分布式异步框架celery + Redis 安装配置

引入

这里不对web框架做过多说明，到时候在总结一篇

python的常见web框架

bash 复制代码

django、flask、tornado、sanic、fastapi..

各框架区别

- 内部集成功能的多少

django，内部提供了很多组件。【相对大】
flask、tornado、sanic、fastapi... 本身自己功能很少+第三方组件。【相对小】

- 同步框架 vs 异步非阻塞

异步非阻塞框架框架
- 异步非阻塞：tornado、sanic、fastapi、django
  
  缺点：实际上大部分网站不会有太多IO操作，所以可能用不上异步非阻塞框架
同步框架
- 同步：django、flask、bottle、webpy...
  
  大部分网站使用该框架，但IO操作耗时问题没有有效解决，所以后续引入celery的概念

Celery介绍

bash 复制代码

# 官网
https://docs.celeryq.dev/en/stable/
# github源码
https://github.com/celery/celery

是什么？

celery 是一个灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统，可以在多个节点之间处理某个任务
- 人话：实现了异步效果
- 举例：现在有一个作业，你一个人做需要24h，而你与同学一起做需要12h，你找24个同学1h就做完了，当然你并没有这么多好同学◖⚆ᴥ⚆◗
celery 是一个专注于实时处理的任务队列，支持任务调度
celery 是开源的，有很多的使用者
celery 完全基于 Python 语言编写
所以 celery 本质上是一个分布式的异步任务调度框架，类似于 Apache 的 airflow
- 分布式：可以运行在不同的计算机节点上
- 异步任务：同时干好多事
- 框架
celery 只是用来调度任务的，但它本身并不具备存储任务的功能，而调度任务的时候肯定是要把任务存起来的。因此要使用 celery 的话，还需要搭配一些具备存储、访问功能的工具，比如：消息队列、Redis缓存、数据库等等。官方推荐的是消息队列 RabbitMQ，我们使用 Redis
- 消息队列：Rabbitmq，Kafka

使用场景

异步任务
- 一些耗时的操作可以交给celery异步执行，而不用等着程序处理完才知道结果。
- 视频转码、邮件发送、消息推送等等
定时任务
- 定时推送消息、定时爬取数据、定时统计数据等
延迟任务
- 提交任务后，等待一段时间再执行某个任务

celery架构

Celery 架构，它采用典型的生产者-消费者模式，主要由以下部分组成：

Celery Beat，任务调度器，Beat 进程会读取配置文件的内容，周期性地将配置中到期需要执行的任务发送给任务队列。
Producer：需要在队列中进行的任务，一般由用户、触发器或其他操作将任务入队，然后交由 workers 进行处理。调用了 Celery 提供的 API、函数或者装饰器而产生任务并交给任务队列处理的都是任务生产者。
Broker：即消息中间件，在这指任务队列本身，Celery 扮演生产者和消费者的角色，brokers 就是生产者和消费者存放/获取产品的地方（队列）。
Celery Worker：执行任务的消费者，从队列中取出任务并执行。通常会在多台服务器运行多个消费者来提高执行效率。
Result Backend：任务处理完后保存状态信息和结果，以供查询。Celery不提供，但Celery 默认已支持 Redis、RabbitMQ、MongoDB、Django ORM、SQLAlchemy 等方式。

实际应用中，用户从 Web 前端发起一个请求，我们只需要将请求所要处理的任务丢入任务队列 broker 中，由空闲的 worker 去处理任务即可，处理的结果会暂存在后台数据库 backend 中。我们可以在一台机器或多台机器上同时起多个 worker 进程来实现分布式地并行处理任务。

小结：

- celery 分布式异步任务框架--》实现异步
- 需要有redis支持，这个框架才能用
- 同步调用 VS 异步调用

Redis 安装配置

常见的数据库，不做过多介绍

下载Redis

Redis默认支持的是Linux，如果win下载就使用下面链接跳转吧
https://github.com/MicrosoftArchive/redis/releases

注意：这里不建议使用Docker部署，可参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/159229406

安装Redis

注意添加环境变量，不然你的操作系统可能不认识他。自定义位置
Redis 默认端口是6379
无视
打开终端

bash 复制代码

# 看是否连接成功
redis-cli
# 成功会出现 127.0.0.1:6379>

包错就执行就右键此电脑，点击管理--->打开服务
点击R按回车可以快速找到Redis,右键启动

再去cmd中redis-cli测试一下是否连接成功

安装Redis GUI

使用Redis图形化界面：

Tiny PDM: 这款比较好看，我用的就这个https://github.com/tiny-craft/tiny-rdm
用pycharm内的也可以，自己折腾，我不会

celery使用

首先在python创建一个python项目，创建虚拟环境

安装依赖

bash 复制代码

# 2 安装celery
pip install celery
# 3 安装redis（消息队列和结果存储使用redis）,这是用来让python认识redis的
pip install redis
# 4 安装eventlet（win 平台）
pip install eventlet

使用

编写celery_demo.py

python 复制代码

import time
from celery import Celery
broker = 'redis://127.0.0.1:6379/1'
backend = 'redis://127.0.0.1:6379/2'
app = Celery('demo', broker=broker, backend=backend)
@app.task  # 被装饰器装饰了，才是celery的任务
def add(a, b):
   print('a+b的结果是', a + b)
   time.sleep(1)# 模拟任务耗时
   return a + b

提交任务add_task.py

python 复制代码

from celery_demo import add
res = add.delay(7,8) # 只是提交，没有真正执行
print(res)  # 获取的不是结果，是uuid

redis中可以看到被提交的任务-没执行
启动worker执行任务，这是在终端执行的，注意文件夹结构，不对就cd进去

python 复制代码

# win:  celery -A celery_demo worker -l info -P eventlet

celery -A <有app的py文件的名字> worker -l info -P eventlet

# mac linux:  celery -A celery_demo worker -l info

补充细节

只有代码发生变化时需要，worker需要重启
消息队列 vs 发布订阅
- 消息队列：第一个人得到第一个消息，就不会得到第二个消息，第二个人会得到第二个消息，后续同理 - 发布订阅：这个简单就不用画图了，就相当与一个人一订阅所有消息就全都可以看了，下一个人同理，还有就向你关注我一样，随时看我的学习笔记૮₍⑅˶•▿•˶⑅₎ა

结尾

后续会对数据库，django，celery，web框架做出笔记，拭目以待吧！