(一)、概述

Celery是一個簡單、靈活和可靠的基于多任務的分布式系統，為運營提供用于維護此系統的工具。專注于實時處理的任務隊列，同時也支持任務的調度。執行單元為任務(task)，利用多線程這些任務可以被并發的在單個或多個職程(worker)上運行。

Celery通過消息機制通信，通常通過中間人(broker)來分配和調節客戶端與職程服務器(worker)之間的通信。客戶端發送一條消息，中間人把消息分配給一個職程，最后由職程來負責執行此任務。

Celery可以有多個職程和中間人，這樣提高了高可用性和橫向的擴展能力

Celery由python語言開發，但是該協議可以用任何語言拉力實現，例如：Django中的Celery、node中的node-celery和php中的celery-php

（二）、Django中使用Celery的流程與配置

導入Celery：pip3 install Celery

在 與項目同名的目錄下 創建celery.py文件，特別注意：項目同名的目錄下

復制內容到該文件

修改兩處內容

os.environ.setdefault(’DJANGO_SETTINGS_MODULE’, ’proj.settings’)中的proj改為項目名 app = Celery(’pro’)中的pro改為項目名

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 與項目同名的目錄下 的__init__.py文件中添加內容

# 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：中間人url，可以配置redis或者RabbitMQ CELERY_RESULT_BACKEND：返回結果的存儲地址 CELERY_ACCEPT_CONTENT：接收內容的格式，分為兩種：json和msgpack。msgpack比json格式的數據體積更小，傳輸速度更快。 CELERY_TASK_SERIALIZER：任務載荷的序列化方式-->json CELERY_TIMEZONE CELERY_TASK_TRACK_STARTED：是否開啟任務跟蹤 CELERY_TASK_TIME_LIMIT：任務超時限制

# 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下創建tasks.py文件，創建發送消息功能，任務方法必須添加裝飾器：@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)

創建視圖和路由

### views.pyfrom .tasks import TestView3class TestView1(GenericAPIView): def get(self, request): TestView3.sleep(10) return Response('celery實驗成功')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')]

安裝redis并啟動

啟動django項目

使用Celery命令啟動Celery服務，命令：celery -A 項目名 worker -l info，如果如下所示則為啟動成功.

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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