Python Celery动态添加定时任务生产实践指南

目录

• 一、背景
• 二、Celery动态添加定时任务的官方文档
• 三、celery简单实用
• 3.1 基础环境配置
• 3.2 测试使用Celery应用
• 四、配置backend存储任务执行结果 
• 四、优化Celery目录结构
• 五、开始使用django-celery-beat调度器
• 六、具体操作演练
• 6.1 创建基于间隔时间的周期性任务
• 6.2 创建一个不带参数的周期性间隔任务
• 6.3 周期性任务的查询、删除操作
• 总结

一、背景

实际工作中会有一些耗时的异步任务需要使用定时调度，比如发送邮件，拉取数据，执行定时脚本

通过celery 实现调度主要思想是 通过引入中间人redis，启动 worker 进行任务执行 ，celery-beat进行定时任务数据存储

二、Celery动态添加定时任务的官方文档

celery文档：https://docs.celeryproject.org/en/latest/userguide/periodic-tasks.html#beat-custom-schedulers

celery 自定义调度类说明: 

自定义调度器类可以在命令行中指定（--scheduler参数）

django-celery-beat文档 : https://pypi.org/project/django-celery-beat/

关于django-celery-beat 插件的说明: 

此扩展使您能够将定期任务计划存储在数据库中，可以从 Django 管理界面管理周期性任务，您可以在其中创建、编辑和删除周期性任务以及它们应该运行的频率

三、celery简单实用

3.1 基础环境配置

1. 安装最新版本的Django

pip3 install django #当前我安装的版本是 3.0.6

2. 创建项目

django-admin startproject typeidea
django-admin startapp blog

3.安装 celery

pip3 install django-celery
pip3 install -U Celery 
pip3 install "celery[librabbitmq,redis,auth,msgpack]" 
pip3 install django-celery-beat # 用于动态添加定时任务
pip3 install django-celery-results
pip3 install redis

3.2 测试使用Celery应用

1. 创建blog目录、新建task.py

首先在Django项目中创建一个blog文件夹，并且在blog文件夹下创建tasks.py模块, 如下：

 tasks.py代码如下: 

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
"""
#File: tasks.py
#Time: 2022/3/30 2:26 下午
#Author: julius
"""
from celery import Celery
 
# 使用redis做为broker
app = Celery('blog.tasks2',broker='redis://127.0.0.1:6379/0')
 
# 创建任务函数
@app.task
def my_task():
    print('任务正在执行...')

Celery第一个参数是给其设定一个名字， 第二参数我们设定一个中间人broker, 在这里我们使用Redis作为中间人。my_task函数是我们编写的一个任务函数， 通过加上装饰器app.task, 将其注册到broker的队列中。

2. 启动redis、创建worker

现在我们在创建一个worker， 等待处理队列中的任务。

进入项目的根目录，执行命令: celery -A celery_tasks.tasks worker -l info

 3. 调用任务

下面来测试一下功能，创建一个任务，加入任务队列中，提供worker执行。

进入python终端, 执行如下代码:

$ python manage.py shell
>>> from blog.tasks import my_task
>>> my_task.delay()
<AsyncResult: 83484dfe-f729-417b-8e51-6c7ae32a1377>

调用一个任务函数，将会返回一个AsyncResult对象，这个对象可以用来检查任务的状态或者获得任务的返回值。

4. 查看结果

在worker的终端查看任务执行情况，可以看到已经收到83484dfe-f729-417b-8e51-6c7ae32a1377 任务，并打印了任务执行信息

5. 存储并查看任务执行状态

把任务执行结果赋值给ret，然后调用result() 会产生 DisabledBackend 报错，可见没有配置后端存储的时候并不能保存任务执行的状态信息，下一节我们会讲到如何配置backend保存任务执行结果

$ python manage.py shell
>>> from blog.tasks import my_task
>>> ret=my_task.delay()
>>> ret.result()

四、配置backend存储任务执行结果 

如果我们想跟踪任务的状态，Celery需要将结果保存到某个地方。有几种保存的方案可选:SQLAlchemy、Django ORM、Memcached、 Redis、RPC (RabbitMQ/AMQP)。

1. 添加backend参数

在本例中我们使用Redis作为存储结果的方案，通过Celery的backend参数来设定任务结果存储地址。我们将tasks模块修改如下:

from celery import Celery
 
# 使用redis作为broker以及backend
app = Celery('celery_tasks.tasks',
             broker='redis://127.0.0.1:6379/8',
             backend='redis://127.0.0.1:6379/9')
 
# 创建任务函数
@app.task
def my_task(a, b):
    print("任务函数正在执行....")
    return a + b

给Celery增加了backend参数，指定redis作为结果存储,并将任务函数修改为两个参数，并且有返回值。

2. 调用任务/查看任务执行结果

下面再来执行调用一下这个任务看看。

$ python manage.py shell
>>> from blog.tasks import my_task
>>> res=my_task.delay(10,40)
>>> res.result
50
>>> res.failed()
False

再来看看worker的执行情况，如下：

可以看到celery任务已经执行成功了。

但是这只是一个开始，下一步要看看如何添加定时的任务。

四、优化Celery目录结构

上面直接将Celery的应用创建、配置、tasks任务全部写在了一个文件，这样在后面项目越来越大，也是不方便的。下面来拆分一下，并且添加一些常用的参数。

基本结构如下

$ vim typeidea/celery.py (Celery应用文件)

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
"""
#File: celery.py
#Time: 2022/3/30 12:25 下午
#Author: julius
"""
import os
from celery import Celery
from blog import celeryconfig
project_name='typeidea'
# set the default django setting module for the 'celery' program
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE','typeidea.settings')
app = Celery(project_name)
 
app.config_from_object('django.conf:settings')
 
app.autodiscover_tasks()

vim blog/celeryconfig.py (配置Celery的参数文件)

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
"""
#File: celeryconfig.py
#Time: 2022/3/30 2:54 下午
#Author: julius
"""

# 设置结果存储
from typeidea import settings
import os
 
os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "typeidea.settings")
CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://127.0.0.1:6379/0'
# 设置代理人broker
BROKER_URL = 'redis://127.0.0.1:6379/1'
# celery 的启动工作数量设置
CELERY_WORKER_CONCURRENCY = 20
# 任务预取功能，就是每个工作的进程／线程在获取任务的时候，会尽量多拿 n 个，以保证获取的通讯成本可以压缩。
CELERYD_PREFETCH_MULTIPLIER = 20
# 非常重要,有些情况下可以防止死锁
CELERYD_FORCE_EXECV = True
# celery 的 worker 执行多少个任务后进行重启操作
CELERY_WORKER_MAX_TASKS_PER_CHILD = 100
# 禁用所有速度限制，如果网络资源有限，不建议开足马力。
CELERY_DISABLE_RATE_LIMITS = True
 
CELERY_ENABLE_UTC = False
CELERY_TIMEZONE = settings.TIME_ZONE
DJANGO_CELERY_BEAT_TZ_AWARE = False
CELERY_BEAT_SCHEDULER = 'django_celery_beat.schedulers:DatabaseScheduler'

vim blog/tasks.py (tasks 任务文件)

import time
from blog.celery import app
 
# 创建任务函数
@app.task
def my_task(a, b, c):
    print('任务正在执行...')
    print('任务1函数休眠10s')
    time.sleep(10)
    return a + b + c

五、开始使用django-celery-beat调度器

使用 django-celery-beat 动态添加定时任务  celery 4.x 版本在 django 框架中是使用 django-celery-beat 进行动态添加定时任务的。前面虽然已经安装了这个库，但是还要再说明一下。

官网的配置说明
https://docs.celeryproject.org/en/latest/userguide/periodic-tasks.html#beat-custom-schedulers

1. 安装 django-celery-beat

pip3 install django-celery-beat

2.在项目的 settings 文件配置 django-celery-beat 

INSTALLED_APPS = [
    'blog',
    'django_celery_beat',
    ...
]
 
# Django设置时区
LANGUAGE_CODE = 'zh-hans'  # 使用中国语言
TIME_ZONE = 'Asia/Shanghai'  # 设置Django使用中国上海时间
# 如果USE_TZ设置为True时，Django会使用系统默认设置的时区，此时的TIME_ZONE不管有没有设置都不起作用
# 如果USE_TZ 设置为False,TIME_ZONE = 'Asia/Shanghai', 则使用上海的UTC时间。
USE_TZ = False

3. 创建 django-celery-beat 相关表

执行Django数据库迁移: python manage.py migrate

4. 配置Celery使用 django-celery-beat

配置 celery.py

import os
 
from celery import Celery
 
from blog import celeryconfig
 
# 为celery 设置环境变量
os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE","typeidea.settings")
# 创建celery app
app = Celery('blog')
# 从单独的配置模块中加载配置
app.config_from_object(celeryconfig)
 
# 设置app自动加载任务
app.autodiscover_tasks([
    'blog',
])

配置 celeryconfig.py

# 设置结果存储
from typeidea import settings
import os
 
os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "typeidea.settings")
CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://127.0.0.1:6379/0'
# 设置代理人broker
BROKER_URL = 'redis://127.0.0.1:6379/1'
# celery 的启动工作数量设置
CELERY_WORKER_CONCURRENCY = 20
# 任务预取功能，就是每个工作的进程／线程在获取任务的时候，会尽量多拿 n 个，以保证获取的通讯成本可以压缩。
CELERYD_PREFETCH_MULTIPLIER = 20
# 非常重要,有些情况下可以防止死锁
CELERYD_FORCE_EXECV = True
# celery 的 worker 执行多少个任务后进行重启操作
CELERY_WORKER_MAX_TASKS_PER_CHILD = 100
# 禁用所有速度限制，如果网络资源有限，不建议开足马力。
CELERY_DISABLE_RATE_LIMITS = True
 
CELERY_ENABLE_UTC = False
CELERY_TIMEZONE = settings.TIME_ZONE
DJANGO_CELERY_BEAT_TZ_AWARE = False
CELERY_BEAT_SCHEDULER = 'django_celery_beat.schedulers:DatabaseScheduler'
 

编写任务 tasks.py

import time
from celery import Celery
from blog.celery import app
 
# 使用redis做为broker
# app = Celery('blog.tasks2',broker='redis://127.0.0.1:6379/0',backend='redis://127.0.0.1:6379/1')
 
# 创建任务函数
@app.task
def my_task(a, b, c):
    print('任务正在执行...')
    print('任务1函数休眠10s')
    time.sleep(10)
    return a + b + c
 
@app.task
def my_task2():
    print("任务2函数正在执行....")
    print('任务2函数休眠10s')
    time.sleep(10)

5. 启动定时任务work

启动定时任务首先需要有一个work执行异步任务，然后再启动一个定时器触发任务。

启动任务 work

$ celery -A blog worker -l info 

启动定时器触发 beat

celery -A blog beat -l info --scheduler django_celery_beat.schedulers:DatabaseScheduler

六、具体操作演练

6.1 创建基于间隔时间的周期性任务

1. 初始化周期间隔对象interval 对象

>>> from django_celery_beat.models import PeriodicTask, IntervalSchedule
>>> schedule, created = IntervalSchedule.objects.get_or_create( 
...       every=10, 
...       period=IntervalSchedule.SECONDS, 
...  )
>>> IntervalSchedule.objects.all()
<QuerySet [<IntervalSchedule: every 10 seconds>]>

2.创建一个无参数的周期性间隔任务

>>>PeriodicTask.objects.create(interval=schedule,name='my_task2',task='blog.tasks.my_task2',)
<PeriodicTask: my_task2: every 10 seconds>

beat 调度服务日志显示如下：

 worker 服务日志显示如下：

3.创建一个带参数的周期性间隔任务

>>> PeriodicTask.objects.create(interval=schedule,name='my_task',task='blog.tasks.my_task',args=json.dumps([10,20,30]))
<PeriodicTask: my_task: every 10 seconds>

beat 调度服务日志结果:

 worker 服务日志结果:

4.如何高并发执行任务

需要并行执行任务的时候，就需要设置多个worker来执行任务。 

6.2 创建一个不带参数的周期性间隔任务

1.初始化 crontab 的调度对象

>>> import pytz
>>> schedule, _ = CrontabSchedule.objects.get_or_create(
... minute='*',
... hour='*',
... day_of_week='*',
... day_of_month='*',
... timezone=pytz.timezone('Asia/Shanghai')
... )

2. 创建不带参数的定时任务

PeriodicTask.objects.create(crontab=schedule,name='my_task2_crontab',task='blog.tasks.my_task2',)

beat 调度服务执行结果 

 worker 执行服务结果

6.3 周期性任务的查询、删除操作

1. 周期性任务的查询

>>> PeriodicTask.objects.all()
<ExtendedQuerySet [<PeriodicTask: celery.backend_cleanup: 0 4 * * * (m/h/dM/MY/d) Asia/Shanghai>, <PeriodicTask: my_task2_crontab: * * * * * (m/h/dM/MY/d) Asia/Shanghai>]>
>>> PeriodicTask.objects.get(name='my_task2_crontab')
<PeriodicTask: my_task2_crontab: * * * * * (m/h/dM/MY/d) Asia/Shanghai>
>>> for task in PeriodicTask.objects.all():
...     print(task.id)
... 
1
13
>>> PeriodicTask.objects.get(id=13)
<PeriodicTask: my_task2_crontab: * * * * * (m/h/dM/MY/d) Asia/Shanghai>
>>> PeriodicTask.objects.get(name='my_task2_crontab')
<PeriodicTask: my_task2_crontab: * * * * * (m/h/dM/MY/d) Asia/Shanghai>

 控制台实际操作记录

2.周期性任务的暂停/启动

2.1 设置my_taks2_crontab 暂停任务

>>> my_task2_crontab = PeriodicTask.objects.get(id=13)
>>> my_task2_crontab.enabled
True
>>> my_task2_crontab.enabled=False
>>> my_task2_crontab.save()

查看worker输出：

 可以看到worker从19:31以后已经没有输出了，说明已经成功吧my_task2_crontab 任务暂停

2.2 设置my_task2_crontab 开启任务

把任务的 enabled 为 True 即可：

>>> my_task2_crontab.enabled
False
>>> my_task2_crontab.enabled=True
>>> my_task2_crontab.save()

查看worker输出：

 可以看到worker从19:36开始有输出，说明已把my_task2_crontab 任务重新启动

3. 周期性任务的删除

获取到指定的任务后调用delete()，再次查询指定任务会发现已经不存在了

PeriodicTask.objects.get(name='my_task2_crontab').delete()
>>> PeriodicTask.objects.get(name='my_task2_crontab')
Traceback (most recent call last):
  File "<console>", line 1, in <module>
  File "/Users/julius/PycharmProjects/typeidea/.venv/lib/python3.9/site-packages/django/db/models/manager.py", line 85, in manager_method
    return getattr(self.get_queryset(), name)(*args, **kwargs)
  File "/Users/julius/PycharmProjects/typeidea/.venv/lib/python3.9/site-packages/django/db/models/query.py", line 435, in get
    raise self.model.DoesNotExist(
django_celery_beat.models.PeriodicTask.DoesNotExist: PeriodicTask matching query does not exist.

总结