标签：log 实例 ons 扩展 order 过程 定制 elf key
前言：
Celery 是一个 基于python开发的分布式异步消息任务队列，通过它可以轻松的实现任务的异步处理， 如果你的业务场景中需要用到异步任务，就可以考虑使用celery， 举几个实例场景中可用的例子:
Celery有以下优点：
Celery基本工作流程图：
1、 Celery安装使用
Celery需要在linux的环境下运行：
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# 安装[root@localhost celerys]# pip3 install celery# 进入python import无异常表示安装成功[root@localhost celerys]# python3>>> import celery |
Celery的默认broker是RabbitMQ, 仅需配置一行就可以
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broker_url = ‘amqp://guest:guest@localhost:5672//‘ |
使用Redis做broker也可以
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broker_url = ‘redis://localhost:6379/0‘#redis://:password@hostname:port/db_number |
2、简单使用
创建一个任务文件就叫tasks.py:
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from celery import Celeryimport timeapp = Celery(‘cly‘, # 任意 broker=‘redis://192.168.1.166:6379/0‘, # 中间件 backend=‘redis://localhost‘) # 数据存储 @app.taskdef add(x,y): time.sleep(10) print("running...",x,y) return x+y |
启动Celery Worker来开始监听并执行任务：
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# 加入环境变量[root@localhost ~]# PATH=$PATH:/usr/local/python3.5/bin/# 启动一个worker[root@localhost celerys]# celery -A tasks worker --loglevel=info |
调用任务：
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[root@localhost celerys]# python3Python 3.5.2 (default, Jul 7 2017, 23:36:01)[GCC 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-11)] on linuxType "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.>>> from tasks import add # import add>>> add.delay(4,6) # 执行函数<AsyncResult: 4b5a8ab6-693c-4ce5-b779-305cfcdf70cd> # 返回taskid>>> result = add.delay(4,6) # 执行函数>>> result.get() # 同步获取结果,一直等待10>>> result.get(timeout=1) # 设置超时时间，过期错误异常Traceback (most recent call last): --strip--celery.exceptions.TimeoutError: The operation timed out.>>> result = add.delay(4,‘a‘) # 执行错误命令>>> result.get() # get后获取到错误信息，触发异常Traceback (most recent call last): --strip--celery.backends.base.TypeError: unsupported operand type(s) for +: ‘int‘ and ‘str‘>>> result = add.delay(4,‘a‘)>>> result.get(propagate=False) # propagate=False 不触发异常，获取错误信息TypeError("unsupported operand type(s) for +: ‘int‘ and ‘str‘",)>>> result.traceback # 获取具体错误信息 log打印用‘Traceback (most recent call last):\n File "/usr/local/python3.5/lib/python3.5/site-packages/celery/app/trace.py", line 367, in trace_task\n R = retval = fun(*args, **kwargs)\n File "/usr/local/python3.5/lib/python3.5/site-packages/celery/app/trace.py", line 622, in __protected_call__\n return self.run(*args, **kwargs)\n File "/data/celerys/tasks.py", line 12, in add\n return x+y\nTypeError: unsupported operand type(s) for +: \‘int\‘ and \‘str\‘\n‘ |
此时worker端收到的信息：
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[2017-07-08 03:12:22,565: WARNING/PoolWorker-1] running... # 获取到任务[2017-07-08 03:12:22,565: WARNING/PoolWorker-1] 4[2017-07-08 03:12:22,565: WARNING/PoolWorker-1] 6 # 任务执行完毕数据存储到backend端[2017-07-08 03:12:22,567: INFO/PoolWorker-1] Task tasks.add[683e395e-48b9-4d32-b3bb-1492c62af393] succeeded in 10.01260852499945s: 10 |
查看broker(即192.168.1.166)端数据：
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[root@localhost redis-3.0.6]# src/redis-cli127.0.0.1:6379> keys *1) "_kombu.binding.celeryev"2) "unacked_mutex"3) "_kombu.binding.celery.pidbox"4) "_kombu.binding.celery" |
执行完后，backend端的数据：
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[root@localhost redis-3.0.6]# src/redis-cli # 程序get后,数据未被删除127.0.0.1:6379> keys *1) "celery-task-meta-683e395e-48b9-4d32-b3bb-1492c62af393" |
Python开发【模块】：Celery 分布式异步消息任务队列
标签：log 实例 ons 扩展 order 过程 定制 elf key
原文地址：https://www.cnblogs.com/zknublx/p/9090162.html
