Celery异步任务队列/周期任务+ RabbitMQ + Django

一、Celery介绍和基本使用 

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:

1. 你想对100台机器执行一条批量命令，可能会花很长时间 ，但你不想让你的程序等着结果返回，而是给你返回 一个任务ID,你过一段时间只需要拿着这个任务id就可以拿到任务执行结果， 在任务执行ing进行时，你可以继续做其它的事情。 
2. 你想做一个定时任务，比如每天检测一下你们所有客户的资料，如果发现今天 是客户的生日，就给他发个短信祝福

Celery 在执行任务时需要通过一个消息中间件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,后面会讲

Celery有以下优点：

1. 简单：一单熟悉了celery的工作流程后，配置和使用还是比较简单的
2. 高可用：当任务执行失败或执行过程中发生连接中断，celery 会自动尝试重新执行任务
3. 快速：一个单进程的celery每分钟可处理上百万个任务
4. 灵活： 几乎celery的各个组件都可以被扩展及自定制

二、Django-Celery安装

pip install django-celery  

#注：安装django-celery会自动安装依赖版本的celery

三、Django settings设置celery

pip install django-celery  

import djcelery
djcelery.setup_loader()
BROKER_URL = ‘amqp://172.17.0.8:5672‘
RESULT_BACKEND = ‘amqp://172.17.0.8:5672‘
INSTALLED_APPS = (
    ‘django.contrib.admin‘,
    ‘django.contrib.auth‘,
    ‘django.contrib.contenttypes‘,
    ‘django.contrib.sessions‘,
    ‘django.contrib.messages‘,
    ‘django.contrib.staticfiles‘,
    ‘djcelery‘,    #app这里要增加djcelery
)
CELERYBEAT_SCHEDULER = ‘djcelery.schedulers.DatabaseScheduler‘

注：这里Celery broker我用的RabbitMQ ,也可以用redis

四、创建django-celery所需要的表

python manage.py migrate

五、在django app根目录中创建tasks.py

python manage.py migrate

from celery import task
@task
def add(x, y):
    return x + y

六、View中调用定义的task

from django.shortcuts import render,HttpResponse
from web import tasks

def show(request):
    res = tasks.add.delay(3,3)
    print("start running task")
    print("async task res",res.get() )
    return HttpResponse(‘结果: %s‘%res.get())

七、启动worker并调用VIEW测试

python manage.py celery worker --loglevel=info

八、Celery定时周期任务

1、django admin中配置crontab

2、添加一个每分钟执行一次的crontab

 

3、添加周期任务，并把task和crontab关联

 

4、启动worker 和 beat测试计划任务

python manage.py celery worker --loglevel=info

python manage.py celery beat --loglevel=info

 

已看到任务在后台每分钟执行一次该任务。

 

Celery异步任务队列/周期任务+ RabbitMQ + Django

原文：http://www.cnblogs.com/yangmv/p/6623343.html