the5fire的技术博客

关注python、vim、linux、web开发和互联网--life is short, we need python.


Celery的安装和使用

作者:the5fire | 标签:     | 发布:2014-02-13 6:36 a.m. | 阅读量: 11404, 11185

Celery是一个分布式任务队列工具,是一个异步的任务队列基于分布式消息传递。更多介绍可以参考 官网

这篇文章只是简单的介绍安装,使用,以及多服务器演示,关于安装和基本使用除了官网详细的英文介绍外,还有很多中文的blog可供参考,但是多服务的演示却没找到相关介绍。

1. 基础概念

在Celery中几个基本的概念,需要先了解下,不然不知道为什么要安装下面的东西。概念:Broker、Backend。

其中Broker的中文意思是 经纪人 ,其实就是一开始说的 消息队列 ,用来发送和接受消息。这个Broker有几个方案可供选择:RabbitMQ,Redis(丢数据),数据库(不推荐),等等

后面的那个Backend是在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 backend,具体可以参考这里: CELERY_RESULT_BACKEND

我自己演示使用RabbitMQ作为Broker,用mysql作为backend。

2. 安装

有了上面的概念,需要安装这么几个东西:RabbitMQ、SQLAlchemy、Celery

安装方式也都很简单: RabbitMQ:

mac下:
brew install rabbitmq
linux:
sudo apt-get install rabbitmq-server

剩下两个都是Python的东西了,直接pip安装就好了,对于从来没有安装过MySQL驱动的同学可能需要安装MySQL-python。

安装完成之后,启动服务:

$ rabbitmq-server[回车]

启动后不要关闭窗口, 下面操作新建窗口(Tab)

3. 简单案例

确保你之前的RabbitMQ已经启动。

还是官网的那个例子,在任意目录新建一个tasks.py的文件,内容如下:

from celery import Celery

app = Celery('tasks', broker='amqp://guest@localhost//')

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

在同级目录执行:

$ celery -A tasks worker --loglevel=info

该命令的意思是启动一个worker,把tasks中的任务(add(x,y))把任务放到队列中。

保持窗口打开,新开一个窗口进入交互模式,python或者ipython:

>>> from tasks import add
>>> add.delay(4, 4)

到此为止,你已经可以使用celery执行任务了,上面的python交互模式下简单的调用了add任务,并传递4,4参数。

但此时有一个问题,你突然想知道这个任务的执行结果和状态,到底完了没有。因此就需要设置backend了。

修改之前的tasks.py中的代码为:

# coding:utf-8
import subprocess
from time import sleep

from celery import Celery

backend = 'db+mysql://root:@192.168.0.102/celery'
broker = 'amqp://guest@192.168.0.102:5672'

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


@app.task
def add(x, y):
    sleep(10)
    return x + y


@app.task
def hostname():
    return subprocess.check_output(['hostname'])

除了添加backend之外,上面还添加了一个who的方法用来测试多服务器操作。修改完成之后,还是按照之前的方式启动。

同样进入python的交互模型:

>>> from tasks import add, hostname
>>> r = add.delay(4, 4)
>>> r.ready() # 10s内执行,会输出False,因为add中sleep了10s
>>>
>>> r = hostname.delay()
>>> r.result  # 输出你的hostname

4. 测试多服务器

做完上面的测试之后,产生了一个疑惑,Celery叫做分布式任务管理,那它的分布式体现在哪?它的任务都是怎么执行的?在哪个机器上执行的?

在当前服务器上的celery服务不关闭的情况下,按照同样的方式在另外一台服务器上安装Celery,并启动:

$ celery -A tasks worker --loglevel=info

发现前一个服务器的Celery服务中输出你刚启动的服务器的hostname,前提是那台服务器连上了你的rabbitmq。

然后再进入python交互模式:

>>> from tasks import hostname
>>>
>>> for i in range(10):
...     r = hostname.delay()
...     print r.result  # 输出你的hostname
>>>

看你输入的内容已经观察两台服务器上你启动celery服务的输出。

5. RabbitMQ远程连接的问题

一开始测试时远程服务器无法连接本地的RabbitMQ服务,后来发现需要设置权限,在/usr/local/etc/rabbitmq/rabbitmq-env.conf这个文件中,修改NODE_IP_ADDRESS=127.0.0.1中的ip为0.0.0.0。

6. 总结的说

这篇文章简单的介绍了Celery的使用,重点还是在分布式的使用。觉得不太爽的地方是,在扩展时,需要重新把代码(tasks.py)部署一遍,而不是可以直接把tasks进行共享,可能Celery是通过task来进行不同的worker的匹配的?目前还不太了解,等深入使用之后再说。


----EOF-----

扫码关注,或者搜索微信公众号:码农悟凡


其他分类: