目录：
1. Django集成Celery
2. 声明异步任务
3. 封装工具task_util.py
4. 单元测试test_task_util.py
5. 创建异步任务
6. 常见问题和解决方法
Celery是一个灵活可靠的分布式系统，用于异步任务调度，主要有3部分组成：消息中间件broker，任务执行单元worker，执行结果存储task result store。Celery使用第三方消息中间件Redis，RabbitMQ等。
系统通常将一些耗时的操作任务提交给Celery去异步执行，典型架构示意图如下。本文详细介绍Django集成Celery配置方法和功能测试。
时序图如下：
示例代码：https://github.com/rickding/HelloPython/tree/master/hello_celery
├── __init__.py
├── settings.py
├── celery.py
├── tasks.py
├── util
│ └── task_util.py
├── tests
│ └── test_task_util.py
一，Django集成Celery
代码文件 |
功能要点 |
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Django集成Celery |
requirements.txt |
安装Celery, Redis和工具包： celery == 4.2.1 flower == 0.9.2 redis == 3.2.0 eventlet == 0.24.1 |
celery.py |
配置Celery，依赖的消息中间件broker和后端backend地址配置在settings.py中集中维护。 |
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__init__.py |
配置项目加载celery.app |
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声明异步任务 |
tasks.py |
声明Celery可调度的任务@shared_task |
封装工具task_util |
task_util.py |
异步任务创建和分发 |
单元测试 |
test_task_util.py |
测试异步任务创建和分发功能 |
创建异步任务 |
views.py |
增加REST接口/chk/job |
1. 新建Django项目，运行：django-admin startproject hello_celery
2. 进到目录hello_celery，增加应用：python manage.py startapp app
项目的目录文件结构如下：
3. 安装Celery和依赖包，pip install celery >= 4.2.1，如果不是新建项目，注意版本兼容问题。
celery == 4.2.1
flower == 0.9.2
redis == 3.2.0
eventlet == 0.24.1
4. 增加celery.py，配置信息：
from __future__ import absolute_import, unicode_literals
import os
from celery import Celery, platforms
from django.conf import settings
# set the default Django settings module for the 'celery' program.
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'hello_celery.settings')
app = Celery(
'hello_celery',
include=['hello_celery.tasks'],
broker=settings.CELERY_BROKER,
backend=settings.CELERY_BACKEND
)
# Using a string here means the worker doesn't have to serialize
# the configuration object to child processes.
# - namespace='CELERY' means all celery-related configuration keys
# should have a `CELERY_` prefix.
app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY')
app.conf.update(
CELERY_ACKS_LATE=True,
CELERY_ACCEPT_CONTENT=['pickle', 'json'],
CELERYD_FORCE_EXECV=True,
CELERYD_MAX_TASKS_PER_CHILD=500,
BROKER_HEARTBEAT=0,
)
# Optional configuration, see the application user guide.
app.conf.update(
CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES=3600, # celery任务执行结果的超时时间，即结果在backend里的保存时间，单位s
)
# Load task modules from all registered Django app configs.
app.autodiscover_tasks()
platforms.C_FORCE_ROOT = True
5. 打开settings.py，配置BROKER和BACKEND地址：
CELERY_BROKER = 'redis://127.0.0.1:6379/2'
CELERY_BACKEND = 'redis://127.0.0.1:6379/3'
6. 打开__init__.py，增加代码：
from __future__ import absolute_import, unicode_literals
from .celery import app as celery_app
__all__ = ['celery_app']
二，增加tasks.py，声明异步任务
from __future__ import absolute_import, unicode_literals
import logging
import json
from celery import shared_task
from hello_celery.util.task_util import dispatch_task
log = logging.getLogger(__name__)
@shared_task
def task(param_str):
log.info('task starts: %s, %s' % (type(param_str), param_str))
param_dict = None
try:
param_dict = json.loads(param_str)
except Exception as e:
log.warning('Exception when parse param: %s' % str(e))
log.info('parsed param: {}, {}'.format(type(param_dict), param_dict))
return 'finished'
正确配置后，运行命令：celery -A hello_celery worker -l info -P eventlet，注意Win10环境中需要增加eventlet，Celery成功启动信息：
三，封装工具task_util.py
封装两个有用的工具函数，分别用于分发（创建）异步任务和获取任务信息：
import logging
import json
log = logging.getLogger(__name__)
def dispatch_task(task_func, param_dict):
param_json = json.dumps(param_dict)
try:
return task_func.apply_async(
[param_json],
retry=True,
retry_policy={
'max_retries': 1,
'interval_start': 0,
'interval_step': 0.2,
'interval_max': 0.2,
},
)
except Exception as ex:
log.info(ex)
raise
def get_task_status(task_func, task_id):
t = task_func.AsyncResult(task_id)
status = t.state
progress = 0
if status == u'SUCCESS':
progress = 100
elif status == u'FAILURE':
progress = 0
elif status == 'PROGRESS':
progress = t.info['progress']
return {'status': status, 'progress': progress}
四，单元测试test_task_util.py
增加测试函数，创建一个任务任务并获取信息：
import logging
from django.test import TestCase
from hello_celery.tasks import task
from hello_celery.util.task_util import dispatch_task, get_task_status
log = logging.getLogger(__name__)
class TasksTest(TestCase):
def test_get_task_status(self):
t = dispatch_task(task, {'msg': 'test_task'})
self.assertIsNotNone(t)
ret = get_task_status(task, t.id)
log.info('task status: %s,%s, %s' % (ret, t.id, str(task)))
self.assertIsNotNone(ret.get('status'))
运行python manage.py test，同时Celery将执行测试函数创建的任务：
五，创建异步任务
1. 在views.py中增加请求处理函数，创建一个异步执行的任务：
from django.http import JsonResponse
from hello_celery.tasks import do_task
def chk_job(req):
param_dict = {
'url': req.get_raw_uri(),
'path': req.get_full_path(),
}
job = do_task(param_dict)
return JsonResponse({'code': 0, 'msg': 'success', 'job': job.task_id})
2. 在urls.py中配置路由
from django.urls import path
from app.views import chk_job
urlpatterns = [
path('', chk_job, name='chk'),
]
3. 运行命令启动服务：python manage.py runserver 0.0.0.0:8001
4. REST接口创建异步任务示例
六，常见问题和解决方法
1. 启动Celery: celery -A hello_celery worker -l info，运行出错：
Unrecoverable error: VersionMismatch('Redis transport requires redis-py versions 3.2.0 or later. You have 2.10.6',)
解决：指定Redis使用3.2.0或更高pip install redis>=3.2.0
原因：Redis版本兼容问题。
2. 启动Celery: celery -A hello_celery worker -l info，运行出错：
Task handler raised error: ValueError('not enough values to unpack (expected 3, got 0)',)
解决：安装eventlet：pip install eventlet，然后更新命令行：celery -A hello_celery worker -l info -P eventlet
原因：Celery4.x在win10上需要安装 eventlet包。