1、Celery的概念

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:

异步任务：将耗时的操作任务提交给Celery去异步执行，比如发送短信/邮件、消息推送、音频处理等等
定时任务: 每天定时执行爬虫爬取指定内容
还可以使用celery实现简单的分布式爬虫系统等等
Celery 在执行任务时需要通过一个消息中间件（Broker）来接收和发送任务消息，以及存储任务结果， 一般使用rabbitMQ or Redis,

2、Celery的特点

• 简单，易于使用和维护，有丰富的文档。
• 高效，支持多线程、多进程、协程模式运行，单个celery进程每分钟可以处理数百万个任务。
• 灵活，celery中几乎每个部分都可以自定义扩展。

3、Celery的作用

应用解耦，异步处理，流量削锋，消息通讯。

celery通过消息(任务)进行通信，
celery通常使用一个叫Broker(中间人/消息中间件/消息队列/任务队列)来协助clients(任务的发出者/客户端)和worker(任务的处理者/工作进程)进行通信的.
clients发出消息到任务队列中，broker将任务队列中的信息派发给worker来处理。

client ---> 消息 --> Broker(消息队列) -----> 消息 ---> worker(celery运行起来的工作进程)

消息队列（Message Queue），也叫消息队列中间件，简称消息中间件，它是一个独立运行的程序，表示在消息的传输过程中临时保存消息的容器。
所谓的消息，是指代在两台计算机或2个应用程序之间传送的数据。消息可以非常简单，例如文本字符串或者数字，也可以是更复杂的json数据或hash数据等。
所谓的队列，是一种先进先出、后进呼后出的数据结构，python中的list数据类型就可以很方便地用来实现队列结构。
目前开发中，使用较多的消息队列有RabbitMQ，Kafka，RocketMQ，MetaMQ，ZeroMQ，ActiveMQ等，当然，像redis、mysql、MongoDB，也可以充当消息中间件，但是相对而言，没有上面那么专业和性能稳定。

并发任务10k以下的，直接使用redis
并发任务10k以上，1000k以下的，直接使用RabbitMQ
并发任务1000k以上的，直接使用RocketMQ

4、Celery的运行架构

Celery的运行架构由三部分组成，消息队列（message broker），任务执行单元（worker）和任务执行结果存储（task result store）组成。

一个celery系统可以包含很多的worker和broker
Celery本身不提供消息队列功能，但是可以很方便地和第三方提供的消息中间件进行集成，包括Redis,RabbitMQ,RocketMQ等

5、Celery执行流程图

6、Celery安装

pip install -U celery -i  https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

注意：

Celery不建议在windows系统下使用，Celery在4.0版本以后不再支持windows系统，所以如果要在windows下使用只能安装4.0以前的版本，而且即便是4.0之前的版本，在windows系统下也是不能单独使用的，需要安装gevent、geventlet或eventlet协程模块

7、基本使用

使用celery第一件要做的最为重要的事情是需要先创建一个Celery实例对象，我们一般叫做celery应用对象，或者更简单直接叫做一个app。app应用对象是我们使用celery所有功能的入口，比如启动celery、创建任务，管理任务，执行任务等.

celery框架有2种使用方式

• 一种是单独一个项目目录，
• 另一种就是Celery集成到web项目框架中。

8、Celery 使用示例

8.1 Celery作为一个单独项目运行

例如，mycelery代码目录直接放在项目根目录下即可，路径如下：

服务端项目根目录/
└── mycelery/
    ├── settings.py   # 配置文件
    ├── __init__.py   
    ├── main.py       # 入口程序
    └── sms/          # 异步任务目录,这里拿发送短信来举例,一个类型的任务就一个目录
         └── tasks.py # 任务的文件，文件名必须是tasks.py!!!每一个任务就是一个被装饰的函数，写在任务文件中

main.py，代码：

from celery import Celery

# 实例化celery应用，参数一般为项目应用名
app = Celery("blog")

# 通过app实例对象加载配置文件
app.config_from_object("mycelery.settings")

# 注册任务， 自动搜索并加载任务
# 参数必须必须是一个列表，里面的每一个任务都是任务的路径名称
# app.autodiscover_tasks(["任务1","任务2",....])
app.autodiscover_tasks(["mycelery.sms","mycelery.email"])

# 启动Celery的终端命令
# 强烈建议切换目录到项目的根目录下启动celery!!
# celery -A mycelery.main worker --loglevel=info

配置文件settings.py，代码：

# 任务队列的链接地址
broker_url = "redis://127.0.0.1:6379/14"
# 结果队列的链接地址
result_backend = "redis://127.0.0.1:6379/15"

关于配置信息的官方文档：https://docs.celeryproject.org/en/master/userguide/configuration.html

创建任务文件sms/tasks.py，任务文件名必须固定为”tasks.py”，并创建任务，代码：

from ..main import app
from utils.tencent_sms import send_message

"""
# 如果不添加name参数，启动celery后的任务名称就会很长
[tasks]
  . mycelery.sms.tasks.send_sms1
  . mycelery.sms.tasks.send_sms3
  . send_sms2
  . send_sms4

"""


@app.task(name="send_sms1")
def send_sms1():
    """没有任务参数，没有返回结果的异步任务"""
    print("任务：send_sms1执行了。。。")


# s2 = send.sms2.delay(15150404640,4526)
@app.task(name="send_sms2")
def send_sms2(mobile, code):
    """有任务参数，没有返回结果的异步任务"""
    print(f"任务：send_sms2执行了。。。{mobile},code={code}")


# s3 = send.sms3.delay()
# s3.result = 100
@app.task(name="send_sms3")
def send_sms3():
    """没有任务参数，有返回结果的异步任务"""
    print("任务：send_sms3执行了。。。")
    return 100


# s4 = send.sms4.delay(10,15)
# s4.result = 25
@app.task(name="send_sms4")
def send_sms4(x, y):
    """有参数，有结果的异步任务"""
    print("任务：send_sms4执行了...")
    return x + y


@app.task(name="send_sms")
def send_sms(mobile, random_code):
    """发送短信"""
    return send_message(mobile, random_code)

接下来，我们运行celery。

cd ~/Desktop/blog/blogapi

# 普通的运行方式[默认多进程，卡终端，按CPU核数+1创建进程数]
# ps aux|grep celery
celery -A mycelery.main worker --loglevel=info

# 启动多工作进程，以守护进程的模式运行[一个工作进程就是4个子进程]
# 注意：pidfile和logfile必须以绝对路径来声明
celery multi start worker -A mycelery.main -E --pidfile="/home/moluo/Desktop/blog/blogapi/logs/worker1.pid" --logfile="/home/moluo/Desktop/blog/blogapi/logs/celery.log" -l info -n worker1
celery multi start worker -A mycelery.main -E --pidfile="/home/moluo/Desktop/blog/blogapi/logs/worker2.pid" --logfile="/home/moluo/Desktop/blog/blogapi/logs/celery.log" -l info -n worker2

# 关闭运行的工作进程
celery multi stop worker -A mycelery.main --pidfile="/home/moluo/Desktop/blog/blogapi/logs/worker1.pid" --logfile="/home/moluo/Desktop/blog/blogapi/logs/celery.log"
celery multi stop worker -A mycelery.main --pidfile="/home/moluo/Desktop/blog/blogapi/logs/worker2.pid" --logfile="/home/moluo/Desktop/blog/blogapi/logs/celery.log"

效果如下：

调用上面的异步任务，拿django的shell进行举例：

# 因为celery模块安装在了虚拟环境中，所以要确保进入虚拟环境
conda activate base
cd /home/xuejian/Desktop/blog/blog

python manage.py shell

# 调用celery执行异步任务
from mycelery.sms.tasks import send_sms1,send_sms2,send_sms3,send_sms4
mobile = "13312345656"
code = "666666"

# delay 表示马上按顺序来执行异步任务，在celrey的worker工作进程有空闲的就立刻执行
# 可以通过delay异步调用任务，可以没有参数
ret1 = send_sms1.delay()
# 可以通过delay传递异步任务的参数，可以按位置传递参数，也可以使用命名参数
# ret2 = send_sms.delay(mobile=mobile,code=code)
ret2 = send_sms2.delay(mobile,code)

# apply_async 让任务在后面指定时间后执行，时间单位：秒/s
# 任务名.apply_async(args=(参数1,参数2), countdown=定时时间)
ret4 = send_sms4.apply_async(kwargs={"x":10,"y":20},countdown=30)

# 根据返回结果，不管delay，还是apply_async的返回结果都一样的。
ret4.id      # 返回一个UUID格式的任务唯一标志符，78fb827e-66f0-40fb-a81e-5faa4dbb3505
ret4.status  # 查看当前任务的状态 SUCCESS表示成功！ PENDING任务等待
ret4.get()   # 获取任务执行的结果[如果任务函数中没有return，则没有结果，如果结果没有出现则会导致阻塞]

if ret4.status == "SUCCESS":
    print(ret4.get())

接下来，我们让celery可以调度第三方框架的代码，这里拿django当成一个第三模块调用进行举例。

在main.py主程序中对django进行导包引入，并设置django的配置文件进行django的初始化。

import os,django
from celery import Celery
# 初始化django
os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "blog.settings")
django.setup()

# 初始化celery对象
app = Celery("blog")

# 加载配置
app.config_from_object("mycelery.config")
# 自动注册任务
app.autodiscover_tasks(["mycelery.sms","mycelery.email"])
# 运行celery
# 终端下: celery -A mycelery.main worker -l info

在需要使用django配置的任务中，直接加载配置，所以我们把注册的短信发送功能，整合成一个任务函数，mycelery.sms.tasks，代码：

from ..main import app
from ronglianyunapi import send_sms as send_sms_to_user

@app.task(name="send_sms1")
def send_sms1():
    """没有任何参数，没有返回结果的异步任务"""
    print("任务：send_sms1执行了...")

@app.task(name="send_sms2")
def send_sms2(mobile, code):
    """有参数，没有返回结果的异步任务"""
    print(f"任务：send_sms2执行了...mobile={mobile}, code={code}")


@app.task(name="send_sms3")
def send_sms3():
    """没有任何参数，有返回结果的异步任务"""
    print("任务：send_sms3执行了...")
    return 100

@app.task(name="send_sms4")
def send_sms4(x,y):
    """有结果的异步任务"""
    print("任务：send_sms4执行了...")
    return x+y

@app.task(name="send_sms")
def send_sms(tid, mobile, datas):
    """发送短信"""
    print("发送短信")
    return send_sms_to_user(tid, mobile, datas)

最终在django的视图里面，我们调用Celery来异步执行任务。

只需要完成2个步骤，分别是导入异步任务和调用异步任务。users/views.py，代码：

import random
from django_redis import get_redis_connection
from django.conf import settings
# from ronglianyunapi import send_sms
from mycelery.sms.tasks import send_sms
"""
/users/sms/(?P<mobile>1[3-9]d{9})
"""
class SMSAPIView(APIView):
    """
    SMS短信接口视图
    """
    def get(self, request, mobile):
        """发送短信验证码"""
        redis = get_redis_connection("sms_code")
        # 判断手机短信是否处于发送冷却中[60秒只能发送一条]
        interval = redis.ttl(f"interval_{mobile}")  # 通过ttl方法可以获取保存在redis中的变量的剩余有效期
        if interval != -2:
            return Response({"errmsg": f"短信发送过于频繁，请{interval}秒后再次点击获取!", "interval": interval},status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)

        # 基于随机数生成短信验证码
        # code = "%06d" % random.randint(0, 999999)
        code = f"{random.randint(0, 999999):06d}"
        # 获取短信有效期的时间
        time = settings.RONGLIANYUN.get("sms_expire")
        # 短信发送间隔时间
        sms_interval = settings.RONGLIANYUN["sms_interval"]
        # 调用第三方sdk发送短信
        # send_sms(settings.RONGLIANYUN.get("reg_tid"), mobile, datas=(code, time // 60))
        # 异步发送短信
        send_sms.delay(settings.RONGLIANYUN.get("reg_tid"), mobile, datas=(code, time // 60))

        # 记录code到redis中，并以time作为有效期
        # 使用redis提供的管道对象pipeline来优化redis的写入操作[添加/修改/删除]
        pipe = redis.pipeline()
        pipe.multi()  # 开启事务
        pipe.setex(f"sms_{mobile}", time, code)
        pipe.setex(f"interval_{mobile}", sms_interval, "_")
        pipe.execute()  # 提交事务，同时把暂存在pipeline的数据一次性提交给redis

        return Response({"errmsg": "OK"}, status=status.HTTP_200_OK)

上面就是使用celery并执行异步任务的第一种方式，适合在一些无法直接集成celery到项目中的场景。

8.2 Celery作为第三方模块集成到项目中

这里还是拿django来举例，目录结构调整如下：

blogapi/           # 服务端项目根目录
└── blogapi/       # 主应用目录
    ├── apps/           # 子应用存储目录  
    ├   └── users/            # django的子应用
    ├       └── tasks.py      # [新增]分散在各个子应用下的异步任务模块
    ├── settings/     # [修改]django的配置文件存储目录[celery的配置信息填写在django配置中即可]
    ├── __init__.py   # [修改]设置当前包目录下允许外界调用celery应用实例对象
    └── celery.py     # [新增]celery入口程序，相当于上一种用法的main.py

blog/celery.py，主应用目录下创建cerley入口程序，创建celery对象并加载配置和异步任务，代码：

import os
from celery import Celery

# 必须在实例化celery应用对象之前执行
os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "blog.settings")

# 实例化celery应用对象
app = Celery("blog")
# 指定任务的队列名称
app.conf.task_default_queue = "Celery"
# 也可以把配置写在django的项目配置中
app.config_from_object("django.conf:settings", namespace="CELERY") # 设置django中配置信息以 "CELERY_"开头为celery的配置信息
# 自动根据配置查找django的所有子应用下的tasks任务文件
app.autodiscover_tasks()

settings/dev.py，django配置中新增celery相关配置信息，代码：

# Celery异步任务队列框架的配置项[注意：django的配置项必须大写，所以这里的所有配置项必须全部大写]
# 任务队列
CELERY_BROKER_URL = "redis://:123456@127.0.0.1:6379/14"
# 结果队列
CELERY_RESULT_BACKEND = "redis://:123456@127.0.0.1:6379/15"
# 时区，与django的时区同步
CELERY_TIMEZONE = TIME_ZONE
# 防止死锁
CELERY_FORCE_EXECV = True
# 设置并发的worker数量
CELERYD_CONCURRENCY = 200
# 设置失败允许重试[这个慎用，如果失败任务无法再次执行成功，会产生指数级别的失败记录]
CELERY_ACKS_LATE = True
# 每个worker工作进程最多执行500个任务被销毁，可以防止内存泄漏，500是举例，根据自己的服务器的性能可以调整数值
CELERYD_MAX_TASKS_PER_CHILD = 500
# 单个任务的最大运行时间，超时会被杀死[慎用，有大文件操作、长时间上传、下载任务时，需要关闭这个选项，或者设置更长时间]
CELERYD_TIME_LIMIT = 10 * 60
# 任务发出后，经过一段时间还未收到acknowledge, 就将任务重新交给其他worker执行
CELERY_DISABLE_RATE_LIMITS = True
# celery的任务结果内容格式
CELERY_ACCEPT_CONTENT = ["json", "pickle"]

# 之前定时任务（定时一次调用），使用了apply_async({}, countdown=30);
# 设置定时任务（定时多次调用）的调用列表，需要单独运行SCHEDULE命令才能让celery执行定时任务：celery -A mycelery.main beat，当然worker还是要启动的
# https://docs.celeryproject.org/en/stable/userguide/periodic-tasks.html
from celery.schedules import crontab
CELERY_BEAT_SCHEDULE = {
    "user-add": {  # 定时任务的注册标记符[必须唯一的]
        "task": "add",   # 定时任务的任务名称
        "schedule": 10,  # 定时任务的调用时间，10表示每隔10秒调用一次add任务
        # "schedule": crontab(hour=7, minute=30, day_of_week=1),,  # 定时任务的调用时间，每周一早上7点30分调用一次add任务
    }
}

blog/__init__.py，主应用下初始化，代码：

import pymysql
from .celery import app as celery_app

pymysql.install_as_MySQLdb()

__all__ = ["celery_app"]

users/tasks.py，代码：

from celery import shared_task
from ronglianyunapi import send_sms as sms
# 记录日志：
import logging
logger = logging.getLogger("django")

@shared_task(name="send_sms")
def send_sms(tid, mobile, datas):
    """异步发送短信"""
    try:
        return sms(tid, mobile, datas)
    except Exception as e:
        logger.error(f"手机号：{mobile}，发送短信失败错误: {e}")


@shared_task(name="send_sms1")
def send_sms1():
    print("send_sms1执行了！！！")

django中的用户发送短信，就可以改成异步发送短信了。

users/views，视图中调用异步发送短信的任务，代码：

from .tasks import send_sms
send_sms.delay(settings.RONGLIANYUN.get("reg_tid"),mobile, datas=(code, time // 60))

users/views.py，异步发送信息的完整视图，代码：

import random
from django_redis import get_redis_connection
from django.conf import settings
# from ronglianyunapi import send_sms
# from mycelery.sms.tasks import send_sms
from .tasks import send_sms

"""
/users/sms/(?P<mobile>1[3-9]d{9})
"""
class SMSAPIView(APIView):
    """
    SMS短信接口视图
    """
    def get(self, request, mobile):
        """发送短信验证码"""
        redis = get_redis_connection("sms_code")
        # 判断手机短信是否处于发送冷却中[60秒只能发送一条]
        interval = redis.ttl(f"interval_{mobile}")  # 通过ttl方法可以获取保存在redis中的变量的剩余有效期
        if interval != -2:
            return Response({"errmsg": f"短信发送过于频繁，请{interval}秒后再次点击获取!", "interval": interval},status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)

        # 基于随机数生成短信验证码
        # code = "%06d" % random.randint(0, 999999)
        code = f"{random.randint(0, 999999):06d}"
        # 获取短信有效期的时间
        time = settings.RONGLIANYUN.get("sms_expire")
        # 短信发送间隔时间
        sms_interval = settings.RONGLIANYUN["sms_interval"]
        # 调用第三方sdk发送短信
        # send_sms(settings.RONGLIANYUN.get("reg_tid"), mobile, datas=(code, time // 60))
        # 异步发送短信
        send_sms.delay(settings.RONGLIANYUN.get("reg_tid"), mobile, datas=(code, time // 60))

        # 记录code到redis中，并以time作为有效期
        # 使用redis提供的管道对象pipeline来优化redis的写入操作[添加/修改/删除]
        pipe = redis.pipeline()
        pipe.multi()  # 开启事务
        pipe.setex(f"sms_{mobile}", time, code)
        pipe.setex(f"interval_{mobile}", sms_interval, "_")
        pipe.execute()  # 提交事务，同时把暂存在pipeline的数据一次性提交给redis

        return Response({"errmsg": "OK"}, status=status.HTTP_200_OK)

终端下先启动celery，在django项目根目录下启动。

cd ~/Desktop/blog/blogapi
# 1. 普通运行模式，关闭终端以后，celery就会停止运行
celery -A blogapi worker  -l INFO

# 2. 启动多worker进程模式，以守护进程的方式运行，不需要在意终端。但是这种运行模型，一旦停止，需要手动启动。
celery multi start worker -A blogapi -E --pidfile="/home/moluo/Desktop/blog/blogapi/logs/worker1.pid" --logfile="/home/moluo/Desktop/blog/blogapi/logs/celery.log" -l info -n worker1

# 3. 启动多worker进程模式
celery multi stop worker -A blogapi --pidfile="/home/moluo/Desktop/blog/blogapi/logs/worker1.pid"

还是可以在django终端下调用celery的

$ python manage.py shell
>>> from users.tasks import send_sms1
>>> res = send_sms1.delay()
>>> res = send_sms1.apply_async(countdown=15)
>>> res.id
"893c31ab-e32f-44ee-a321-8b07e9483063"
>>> res.state
"SUCCESS"
>>> res.result

关于celery中异步任务发布的2个方法的参数如下：

异步任务名.delay(*arg, **kwargs)
异步任务名.apply_async((arg,), {"kwarg": value}, countdown=60, expires=120)

定时任务的调用器启动，可以在运行了worker以后，使用以下命令：

cd ~/Desktop/blog/blogapi
celery -A blogapi beat

beat调度器关闭了，则定时任务无法执行，如果worker工作进程关闭了，则celery关闭，保存在消息队列中的任务就会囤积在那里。

celery还有一些高阶用法， 我们后面用到再提。

celery后面还可以使用supervisor进行后台托管运行。还可以针对任务执行的情况和结果，使用flower来进行监控。celery失败任务的重新尝试执行。

supervisor会在celery以外关闭了以后，自动重启celery。