Celery异步分布式示例

多worker，多队列
代码示例如下：

#!/usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-
from celery import Celery

app = Celery()
app.config_from_object("celeryconfig")

@app.task
def taskA(x,y):
return x + y

@app.task
def taskB(x,y,z):
return x + y + z


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

[root@localhost celery]# cat celeryconfig.py
#!/usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-

from kombu import Exchange,Queue

BROKER_URL = "redis://192.168.48.131:6379/1"
CELERY_RESULT_BACKEND = "redis://192.168.48.131:6379/2"

CELERY_QUEUES = (
Queue("default",Exchange("default"),routing_key="default"),
Queue("for_task_A",Exchange("for_task_A"),routing_key="for_task_A"),
Queue("for_task_B",Exchange("for_task_B"),routing_key="for_task_B")
)

CELERY_ROUTES = {
'tasks.taskA':{"queue":"for_task_A","routing_key":"for_task_A"},
'tasks.taskB':{"queue":"for_task_B","routing_key":"for_task_B"}

配置文件一般单独写在一个文件中。

启动一个worker来指定taskA

celery -A tasks worker -l info -n workerA.%h -Q for_task_A

celery -A tasks worker -l info -n workerB.%h -Q for_task_B

from tasks import *

re1 = taskA.delay(100, 200)

print(re1.result)

re2 = taskB.delay(1, 2, 3)

print(re2.result)

re3 = add.delay(1, 2, 3)

print(re3.status)     #PENDING

我们看到状态是PENDING，表示没有执行，这个是因为没有celeryconfig.py文件中指定改route到哪一个Queue中，所以会被发动到默认的名字celery的Queue中，但是我们还没有启动worker执行celery中的任务。下面，我们来启动一个worker来执行celery队列中的任务。

celery -A tasks worker -l info -n worker.%h -Q celery

print(re3.status)    #SUCCESS

Celery与定时任务

下面我们接着在celeryconfig.py中添加CELERYBEAT_SCHEDULE变量：

CELERY_TIMEZONE = 'UTC'

CELERYBEAT_SCHEDULE = {

    'taskA_schedule' : {

        'task':'tasks.taskA',

        'schedule':20,

        'args':(5,6)

    },

    'taskB_scheduler' : {

        'task':"tasks.taskB",

        "schedule":200,

        "args":(10,20,30)

    },

    'add_schedule': {

        "task":"tasks.add",

        "schedule":10,

        "args":(1,2)

    }

}

注意格式，否则会有问题