1.Celery是什么

1.1 Celery 是一个由 Python 编写的简单、灵活、可靠的用来处理大量信息的分布式系统,它同时提供操作和维护分布式系统所需的工具(它本身不是一个任务队列，它是任务队列管理的工具，它提供的接口可以帮助我们实现分布式任务队列)。
1.2 Celery 专注于实时任务处理，支持任务调度(跟rabbitMQ可实现多种exchange。)

说白了，它是一个分布式队列的管理工具，我们可以用 Celery 提供的接口快速实现并管理一个分布式的任务队列。

1.3 Celery 架构
- 消息中间件(message broker)（邮箱，邮局）: 本身不提供消息服务，可以和第三方消息中间件集成，常用的有 redis mongodb rabbitMQ
- 任务执行单元(worker)（寄件人）: 是Celery提供的任务执行单元， worker并发的运行在分布式的系统节点中
- 任务执行结果存储(task result store)（收件人）：用来存储Worker执行的任务的结果，Celery支持以不同方式存储任务的结果，包括Redis，MongoDB，Django ORM，AMQP等
1.4 任务队列和消息队列
- 任务队列是一种在线或机器分发任务的机制
- 消息队列输入是工作的一个单元，可以认为是一个任务，独立的职程（Worker）进程持续监视队列中是否有需要处理的新任务。
- 图解

2.简单示例

2.1 创建一个celery实例创建tasks.py文件

import time
from celery import Celery

app = Celery('tasks', broker='redis:////127.0.0.1:6379/6', backend='redis:////127.0.0.1:6379/7')


@app.task
def add(x, y):
    time.sleep(10)
    return x + y

ps: tasks为任务名称设置reids为中间件

2.2 创建一个index.py文件调用并且检测任务、查看任务执行状态

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from tasks import add, app
from celery.result import AsyncResult
import time

# 立即告知celery去执行add任务，并传入两个参数
result = add.delay(4, 4)
print(result.id)
async = AsyncResult(id=result.id, app=app)

time.sleep(3)
if async.successful():
    result = async.get()
    print(result, "执行成功")
    # result.forget() # 将结果删除
elif async.failed():
    print('执行失败')
elif async.status == 'PENDING':
    print('任务等待中被执行')
elif async.status == 'RETRY':
    print('任务异常后正在重试')
elif async.status == 'STARTED':
    print('任务已经开始被执行')

ps 如果使用redis作为任务队列中间人，在redis中存在两个键 celery 和 _kombu.binding.celery ， _kombu.binding.celery 表示有一名为 celery 的任务队列（Celery 默认），而 celery为默认队列中的任务列表，使用list类型，可以看看添加进去的任务数据。

2.3 执行命令详解

celery -A app.celery_tasks.celery worker -Q queue --loglevel=info
- A参数指定celery对象的位置，该app.celery_tasks.celery指的是app包下面的celery_tasks.py模块的celery实例，注意一定是初始化后的实例，
- Q参数指的是该worker接收指定的队列的任务，这是为了当多个队列有不同的任务时可以独立；如果不设会接收所有的队列的任务；
- l参数指定worker的日志级别；

执行完毕后结果存储在redis中，查看redis中的数据，发现存在一个string类型的键值对 celery-task-meta-064e4262-e1ba-4e87-b4a1-52dd1418188f:data 该键值对的失效时间为24小时

2.4 消息主体分析

body : 是序列化后使用base64编码的信息，包括具体的任务参数，其中包括了需要执行的方法、参数和一些任务基本信息
content-encoding: 序列化数据编码方式
content-type: 任务数据的序列化方式，默认使用python内置的序列化模块pickle(ps: pickle模块支持的类型所有python支持的原生类型：布尔值，整数，浮点数，复数，字符串，字节，None。由任何原生类型组成的列表，元组，字典和集合。函数，类，类的实例，常用的方法：dumps,dump,loads,load)

{
    "body": "gAJ9cQAoWAQAAAB0YXNrcQFYCQAAAHRhc2tzLmFkZHECWAIAAABpZHEDWCQAAABjNDMwMzZkMi03Yzc3LTQ0MDUtOTYwNC1iZDc3ZTcyNzNlN2FxBFgEAAAAYXJnc3EFSwRLBIZxBlgGAAAAa3dhcmdzcQd9cQhYBwAAAHJldHJpZXNxCUsAWAMAAABldGFxCk5YBwAAAGV4cGlyZXNxC05YAwAAAHV0Y3EMiFgJAAAAY2FsbGJhY2tzcQ1OWAgAAABlcnJiYWNrc3EOTlgJAAAAdGltZWxpbWl0cQ9OToZxEFgHAAAAdGFza3NldHERTlgFAAAAY2hvcmRxEk51Lg==",
    "content-encoding": "binary",
    "content-type": "application/x-python-serialize",
    "headers": {},
    "properties": {
        "reply_to": "caa78c3a-618a-31f0-84a9-b79db708af02",
        "correlation_id": "c43036d2-7c77-4405-9604-bd77e7273e7a",
        "delivery_mode": 2,
        "delivery_info": {
            "priority": 0,
            "exchange": "celery",
            "routing_key": "celery"
        },
        "body_encoding": "base64",
        "delivery_tag": "e7e288b5-ecbb-4ec6-912c-f42eb92dbd72"
    }
}

2.5 Celery配置

CELERY_DEFAULT_QUEUE：默认队列
BROKER_URL  : 代理人的网址
CELERY_RESULT_BACKEND：结果存储地址
CELERY_TASK_SERIALIZER：任务序列化方式
CELERY_RESULT_SERIALIZER：任务执行结果序列化方式
CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES：任务过期时间
CELERY_ACCEPT_CONTENT：指定任务接受的内容序列化类型(序列化)，一个列表；

2.6 获取执行任务执行结果的方法

r = func.delay(...)
r.ready()     			# 查看任务状态，返回布尔值,  任务执行完成, 返回 True, 否则返回 False.
r.wait()      			# 等待任务完成, 返回任务执行结果，很少使用；
r.get(timeout=1)       # 获取任务执行结果，可以设置等待时间
r.result      			# 任务执行结果.
r.state       			# PENDING, START, SUCCESS，任务当前的状态
r.status     				# PENDING, START, SUCCESS，任务当前的状态
r.successful  			# 任务成功返回true
r.traceback 				# 如果任务抛出了一个异常，你也可以获取原始的回溯信息

2.7 celery的装饰方法celery.task

task()把任务（函数）装饰成异步


@celery.task()
def func():
	# do something
    pass

可以重新定义任务的基类


class MyTask(celery.Task):
    # 任务失败时执行
    def on_failure(self, exc, task_id, args, kwargs, einfo):
        print('{0!r} failed: {1!r}'.format(task_id, exc))
    # 任务成功时执行
    def on_success(self, retval, task_id, args, kwargs):
        pass
    # 任务重试时执行
    def on_retry(self, exc, task_id, args, kwargs, einfo):
        pass

参数

task_id : 任务id
einfo：执行失败时任务详情
exc：失败时的错误类型
retval：任务成功时返回的执行结果

2.8 一份完整的配置文件

# 注意，celery4版本后，CELERY_BROKER_URL改为BROKER_URL
BROKER_URL = 'amqp://username:passwd@host:port/虚拟主机名'
# 指定结果的接受地址
CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://username:passwd@host:port/db'
# 指定任务序列化方式
CELERY_TASK_SERIALIZER = 'msgpack' 
# 指定结果序列化方式
CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'msgpack'
# 任务过期时间,celery任务执行结果的超时时间
CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = 60 * 20   
# 指定任务接受的序列化类型.
CELERY_ACCEPT_CONTENT = ["msgpack"]   
# 任务发送完成是否需要确认，这一项对性能有一点影响     
CELERY_ACKS_LATE = True  
# 压缩方案选择，可以是zlib, bzip2，默认是发送没有压缩的数据
CELERY_MESSAGE_COMPRESSION = 'zlib' 
# 规定完成任务的时间
CELERYD_TASK_TIME_LIMIT = 5  # 在5s内完成任务，否则执行该任务的worker将被杀死，任务移交给父进程
# celery worker的并发数，默认是服务器的内核数目,也是命令行-c参数指定的数目
CELERYD_CONCURRENCY = 4 
# celery worker 每次去rabbitmq预取任务的数量
CELERYD_PREFETCH_MULTIPLIER = 4 
# 每个worker执行了多少任务就会死掉，默认是无限的
CELERYD_MAX_TASKS_PER_CHILD = 40 
# 设置默认的队列名称，如果一个消息不符合其他的队列就会放在默认队列里面，如果什么都不设置的话，数据都会发送到默认的队列中
CELERY_DEFAULT_QUEUE = "default" 
# 设置详细的队列
CELERY_QUEUES = {
    "default": { # 这是上面指定的默认队列
        "exchange": "default",
        "exchange_type": "direct",
        "routing_key": "default"
    },
    "topicqueue": { # 这是一个topic队列 凡是topictest开头的routing key都会被放到这个队列
        "routing_key": "topic.#",
        "exchange": "topic_exchange",
        "exchange_type": "topic",
    },
    "task_eeg": { # 设置扇形交换机
        "exchange": "tasks",
        "exchange_type": "fanout",
        "binding_key": "tasks",
    },
    
}

2.8 Celery定时任务

指定定时任务并加入配置重新启动worker

# config.py
from datetime import timedelta
from celery.schedules import crontab
 
CELERYBEAT_SCHEDULE = {
    'ptask': {
        'task': 'tasks.period_task',
        'schedule': timedelta(seconds=5),
    },
}

# 添加定时任务
@app.task(bind=True)
def period_task(self):
    print 'period task done: {0}'.format(self.request.id)

PS:时间如果涉及到datatime最好设置为UTC时间

启动定时任务进程

celery -A task beat

2.9 链式任务

链式任务就是异步或者定时执行的任务由多个子任务执行完成

def update_page_info(url):
    # fetch_page -> parse_page -> store_page
    chain = fetch_page.s(url) | parse_page.s() | store_page_info.s(url)
    chain()
 
@app.task()
def fetch_page(url):
    return myhttplib.get(url)
 
@app.task()
def parse_page(page):
    return myparser.parse_document(page)
 
@app.task(ignore_result=True)
def store_page_info(info, url):
    PageInfo.objects.create(url=url, info=info)

 fetch_page.apply_async((url), link=[parse_page.s(), store_page_info.s(url)])

3 Celery, rabbitmq实现exchange三种模式

celery的工作流程

borker : 消息中间件
worker : 任务执行单元
storgae: 任务执行结果存储

3.1 exchange 常用模式介绍(direct, fanout, topic, header)

当我们执行的任务需要根据特定的需要进行分类时，我们可以对任务创建多个队列进行，每一个队列交换方式可以指定，需要注意的是：redis只能提供 direct exchange 方式，也是默认指定的方式，所以我们把中间人换成了rabbitmq。

首先我们来了解一下交换模式有哪些？

Direct Exchange 模式
这种模式是rabbitmq（redis）自带的一种模式，所以我们在实际使用过程中只要指定routing_key就可以了，或者是指定队列名称即可。

ps: 如果我们指定的队列名称不在配置里面，那我们创建的这条消息任务会被自动废除，所以需要检查下配置里的队列是否正确，因为rabbitmq只具备存储队列的能力，不能存储消息信息。
Fanout Exchange 模式
- fanout模式不用指定routing_key，所有exchange_ type 是fanout的 Queue都会执行
- 所以队列和fanout可以多对多绑定。
Topic Exchange 模式

任何发送到Topic Exchange的消息都会被转发到所有关心RouteKey中指定话题的Queue上
- 这种模式较为复杂，简单来说，就是每个队列都有其关心的主题，所有的消息都带有一个“标题”(RouteKey)，Exchange会将消息转发到所有关注主题能与RouteKey模糊匹配的队列。
- 这种模式需要RouteKey，也许要提前绑定Exchange与Queue。
- 在进行绑定时，要提供一个该队列关心的主题，如“#.log.#”表示该队列关心所有涉及log的消息(一个RouteKey为”MQ.log.error”的消息会被转发到该队列)。
- “#”表示0个或若干个关键字，“”表示一个关键字。如“log.”能与“log.warn”匹配，无法与“log.warn.timeout”匹配；但是“log.#”能与上述两者匹配。
- 同样，如果Exchange没有发现能够与RouteKey匹配的Queue，则会抛弃此消息。

3.2 在实际例子中如何去运用这三种模式

首先要安装rabitmq并且启动 rabbitmq-server
创建rabbitmq_config.py 文件，并且把之前在tasks.py中引用的配置修改为rabbitmq_config，代码如下

#coding:utf-8
from celery.schedules import crontab
import sys
import os


sys.path.insert(0, os.getcwd())
CELERY_IMPORTS = ("tasks", )
CELERY_RESULT_BACKEND = "amqp"
BROKER_HOST = "localhost"
BROKER_PORT = 5672
BROKER_USER = "guest"
BROKER_PASSWORD = "guest"
BROKER_VHOST = "/"

创建需要的交换方式

default_exchange = Exchange('dedfault', type='direct')

# 定义一个媒体交换机,类型是直连交换机
media_exchange = Exchange('media', type='direct')

# 定义一个image交换机,类型是fanout交换机
image_exchange = Exchange('media', type='direct')

# 创建三个队列，一个是默认队列，一个是video、一个image
CELERY_QUEUES = (
    Queue('default', default_exchange, routing_key='default'),
    Queue('videos', media_exchange, routing_key='media.video'),
    Queue('images', media_exchange, routing_key='media.image')
)
# 定义默认队列和默认的交换机routing_key
CELERY_DEFAULT_QUEUE = 'default'
CELERY_DEFAULT_EXCHANGE = 'default'
CELERY_DEFAULT_ROUTING_KEY = 'default'

在tasks.py中指定任务


# 视频压缩
@app.task
def video_compress(video_name):
    time.sleep(10)
    print('Compressing the:', video_name)
    return 'success'


@app.task
def video_upload(video_name):
    time.sleep(5)
    print( u'正在上传视频')
    return 'success'


# 压缩照片
@app.task
def image_compress(image_name):
    time.sleep(10)
    print('Compressing the:', image_name)
    return 'success'


# 其他任务
@app.task
def other(str):
    time.sleep(10)
    print ('Do other things')
    return 'success'

指定路由


CELERY_ROUTES = ({'tasks.image_compress': {
                        'queue': 'images',
                        'routing_key': 'media.image'
                 }},{'tasks.video_upload': {
                        'queue': 'videos',
                        'routing_key': 'media.video'
                 }},{'tasks.video_compress': {
                        'queue': 'videos',
                        'routing_key': 'media.video'
                 }}, )

现在执行创建的任务

在启动worker的时候可以分两种启动方式

第一种：指定Queue

第二种：不指定（全部执行）

ps 为了更好的看到我们添加的队列，还有相应的交换模式，启动全部的队列

启动worker

[queue]中包含了创建的队列，其他参数本文前面可以对照 [tasks]中显示了我们所有的任务

---- **** ----- 
--- * ***  * -- Darwin-18.2.0-x86_64-i386-64bit 2018-12-28 15:38:00
-- * - **** --- 
- ** ---------- [config]
- ** ---------- .> app:         tasks:0x104e78d68
- ** ---------- .> transport:   amqp://guest:**@localhost:5672//
- ** ---------- .> results:     amqp://
- *** --- * --- .> concurrency: 4 (prefork)
-- ******* ---- .> task events: OFF (enable -E to monitor tasks in this worker)
--- ***** ----- 
 -------------- [queues]
                .> default          exchange=dedfault(direct) key=default
                .> images           exchange=media(direct) key=media.image
                .> others           exchange=other(fanout) key=other.others
                .> videos           exchange=media(direct) key=media.video

[tasks]
  . tasks.add
  . tasks.dr
  . tasks.image_compress
  . tasks.other
  . tasks.period_task
  . tasks.task
  . tasks.video_compress
  . tasks.video_upload

[2018-12-28 15:38:00,906: INFO/MainProcess] Connected to amqp://guest:**@127.0.0.1:5672//

执行结果(可以在rabbimq后台管理中看相关执行结果)：

[2018-12-28 15:38:00,906: INFO/MainProcess] Connected to amqp://guest:**@127.0.0.1:5672//
[2018-12-28 15:38:00,933: INFO/MainProcess] mingle: searching for neighbors
[2018-12-28 15:38:02,013: INFO/MainProcess] mingle: all alone
[2018-12-28 15:38:02,091: INFO/MainProcess] celery@zhanlingjiedeMacBook-Pro.local ready.
[2018-12-28 15:38:42,386: INFO/MainProcess] Received task: tasks.add[1fdfbc23-e106-49ab-ac25-d46c2b5e8960]  
[2018-12-28 15:38:42,429: INFO/ForkPoolWorker-3] Task tasks.add[1fdfbc23-e106-49ab-ac25-d46c2b5e8960] succeeded in 0.040455893002217636s: 5
[2018-12-28 15:38:46,397: INFO/MainProcess] Received task: tasks.image_compress[cab797c5-eaae-4f11-b55c-041f4256ead9]  
[2018-12-28 15:38:46,410: INFO/MainProcess] Received task: tasks.other[0b00fd52-2251-42ef-9743-49df3f2906ed]  
[2018-12-28 15:38:56,401: WARNING/ForkPoolWorker-4] Compressing the:
[2018-12-28 15:38:56,402: WARNING/ForkPoolWorker-4] 这是我上传的图片
[2018-12-28 15:38:56,412: WARNING/ForkPoolWorker-3] Do other things
[2018-12-28 15:38:56,447: INFO/ForkPoolWorker-3] Task tasks.other[0b00fd52-2251-42ef-9743-49df3f2906ed] succeeded in 10.036200570997607s: 'success'
[2018-12-28 15:38:56,461: INFO/ForkPoolWorker-4] Task tasks.image_compress[cab797c5-eaae-4f11-b55c-041f4256ead9] succeeded in 10.061314186998061s: 'success'

补充

一般在使用celery为了和实际场景结合会使用框架去使用 django + celery + redis(rabbitmq)