异步任务神器 Celery 简明笔记

摘要：我们将窗口切换到的启动窗口，会看到多了两条日志这说明任务已经被调度并执行成功。本文标题为异步任务神器简明笔记本文链接为参考资料使用之美分布式任务队列的介绍思诚之道异步任务神器简明笔记

在程序的运行过程中，我们经常会碰到一些耗时耗资源的操作，为了避免它们阻塞主程序的运行，我们经常会采用多线程或异步任务。比如，在 Web 开发中，对新用户的注册，我们通常会给他发一封激活邮件，而发邮件是个 IO 阻塞式任务，如果直接把它放到应用当中，就需要等邮件发出去之后才能进行下一步操作，此时用户只能等待再等待。更好的方式是在业务逻辑中触发一个发邮件的异步任务，而主程序可以继续往下运行。

Celery 是一个强大的分布式任务队列，它可以让任务的执行完全脱离主程序，甚至可以被分配到其他主机上运行。我们通常使用它来实现异步任务（async task）和定时任务（crontab）。它的架构组成如下图：

可以看到，Celery 主要包含以下几个模块：

任务模块
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。

消息中间件 Broker
Broker，即为任务调度队列，接收任务生产者发来的消息（即任务），将任务存入队列。Celery 本身不提供队列服务，官方推荐使用 RabbitMQ 和 Redis 等。

任务执行单元 Worker
Worker 是执行任务的处理单元，它实时监控消息队列，获取队列中调度的任务，并执行它。

任务结果存储 Backend
Backend 用于存储任务的执行结果，以供查询。同消息中间件一样，存储也可使用 RabbitMQ, Redis 和 MongoDB 等。

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

为了简单起见，对于 Broker 和 Backend，这里都使用 redis。在运行下面的例子之前，请确保 redis 已正确安装，并开启 redis 服务，当然，celery 也是要安装的。可以使用下面的命令来安装 celery 及相关依赖：

$ pip install "celery[redis]"

# -*- coding: utf-8 -*-

import time
from celery import Celery

broker = "redis://127.0.0.1:6379"
backend = "redis://127.0.0.1:6379/0"

app = Celery("my_task", broker=broker, backend=backend)

@app.task
def add(x, y):
    time.sleep(5)     # 模拟耗时操作
    return x + y

将上面的代码保存为文件 tasks.py，做了几件事：

创建了一个 Celery 实例 app，名称为 my_task；

指定消息中间件用 redis，URL 为 redis://127.0.0.1:6379；

指定存储用 redis，URL 为 redis://127.0.0.1:6379/0；

创建了一个 Celery 任务 add，当函数被 @app.task 装饰后，就成为可被 Celery 调度的任务；

在当前目录，使用如下方式启动 Celery Worker：

$ celery worker -A tasks --loglevel=info

其中：

参数 -A 指定了 Celery 实例的位置，本例是在 tasks.py 中，Celery 会自动在该文件中寻找 Celery 对象实例，当然，我们也可以自己指定，在本例，使用 -A tasks.app；

参数 --loglevel 指定了日志级别，默认为 warning，也可以使用 -l info 来表示；

在生产环境中，我们通常会使用 Supervisor 来控制 Celery Worker 进程。

启动成功后，控制台会显示如下输出：

现在，我们可以在应用程序中使用 delay() 或 apply_async() 方法来调用任务。

在当前目录打开 Python 控制台，输入以下代码：

>>> from tasks import add
>>> add.delay(2, 8)

在上面，我们从 tasks.py 文件中导入了 add 任务对象，然后使用 delay() 方法将任务发送到消息中间件（Broker），Celery Worker 进程监控到该任务后，就会进行执行。我们将窗口切换到 Worker 的启动窗口，会看到多了两条日志：

[2016-12-10 12:00:50,376: INFO/MainProcess] Received task: tasks.add[2272ddce-8be5-493f-b5ff-35a0d9fe600f]
[2016-12-10 12:00:55,385: INFO/PoolWorker-4] Task tasks.add[2272ddce-8be5-493f-b5ff-35a0d9fe600f] succeeded in 5.00642602402s: 10

这说明任务已经被调度并执行成功。

另外，我们如果想获取执行后的结果，可以这样做：

>>> result = add.delay(2, 6)
>>> result.ready()   # 使用 ready() 判断任务是否执行完毕
False
>>> result.ready()
False
>>> result.ready()
True
>>> result.get()     # 使用 get() 获取任务结果
8

在上面，我们是在 Python 的环境中调用任务。事实上，我们通常在应用程序中调用任务。比如，将下面的代码保存为 client.py:

# -*- coding: utf-8 -*-

from tasks import add

# 异步任务
add.delay(2, 8)

print "hello world"

运行命令 $ python client.py，可以看到，虽然任务函数 add 需要等待 5 秒才返回执行结果，但由于它是一个异步任务，不会阻塞当前的主程序，因此主程序会往下执行 print 语句，打印出结果。

在上面的例子中，我们直接把 Broker 和 Backend 的配置写在了程序当中，更好的做法是将配置项统一写入到一个配置文件中，通常我们将该文件命名为 celeryconfig.py。Celery 的配置比较多，可以在官方文档查询每个配置项的含义。

下面，我们再看一个例子。项目结构如下：

celery_demo                    # 项目根目录
    ├── celery_app             # 存放 celery 相关文件
    │   ├── __init__.py
    │   ├── celeryconfig.py    # 配置文件
    │   ├── task1.py           # 任务文件 1
    │   └── task2.py           # 任务文件 2
    └── client.py              # 应用程序

__init__.py 代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

from celery import Celery

app = Celery("demo")                                # 创建 Celery 实例
app.config_from_object("celery_app.celeryconfig")   # 通过 Celery 实例加载配置模块

celeryconfig.py 代码如下：

BROKER_URL = "redis://127.0.0.1:6379"               # 指定 Broker
CELERY_RESULT_BACKEND = "redis://127.0.0.1:6379/0"  # 指定 Backend

CELERY_TIMEZONE="Asia/Shanghai"                     # 指定时区，默认是 UTC
# CELERY_TIMEZONE="UTC"                             

CELERY_IMPORTS = (                                  # 指定导入的任务模块
    "celery_app.task1",
    "celery_app.task2"
)

task1.py 代码如下：

import time
from celery_app import app

@app.task
def add(x, y):
    time.sleep(2)
    return x + y

task2.py 代码如下：

import time
from celery_app import app

@app.task
def multiply(x, y):
    time.sleep(2)
    return x * y

client.py 代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

from celery_app import task1
from celery_app import task2

task1.add.apply_async(args=[2, 8])        # 也可用 task1.add.delay(2, 8)
task2.multiply.apply_async(args=[3, 7])   # 也可用 task2.multiply.delay(3, 7)

print "hello world"

现在，让我们启动 Celery Worker 进程，在项目的根目录下执行下面命令：

celery_demo $ celery -A celery_app worker --loglevel=info

接着，运行 $ python client.py，它会发送两个异步任务到 Broker，在 Worker 的窗口我们可以看到如下输出：

[2016-12-10 13:51:58,939: INFO/MainProcess] Received task: celery_app.task1.add[9ccffad0-aca4-4875-84ce-0ccfce5a83aa]
[2016-12-10 13:51:58,941: INFO/MainProcess] Received task: celery_app.task2.multiply[64b1f889-c892-4333-bd1d-ac667e677a8a]
[2016-12-10 13:52:00,948: INFO/PoolWorker-3] Task celery_app.task1.add[9ccffad0-aca4-4875-84ce-0ccfce5a83aa] succeeded in 2.00600231002s: 10
[2016-12-10 13:52:00,949: INFO/PoolWorker-4] Task celery_app.task2.multiply[64b1f889-c892-4333-bd1d-ac667e677a8a] succeeded in 2.00601326401s: 21

在前面的例子中，我们使用 delay() 或 apply_async() 方法来调用任务。事实上，delay 方法封装了 apply_async，如下：

def delay(self, *partial_args, **partial_kwargs):
    """Shortcut to :meth:`apply_async` using star arguments."""
    return self.apply_async(partial_args, partial_kwargs)

也就是说，delay 是使用 apply_async 的快捷方式。apply_async 支持更多的参数，它的一般形式如下：

apply_async(args=(), kwargs={}, route_name=None, **options)

apply_async 常用的参数如下：

countdown：指定多少秒后执行任务

task1.apply_async(args=(2, 3), countdown=5)    # 5 秒后执行任务

eta (estimated time of arrival)：指定任务被调度的具体时间，参数类型是 datetime

from datetime import datetime, timedelta

# 当前 UTC 时间再加 10 秒后执行任务
task1.multiply.apply_async(args=[3, 7], eta=datetime.utcnow() + timedelta(seconds=10))

expires：任务过期时间，参数类型可以是 int，也可以是 datetime

task1.multiply.apply_async(args=[3, 7], expires=10)    # 10 秒后过期

更多的参数列表可以在官方文档中查看。

Celery 除了可以执行异步任务，也支持执行周期性任务（Periodic Tasks），或者说定时任务。Celery Beat 进程通过读取配置文件的内容，周期性地将定时任务发往任务队列。

让我们看看例子，项目结构如下：

celery_demo                    # 项目根目录
    ├── celery_app             # 存放 celery 相关文件
        ├── __init__.py
        ├── celeryconfig.py    # 配置文件
        ├── task1.py           # 任务文件
        └── task2.py           # 任务文件

__init__.py 代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

from celery import Celery

app = Celery("demo")
app.config_from_object("celery_app.celeryconfig")

celeryconfig.py 代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

from datetime import timedelta
from celery.schedules import crontab

# Broker and Backend
BROKER_URL = "redis://127.0.0.1:6379"
CELERY_RESULT_BACKEND = "redis://127.0.0.1:6379/0"

# Timezone
CELERY_TIMEZONE="Asia/Shanghai"    # 指定时区，不指定默认为 "UTC"
# CELERY_TIMEZONE="UTC"

# import
CELERY_IMPORTS = (
    "celery_app.task1",
    "celery_app.task2"
)

# schedules
CELERYBEAT_SCHEDULE = {
    "add-every-30-seconds": {
         "task": "celery_app.task1.add",
         "schedule": timedelta(seconds=30),       # 每 30 秒执行一次
         "args": (5, 8)                           # 任务函数参数
    },
    "multiply-at-some-time": {
        "task": "celery_app.task2.multiply",
        "schedule": crontab(hour=9, minute=50),   # 每天早上 9 点 50 分执行一次
        "args": (3, 7)                            # 任务函数参数
    }
}

task1.py 代码如下：

import time
from celery_app import app

@app.task
def add(x, y):
    time.sleep(2)
    return x + y

task2.py 代码如下：

import time
from celery_app import app

@app.task
def multiply(x, y):
    time.sleep(2)
    return x * y

现在，让我们启动 Celery Worker 进程，在项目的根目录下执行下面命令：

celery_demo $ celery -A celery_app worker --loglevel=info

接着，启动 Celery Beat 进程，定时将任务发送到 Broker，在项目根目录下执行下面命令：

celery_demo $ celery beat -A celery_app
celery beat v4.0.1 (latentcall) is starting.
__    -    ... __   -        _
LocalTime -> 2016-12-11 09:48:16
Configuration ->
    . broker -> redis://127.0.0.1:6379//
    . loader -> celery.loaders.app.AppLoader
    . scheduler -> celery.beat.PersistentScheduler
    . db -> celerybeat-schedule
    . logfile -> [stderr]@%WARNING
    . maxinterval -> 5.00 minutes (300s)

之后，在 Worker 窗口我们可以看到，任务 task1 每 30 秒执行一次，而 task2 每天早上 9 点 50 分执行一次。

在上面，我们用两个命令启动了 Worker 进程和 Beat 进程，我们也可以将它们放在一个命令中：

$ celery -B -A celery_app worker --loglevel=info

Celery 周期性任务也有多个配置项，可参考官方文档。

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