Django中使用Celery的方法步骤

(一)、概述

Celery是一个简单、灵活和可靠的基于多任务的分布式系统，为运营提供用于维护此系统的工具。专注于实时处理的任务队列，同时也支持任务的调度。执行单元为任务(task)，利用多线程这些任务可以被并发的在单个或多个职程(worker)上运行。

Celery通过消息机制通信，通常通过中间人(broker)来分配和调节客户端与职程服务器(worker)之间的通信。客户端发送一条消息，中间人把消息分配给一个职程，最后由职程来负责执行此任务。

Celery可以有多个职程和中间人，这样提高了高可用性和横向的扩展能力

Celery由python语言开发，但是该协议可以用任何语言拉力实现，例如：Django中的Celery、node中的node-celery和php中的celery-php

（二）、Django中使用Celery的流程与配置

导入Celery：pip3 install Celery

在 与项目同名的目录下 创建celery.py文件，特别注意：项目同名的目录下

复制内容到该文件

修改两处内容

os.environ.setdefault(’DJANGO_SETTINGS_MODULE’, ’proj.settings’)中的proj改为项目名 app = Celery(’pro’)中的pro改为项目名

import osfrom celery import Celery# set the default Django settings module for the ’celery’ program.os.environ.setdefault(’DJANGO_SETTINGS_MODULE’, ’proj.settings’)app = Celery(’pro’)# Using a string here means the worker doesn’t have to serialize# the configuration object to child processes.# - namespace=’CELERY’ means all celery-related configuration keys# should have a `CELERY_` prefix.app.config_from_object(’django.conf:settings’, namespace=’CELERY’)# Load task modules from all registered Django app configs.app.autodiscover_tasks()@app.task(bind=True)def debug_task(self): print(f’Request: {self.request!r}’)

在 与项目同名的目录下 的__init__.py文件中添加内容

# This will make sure the app is always imported when# Django starts so that shared_task will use this app.from .celery import app as celery_app__all__ = (’celery_app’,)

在settings.py文件中添加配置

CELERY_BROKER_URL：中间人url，可以配置redis或者RabbitMQ CELERY_RESULT_BACKEND：返回结果的存储地址 CELERY_ACCEPT_CONTENT：接收内容的格式，分为两种：json和msgpack。msgpack比json格式的数据体积更小，传输速度更快。 CELERY_TASK_SERIALIZER：任务载荷的序列化方式-->json CELERY_TIMEZONE CELERY_TASK_TRACK_STARTED：是否开启任务跟踪 CELERY_TASK_TIME_LIMIT：任务超时限制

# Celery配置CELERY_BROKER_URL = env('CELERY_BROKER_URL')CELERY_RESULT_BACKEND = env('CELERY_RESULT_BACKEND')CELERY_ACCEPT_CONTENT = ['json', 'msgpack']CELERY_TASK_SERIALIZER = 'json'CELERY_TIMEZONE = 'Asia/Shanghai'CELERY_TASK_TRACK_STARTED = TrueCELERY_TASK_TIME_LIMIT = 30 * 60

在app下创建tasks.py文件，创建发送消息功能，任务方法必须添加装饰器：@shared_task

from rest_framework.response import Responsefrom rest_framework.generics import GenericAPIViewfrom time import sleepfrom celery import shared_taskclass TestView3(GenericAPIView): @classmethod @shared_task def sleep(self, duration): sleep(duration) return Response('成功', status=200)

创建视图和路由

### views.pyfrom .tasks import TestView3class TestView1(GenericAPIView): def get(self, request): TestView3.sleep(10) return Response('celery实验成功')test_view_1 = TestView1.as_view()### urls.pyfrom django.urls import pathfrom .views import ( test_view_1)urlpatterns = [ path(’celery/’, test_view_1, name='test1')]

安装redis并启动

启动django项目

使用Celery命令启动Celery服务，命令：celery -A 项目名 worker -l info，如果如下所示则为启动成功.

celery@AppledeMacBook-Air.local v5.0.3 (singularity)Darwin-20.1.0-x86_64-i386-64bit 2020-12-05 20:52:17[config].> app: drf_email_project:0x7f84a0c4ad68.> transport: redis://127.0.0.1:6379/1%20.> results: redis://127.0.0.1:6379/2.> concurrency: 4 (prefork).> task events: OFF (enable -E to monitor tasks in this worker)[queues].> celery exchange=celery(direct) key=celery[tasks] . drf_email_project.celery.debug_task . users.tasks.sleep[2020-12-05 20:52:18,166: INFO/MainProcess] Connected to redis://127.0.0.1:6379/1%20[2020-12-05 20:52:18,179: INFO/MainProcess] mingle: searching for neighbors[2020-12-05 20:52:19,212: INFO/MainProcess] mingle: all alone[2020-12-05 20:52:19,248: WARNING/MainProcess] /Users/apple/drf-email/lib/python3.7/site-packages/celery/fixups/django.py:204: UserWarning: Using settings.DEBUG leads to a memory leak, never use this setting in production environments! leak, never use this setting in production environments!’’’)[2020-12-05 20:52:19,249: INFO/MainProces

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