Celery 初次使用

Celery 是一个包含一系列的消息任务队列。您可以不用了解内部的原理直接使用，它的使用时非常简单的。此外 Celery 可以快速与您的产品扩展与集成，以及 Celery 提供了一系列 Celery 可能会用到的工具和技术支持方案。
在本教程中，您将学习 Celery 的基础支持。
学习如下：
选择并且安装一个消息中间件（Broker）
安装 Celery 并且创建第一个任务
运行职程（Worker）以及调用任务
跟踪任务的情况以及返回值
译者：我觉得 Celery 上手是非常简单的，看完本次教程。建议看看下一节的 Celery 的介绍，你可能会发现很多有趣的功能。
选择中间人（Broker）
Celery 需要一个中间件来进行接收和发送消息，通常以独立的服务形式出现，成为 消息中间人（Broker）
以下有几种选择：
RabbitMQ
​RabbitMQ 的功能比较齐全、稳定、便于安装。在生产环境来说是首选的，有关 Celery 中使用 RabbitMQ 的详细信息：
​使用RabbitMQ​
如果您使用的是 Ubuntu 或 Debian ，可以通过以下命令进行安装 RabbitMQ：
$ sudo apt-get install rabbitmq-server
如果在 Docker 中运行 RabbitMQ ，可以使用以下命令：
$ docker run -d -p 5462:5462 rabbitmq
命令执行完毕之后，中间人（Broker）会在后台继续运行，准备输出一条 Starting rabbitmq-server: SUCCESS  的消息。
如果您没有 Ubuntu 或 Debian ，你可以访问官方网站查看其他操作系统（如：Windows）的安装方式：
​http://www.rabbitmq.com/download.html​
Redis
​Redis 功能比较全，但是如果突然停止运行或断电会造成数据丢失，有关 Celery 中使用 Redis 的详细信息：
​使用Redis​
在 Docker 中运行 Redis ，可以通过以下命令实现：
$ docker run -d -p 6379:6379 redis
其他中间人（Broker）
除以上提到的中间人（Broker）之外，还有处于实验阶段的中间人（Broker），其中包含 Amazon SQS。
相关完整的中间人（Broker）列表，请查阅中间人：Broker。
安装 Celery
Celery 在 python 的 PyPI 中管理，可以使用 pip 或 easy_install 来进行安装：
$ pip install celery
应用
创建第一个 Celery 实例程序，我们把创建 Celery 程序成为 Celery 应用或直接简称 为 app，创建的第一个实例程序可能需要包含 Celery 中执行操作的所有入口点，例如创建任务、管理职程（Worker）等，所以必须要导入 Celery 模块。
在本教程中将所有的内容，保存为一个 app 文件中。针对大型的项目，可能需要创建 独立的模块。
首先创建 tasks.py：
tasks.py
from celery import Celery
app = Celery('tasks', broker='amqp://[email protected]//')
@app.task
def add(x, y):
    return x + y
第一个参数为当前模块的名称，只有在 __main__ 模块中定义任务时才会生产名称。
第二个参数为中间人（Broker）的链接 URL ，实例中使用的 RabbitMQ（Celery默认使用的也是RabbitMQ）。
更多相关的 Celery 中间人（Broker）的选择方案，可查阅上面的中间人（Broker）。例如，对于 RabbitMQ 可以写为 amqp://localhost ，使用 Redis 可以写为 redis://localhost。
创建了一个名称为 add 的任务，返回的俩个数字的和。
译者：我比较喜欢使用 Redis 作为中间人（Broker），对于新上手的建议使用 Redis 作为中间人（Broker），因为我觉得 Redis 比 RabbitMQ 好用一点。
运行 Celery 职程（Worker）服务
现在可以使用 worker 参数进行执行我们刚刚创建职程（Worker）：
$ celery -A tasks worker --loglevel=info
注意：
如果职程（Worker）没有正常启动，请查阅 “故障排除”相关分布。
在生产环境中，如果需要将职程（Worker）作为守护进程在后台运行，可以使用平台提供的工具来进行实现，或使用类似 supervisord 这样的工具来进行管理（详情： 守护进程：Daemonization 部分）
关于 Celery 可用的命令完整列表，可以通过以下命令进行查看：
$  celery worker --help
也可以通过以下命令查看一些 Celery 帮助选项：
$ celery help
调用任务
需要调用我们创建的实例任务，可以通过 delay() 进行调用。
delay() 是 apply_async() 的快捷方法，可以更好的控制任务的执行（详情：调用任务：Calling Tasks）：
>>> from tasks import add
>>> add.delay(4, 4)
该任务已经有职程（Worker）开始处理，可以通过控制台输出的日志进行查看执行情况。
调用任务会返回一个 AsyncResult 的实例，用于检测任务的状态，等待任务完成获取返回值（如果任务执行失败，会抛出异常）。默认这个功能是不开启的，如果开启则需要配置 Celery 的结果后端，下一小节会详细说明。
保存结果
如果您需要跟踪任务的状态，Celery 需要在某处存储任务的状态信息。Celery 内置了一些后端结果：SQLAlchemy/Django ORM、Memcached、Redis、 RPC (RabbitMQ/AMQP)以及自定义的后端结果存储中间件。
针对本次实例，我们使用 RPC 作为结果后端，将状态信息作为临时消息回传。后端通过 backend 参数指定给 Celery（或者通过配置模块中的 result_backend 选项设定）：
app = Celery('tasks', backend='rpc://', broker='pyamqp://')
可以使用Redis作为Celery结果后端，使用RabbitMQ作为中间人（Broker）可以使用以下配置（这种组合比较流行）：
app = Celery('tasks', backend='redis://localhost', broker='pyamqp://')
更多关于后端结果配置，请查阅任务结果后端。
现在已经配置结果后端，重新调用执行任务。会得到调用任务后返回的一个 AsyncResult 实例：
>>> result = add.delay(4, 4)
ready() 可以检测是否已经处理完毕：
>>> result.ready()
False
整个任务执行过程为异步的，如果一直等待任务完成，会将异步调用转换为同步调用：
>>> result.get(timeout=1)
8
如果任务出现异常，get() 会再次引发异常，可以通过 propagate 参数进行覆盖：
>>> result.get(propagate=False)
如果任务出现异常，可以通过以下命令进行回溯：
>>> result.traceback
警告：
如果后端使用资源进行存储结果，必须要针对调用任务后返回每一个 AsyncResult 实例调用 get() 或 forget() ，进行资源释放。
完整的结果对象，请参阅：celery.result。
配置
Celery 像家用电器一样，不需要任何配置，开箱即用。它有一个输入和输出，输入端必须连接中间人（Broker），输出端可以连接到结果后端。如果仔细观察一些家用电器，会发现有很多到按钮，这就是配置。
大多数情况下，使用默认的配置就可以满足，也可以按需配置。查看配置选项可以更加的熟悉 Celery 的配置信息，可以参考  配置和默认配置：Configuration and defaults 章节阅读 Celery 的配置。
可以直接在程序中进行配置，也可以通过配置模块进行专门配置。例如，通过 task_serializer 选项可以指定序列化的方式：
app.conf.task_serializer = 'json'
如果需要配置多个选项，可以通过 upate 进行配置：
app.conf.update(
    task_serializer='json',
    accept_content=['json'],  # Ignore other content
    result_serializer='json',
    timezone='Europe/Oslo',
    enable_utc=True,
)
针对大型的项目，建议使用专用配置模块，进行针对 Celery 配置。不建议使用硬编码，建议将所有的配置项集中化配置。集中化配置可以像系统管理员一样，当系统发生故障时可针对其进行微调。
可以通过 app.config_from_object() 进行加载配置模块：
app.config_from_object('celeryconfig')
其中 celeryconfig 为配置模块的名称，这个是可以自定义修改的、
在上面的实例中，需要在同级目录下创建一个名为 celeryconfig.py 的文件，添加以下内容：
celeryconfig.py
broker_url = 'pyamqp://'
result_backend = 'rpc://'
​
task_serializer = 'json'
result_serializer = 'json'
accept_content = ['json']
timezone = 'Europe/Oslo'
enable_utc = True
可以通过以下命令来进行验证配置模块是否配置正确：
$ python -m celeryconfig
有关实例的默认配置，详情参考 配置和默认配置：Configuration and defaults。
Celery 也可以设置任务执行错误时的专用队列中，这只是配置模块中一小部分，详细配置如下：
celeryconfig.py
task_routes = {
    'tasks.add': 'low-priority',
}
Celery 也可以针对任务进行限速，以下为每分钟内允许执行的10个任务的配置：
celeryconfig.py
task_annotations = {
    'tasks.add': {'rate_limit': '10/m'}
}
如果使用的是 RabbitMQ 或 Redis 的话，可以在运行时进行设置任务的速率：
$ celery -A tasks control rate_limit tasks.add 10/m
[email protected]: OK
    new rate limit set successfully
有关远程控制以及监控职程（Worker），详情参阅 路由任务：Routing Tasks了解更多的任务路由以及 task_annotations 有关的描述信息，或查阅 监控和管理手册：Monitoring and Management Guide。
接下来干什么
如果想要了解更多的信息，请参阅 Celery 进阶使用 教程，然后阅读 “用户指南”章节。
故障处理
“常见问题“中含有一部分故障排除信息。
职程（Worker）无法正常启动：权限错误
如果使用系统是 Debian、Ubuntu 或其他基于 Debian 的发行版：
Debian 最近把 /dev/shm/重名 `/run/shm`。
使用软连接可以解决该问题：
# ln -s /run/shm /dev/shm
其他：
如果设置了 --pidfile --logfile 或 --statedb 其中的一个参数，必须要保证职程（Worker）对指向的文件/目录可读可写。
任务总处于 PENDING （待处理）状态
所有任务的状态默认都是 PENDING （待处理）状态，Celery 在下发任务时不会更换任务状态， 并且如果没有历史任务的都是会被任务待处理状态。
确认任务没有启用 ignore_result
如果其中，会强制跳过任务更新状态。
确保 task_ignore_result 未启用。
确保没有旧的职程（Worker）正在运行。
启动多个职程（Worker）比较容易，在每次运行新的职程（Worker）之前需要确保之前的职程是否关闭。
未配置结果后端的职程（Worker）是否正在运行，可能会消费当前的任务消息。
–pidfile 参数设置为绝对路径，确保该情况不会出现。
确认客户是否配置正确。
可能由于某种场景，客户端与职程（Worker）的后端不配置不同，导致无法获取结果，所以需要确保配置是否正确：
>>> result = task.delay(…)
>>> print(result.backend)
使用Amazon SQS
Next - 入门
Celery 进阶使用
Last updated -3