【译】Celery文档2：Next Steps——在项目中使用Celery

https://docs.celeryq.dev/en/latest/getting-started/next-steps.html#next-steps

在项目中使用Celery

Project

项目文件结构：

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src/
    proj/__init__.py
        /celery.py
        /tasks.py

proj/celery.py

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from celery import Celery

app = Celery('proj',
             broker='amqp://',
             backend='rpc://',
             include=['proj.tasks'])

# Optional configuration, see the application user guide.
app.conf.update(
    result_expires=3600,
)

if __name__ == '__main__':
    app.start()

Celery的参数：

• broker：代理
• backend：结果后端
• include： worker启动时要导入的模块列表。

然后我们定义了一些函数，并注册为任务@app.task： proj/tasks.py

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from .celery import app


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


@app.task
def mul(x, y):
    return x * y


@app.task
def xsum(numbers):
    return sum(numbers)

启动 worker

使用 celery 程序来启动 worker（需要在 proj上层目录(即src)下运行)

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celery -A proj worker -l INFO

停止worker Ctrl C

后台运行worker：守护程序脚本使用 celery multi 命令在后台启动一个或多个工作线程： celery multi start w1 -A proj -l INFO

您也可以重启： celery multi restart w1 -A proj -l INFO 或停止 celery multi stop w1 -A proj -l INFO stop 命令是异步的，因此它不会等待工作线程关闭。您可能希望改用该 stopwait 命令，该命令可确保在退出之前完成所有当前正在执行的任务： celery multi stopwait w1 -A proj -l INFO

默认情况下，它将在当前目录中创建 pid 和日志文件。为了防止多个工作线程相互叠加启动，建议您将这些工作线程放在一个专用目录中：

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mkdir -p /var/run/celery
mkdir -p /var/log/celery
celery multi start w1 -A proj -l INFO --pidfile=/var/run/celery/%n.pid 
                                        --logfile=/var/log/celery/%n%I.log

使用 multi 命令，您可以启动多个 worker，并且还有一个强大的命令行语法来指定不同 worker 的参数，例如：

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celery multi start 10 -A proj -l INFO -Q:1-3 images,video -Q:4,5 data 
    -Q default -L:4,5 debug

Calling Tasks（调用任务）

1. 可以使用delay()调用任务

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from proj.tasks import add
add.delay(2, 2)

delay方法实际上是apply_async()的快捷方式，add.delay(2, 2)相当于add.apply_async((2, 2))。 2. apply_async()允许更多的选择，如运行时间(countdown)，队列(queue)：

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add.apply_async((2, 2), queue='lopri', countdown=10)

1. 直接调用任务将在当前进程中执行任务，因此不会发送任何消息：

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add(2, 2)

delay 和 apply_async 方法返回一个 AsyncResult 实例，可用于跟踪任务执行状态。但为此，您需要启用结果后端（result backend），以便状态可以存储在某个地方。

配置了结果后端，就可通过res.get()获得任务的返回值：

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res = add.delay(2, 2)
res.get(timeout=1)

如果任务引发异常，您还可以检查异常并回溯， result.get() 默认情况下会传播错误（Trackback...）。

要检查任务是成功还是失败，您必须在结果实例上使用相应的方法：

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res.failed()
#True

res.successful()
#False

可以通过查看任务state判断任务是否失败：

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res.state
#'FAILURE'

任务的状态在成功执行的情况下会这样变化：

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PENDING -> STARTED -> SUCCESS

如果重试任务，则各个阶段可能会变得更加复杂。为了演示，对于重试两次的任务，阶段将是：

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PENDING -> STARTED -> RETRY -> STARTED -> RETRY -> STARTED -> SUCCESS

Canvas：设计工作流

您刚刚学会了如何使用delay方法调用任务。但有时您可能希望将任务调用的签名（signature）传递给另一个进程，或者作为参数传递给另一个函数，Celery 为此使用了一种称为签名(signature)的东西。签名包装了单个任务调用的参数和执行选项，使其可以传递给函数，甚至可以序列化并通过网络发送。

您可以使用参数 (2, 2) 和countdiwb=10 秒为 add 任务创建签名：

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add.signature((2, 2), countdown=10)
#tasks.add(2, 2)

还有一个快捷方式来创建签名：

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add.s(2, 2)

And there’s that calling API again…

签名实例还支持calling API，因此它具有delay和apply_async方法。

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s1 = add.s(2, 2)
res = s1.delay()
res.get()

你也可以制作不完整的签名：

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# incomplete partial: add(?, 2)
s2 = add.s(2)

res = s2.delay(8)
res.get()
10

也可以在签名中添加关键字参数

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3 = add.s(2, 2, debug=True)
s3.delay(debug=False)   # debug is now False.

这看上去很好，但是究竟能用来干什么呢？为此，需要介绍Canvas的一些基元。

The primitives

• group
• chain
• chord
• map
• starmap
• chunks 这些基元都是签名对象，因此它们可以组合在一起，组成复杂的工作流。

group

group并行调用任务列表，并返回一个特殊的结果实例，该实例允许你将结果作为组进行检查，并按顺序检索返回值。

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from celery import group
from proj.tasks import add

group(add.s(i, i) for i in range(10))().get()
#[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

Partial group

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g = group(add.s(i) for i in range(10))
g(10).get()
#[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]

chain 任务可以链式调用，调用完一个任务后继续调用另一个任务：

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from celery import chain
from proj.tasks import add, mul

# (4   4) * 8
chain(add.s(4, 4) | mul.s(8))().get()
64

partial chain:

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#(?   4) * 8
g = chain(add.s(4) | mul.s(8))
g(4).get()
64

链也可以这样写： (add.s(4, 4) | mul.s(8))().get()

chord chord是具有回调的group：

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from celery import chord
from proj.tasks import add, xsum

chord((add.s(i, i) for i in range(10)), xsum.s())().get()
90

链接到另一个任务的组将自动转换为chord：

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(group(add.s(i, i) for i in range(10)) | xsum.s())().get()
90

由于这些基元都是签名类型，因此它们几乎可以随心所欲地组合，例如：

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upload_document.s(file) | group(apply_filter.s() for filter in filters)

Routing（路由）

Celery 支持 AMQP 提供的所有路由工具，但它也支持将消息发送到指定队列的简单路由。 task_routes 设置使您能够按名称路由任务，并将所有内容集中在一个位置：

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app.conf.update(
    task_routes = {
        'proj.tasks.add': {'queue': 'hipri'},
    },
)

您还可以在运行时指定队列，方法是指定apply_async的queue参数：

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from proj.tasks import add
add.apply_async((2, 2), queue='hipri')

然后，您可以通过指定 celery worker -Q 选项使worker从此队列中consume：

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celery -A proj worker -Q hipri

您可以使用逗号分隔的列表指定多个队列。例如，您可以让辅worker同时consume默认队列（celery)和 hipri 队列

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celery -A proj worker -Q hipri,celery

Remote Control 远程控制

如果您使用 RabbitMQ （AMQP）、Redis 或 Qpid 作为代理，则可以在运行时控制和检查工作线程。例如，您可以查看worker正在处理的任务：

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celery -A proj inspect active

这是通过使用广播消息来实现的，因此集群中的每个工作线程都会接收所有远程控制命令。

可用 --destination 选项指定worker对请求执行操作。以下是以逗号分隔的工作器主机名列表：

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celery -A proj inspect active --destination=celery@example.com

Monitoring Guide[1]

Timezone

日期和时间，内部和消息中都使用UTC时区。当worker受到消息时，会将UTC时间转换成本地时间。 (通常不需要手动设置时区)可以通过timezone设置时区：

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app.conf.timezone = 'Europe/London'

Optimization

默认配置未针对吞吐量进行优化。默认情况下，它尝试在许多短任务和较少的长任务之间走中间路线，这是吞吐量和公平计划之间的折衷。

What's now?

现在您已经阅读了本文档，您应该继续阅读用户指南[2]

还有一个API参考[3]，可能会有用。

引用链接

[1] Monitoring Guide: https://docs.celeryq.dev/en/latest/userguide/monitoring.html#guide-monitoring [2] 用户指南: https://docs.celeryq.dev/en/latest/userguide/index.html#guide [3] API参考: https://docs.celeryq.dev/en/latest/reference/index.html#apiref

工作线程 celery next 队列

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