPoolWorker-1] log工作正在进行
[2019-03-05 17:19:23,277: INFO/ForkPoolWorker-1] Task task.worker[fce96b65-68c9-4489-bfc2-f2a2d1bbc2aa] succeeded in 2.0033699511550367s: 'logOK'

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下面说明执行定时任务

vim run.py

 vim config.py

vim task_log.py

启动

#celery worker -A task_log -l info
celery beat -A task_log -l info

分布式

run.py的内容

大家可以看出任务是交替运行的

这篇关于celery分布式任务队列的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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