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?

  1. 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⚆◗
  2. celery 是一个专注于实时处理的任务队列,支持任务调度

  3. celery 是开源的,有很多的使用者

  4. celery 完全基于 Python 语言编写

  5. 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
  6. 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

  1. 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
  2. 定时任务
    • 定时推送消息、定时爬取数据、定时统计数据等
  3. 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:

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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)。

  4. 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。

  5. 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:

  1. Tiny PDM: 这款比较好看,我用的就这个https://github.com/tiny-craft/tiny-rdm
  2. 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

  1. 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
  1. 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
  1. redis中可以看到被提交的任务-没执行

  2. 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!

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