分布式任务队列Celery的介绍，队列celery,可是当并发量过大时，多线

分布式任务队列Celery的介绍，队列celery,可是当并发量过大时，多线

在程序运行过程中，要执行一个很久的任务，但是我们又不想主程序被阻塞，常见的方法是多线程。可是当并发量过大时，多线程也会扛不住，必须要用线程池来限制并发个数，而且多线程对共享资源的使用也是很麻烦的事情。还有就是前面几篇介绍过的协程，但是协程毕竟还是在同一线程内执行的，如果一个任务本身就要执行很长时间，而不是因为等待IO被挂起，那其他协程照样无法得到运行。本文要介绍一个强大的分布式任务队列Celery，它可以让任务的执行同主程序完全脱离，甚至不在同一台主机内。它通过队列来调度任务，不用担心并发量高时系统负载过大。它可以用来处理复杂系统性能问题，却又相当灵活易用。下面我们就来了解下Celery。

架构组成

一个完整的Celery分布式队列架构应该包含一下几个模块：

1. 消息中间人 Broker

消息中间人，就是任务调度队列，通常以独立服务形式出现。它是一个生产者消费者模式，即主程序将任务放入队列中，而后台职程则会从队列中取出任务并执行。任务可以按顺序调度，也可以按计划时间调度。Celery组件本身并不提供队列服务，你需要集成第三方消息中间件。Celery推荐的有RabbitMQ和Redis，另外也支持MongoDB、SQLAlchemy、Memcached等，但不推荐。

1. 任务执行单元 Worker，也叫职程

即执行任务的程序，可以有多个并发。它实时监控消息队列，获取队列中调度的任务，并执行它。

1. 执行结果存储 Backend

由于任务的执行同主程序分开，如果主程序想获取任务执行的结果，就必须通过中间件存储。同消息中间人一样，存储也可以使用RabbitMQ、Redis、MongoDB、SQLAlchemy、Memcached等，建议使用带持久化功能的存储中间件。另外，并非所有的任务执行都需要保存结果，这个模块可以不配置。

完整的架构组成图如下：

运行一个例子

让我们跑一个例子，我们使用RabbitMQ作为中间人，Redis作为结果存储。关于RabbitMQ和Redis的安装，大家可以网上搜搜，这里就不赘述了。本例假设RabbitMQ和Redis都安装在本地机上。

首先我们要安装Celery

当前最新的版本是4.0.0，我们可以通过PyPI安装：

$ pip install celery

为了支持Redis，你还需要安装Celery对Redis的依赖：

$ pip install 'celery[redis]'

然后，我们编写任务代码tasks.py

Python

from celery import Celery
 
app = Celery('tasks',
             broker='amqp://guest@localhost//',
             backend='redis://localhost:6379/0')
 
@app.task
def add(x, y):
    return x + y

这里我们创建了一个Celery实例app，名称为’tasks’；中间人用RabbitMQ，URL为’amqp://guest@localhost//’；存储用Redis，URL为’redis://localhost:6379/0’。同时我们定义了一个Celery任务”add”，可以返回两个参数的和。当函数使用”@app.task”修饰后，即为可被Celery调度的任务。

接下来，让我们启动后台职程

职程会监听消息中间人队列并等待任务调度，启动命令为：

$ celery worker -A tasks --loglevel=info --concurrency=5

• 参数”-A”指定了Celery实例的位置，本例是在”tasks.py”中，celery命令会自动在该文件中寻找Celery对象实例。不过我更建议你指定Celery对象名称，如”-A tasks.app”。
• 参数”loglevel”指定了日志等级，也可以不加，默认为warning。
• 参数”concurrency”指定最大并发数，默认为CPU核数。启动成功后，你会看到如下信息：

关于celery命令参数的更多信息，你可以用下面的命令来查询：

$ celery help
$ celery worker --help

更详细的信息，就要去查阅官方文档了

现在，让我们发些任务出来吧

打开python控制台，输入下面的指令：

>>> from tasks import add
>>> add.delay(2, 5)
<AsyncResult: 4c079d93-fd5f-47f0-8b93-c77a0112eb4e>

这个”delay()”方法会将任务发送到消息中间人队列，并由之前启动的后台职程来执行。所以这时Python控制台上只会返回”AsyncResult”信息。如果你看下之前职程的启动窗口，你会看到多了条日志”Task tasks.add[4c079d93-fd5f-47f0-8b93-c77a0112eb4e] succeeded in 0.0211374238133s: 7″。说明”add”任务已经被调度并执行成功，并且返回7。

因为我们的程序配置了后台结果存储（backend），我们可以通过如下方法获取任务执行后的返回值：

>>> result=add.delay(2, 5)
>>> result.ready()
True
>>> result.get(timeout=1)
7

此时我们就可以获取到返回值7了，由于有些任务执行时间会很长，我们可以使用”result.ready()”方法来检查任务是否执行完成。如果之前我们没有配置backend存储，那么刚才的调用会抛异常。

关于后台

上例中我们配置了Redis存储，那让我们去Redis里看看Celery任务执行的结果是怎么存储的吧。通过”keys celery*”，可以查到所有属于celery的键值，你会看到如下信息。
看来，celery是一个任务一条记录啊，而且键值上带着任务的UUID。让我们查看刚才执行的那条记录的值吧，结果如下：

"{\"status\": \"SUCCESS\", \"traceback\": null, \"result\": 7, \"task_id\": \"4c079d93-fd5f-47f0-8b93-c77a0112eb4e\", \"children\": []}"

状态，异常，返回值等都是通过JSon序列化存在Redis里的，很好理解吧。

关于配置

Celery的参数配置，可以使用下面几个方法来实现：

• 单个参数配置
  Python

  app.conf.CELERY_BROKER_URL = 'amqp://guest@localhost//'
  app.conf.CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://localhost:6379/0'

• 多个参数配置
  Python

  app.conf.update(
      CELERY_BROKER_URL = 'amqp://guest@localhost//',
      CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://localhost:6379/0'
  )

• 从配置文件中获取

先将配置项放入配置文件中，如”celeryconfig.py”

Python

BROKER_URL='amqp://guest@localhost//'
CELERY_RESULT_BACKEND='redis://localhost:6379/0'

 然后导入到celery对象中：
Python

app.config_from_object('celeryconfig')

Celery的配置项相当之多，大家可以从官方文档中查询。

delay()和apply_async()

我们之前调用任务使用了”delay()”方法，它其实是对”apply_async()”方法的封装，使得你只要传入任务所需的参数即可。对于特殊的任务调度需求，你需要使用”apply_async()”，其常用的参数有：

• countdown: 指定多少秒后任务才被执行
• eta: 指定任务被调度的时间，参数类型是datetime
• expires: 任务过期时间，参数类型可以是int（秒），也可以是datetime
• retry: 任务发送失败的重试次数
• priority: 任务优先级，范围是0-9
• serializer: 参数和返回值的序列化方式

详细参数列表可以从官方文档中查询。

关于序列化

当前版本的Celery默认序列化方式是”json”，对于刚才的例子，传入的参数和返回值都是数值类型，用json序列化没问题，但是对于有些对象来说，无法用JSon序列化，如果你是Python程序的话，可以使用”pickle”序列化，它支持所有Python类型对象。Celery支持的序列化方式还有”yaml”, “msgpack”。你可以在创建Celery对象时指定序列化方式，也可以通过配置指定，或者在使用apply_async()方法调用任务时指定：

Python

app = Celery('tasks', broker='...', task_serializer='yaml')
 
app.conf.update(
    CELERY_TASK_SERIALIZER='pickle',
    CELERY_RESULT_SERIALIZER='json',
)
 
@app.task
def add(x, y):
    ...
 
add.apply_async((2, 5), serializer='json')

关于并发

任务的并发默认采用多进程方式，Celery也支持gevent或者eventlet协程并发。方法是在启动职程时使用”-P”参数：

$ celery worker -A tasks --loglevel=info -P gevent -c 100

通过”-P gevent”我们就将并发改为了gevent方式了；”-c 100″同之前介绍的”concurrency”参数，指定了并发个数。对于gevent不熟悉的朋友，可以看看我之前的文章。另外默认多进程方式的参数值是”prefork”。

Flask同Celery的集成

本文的最后，我们演示一个将Flask应用同Celery集成的例子。最常见的任务就是发邮件，比如新用户注册，我们会发一个邮件来确认。由于发邮件是个IO阻塞式任务，我们可以将它交给Celery职程，而Flask应用可以继续运行。

首先，我们写个Flask应用，它会显示一个表单，让用户填写收件人和邮件内容，然后点击发送按钮来发邮件。

Python

from flask import Flask, request, render_template, redirect, url_for, flash
from flask_mail import Mail, Message
 
app = Flask(__name__)
app.config.update(
    SECRET_KEY = 'hard to guess string',
    MAIL_SERVER = 'smtp.example.com',
    MAIL_DEFAULT_SENDER = '[email protected]',
    MAIL_USERNAME = 'bjhee',
    MAIL_PASSWORD = 'example'
)
 
mail = Mail(app)
 
@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
def index():
    if request.method == 'GET':
        return render_template('index.html')
 
    address = request.form['address']
    msg = Message('Hello Celery',
                  recipients=[address])
    msg.body = request.form['content']
    mail.send(msg)
 
    flash('Sending email to %s' % address)
    return redirect(url_for('index'))
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', debug=True)

模版文件”index.html”的内容如下：

Python

<!doctype html>
<html>
  <head>
    <title>Test Celery</title>
  </head>
  <body>
    <h1>Send mail</h1>
    {% with messages = get_flashed_messages() %}
      {% if messages %}
        {% for message in messages %}
          <p style="color: green;">{{ message }}</p>
        {% endfor %}
      {% endif %}
    {% endwith %}
    <form method="POST">
      <p>Address: <input type="text" name="address"></p>
      <p>Content: <textarea name="content"></textarea></p>
      <input type="submit" name="submit" value="Send">
    </form>
  </body>
</html>

让我们运行它，并测试下发邮件功能。你会发现发送过程是同步的。现在让我们加上Celery的代码：

Python

from celery import Celery
 
celery = Celery('tasks',
                broker='amqp://guest@localhost//',
                backend='redis://localhost:6379/0')
celery.conf.update(
    result_expires=3600,
    task_serializer='pickle'
)
 
@celery.task
def send_email(msg):
    with app.app_context():
        mail.send(msg)

这里，我们将发送邮件的方法”send_email()”定义为了一个Celery任务。要注意两点：
1. Flask-Mail必须在应用上下文中运行，因此在调用”mail.send()”之前需创建一个应用上下文。
2. Flask-Mail的Message对象不能用JSon序列化，因此要将序列化方式改为”pickle”。

另外，别忘了将Flask视图中发送邮件的方法改为”send_email.delay(msg)”。

现在，让我们启动职程，假设上述代码保持在文件”app.py”中：

$ celery worker -A app.celery --loglevel=info

再次运行这个应用，测试下发邮件功能，并查看下职程运行的日志，你会发现发邮件功能是在职程中执行的。

更多参考资料

Celery的官方网站
Celery的官方文档
github上的Celery源码

本文中的示例代码可以在这里下载。