Python 并行分布式框架之 Celery
来源:互联网 发布:caffe视频教程百度云 编辑:程序博客网 时间:2024/05/17 07:51
Celery (芹菜)是基于Python开发的分布式任务队列。它支持使用任务队列的方式在分布的机器/进程/线程上执行任务调度。
架构设计
Celery的架构由三部分组成,消息中间件(message broker),任务执行单元(worker)和任务执行结果存储(task result store)组成。
消息中间件
Celery本身不提供消息服务,但是可以方便的和第三方提供的消息中间件集成。包括,RabbitMQ, Redis, MongoDB (experimental), Amazon SQS (experimental),CouchDB (experimental), SQLAlchemy (experimental),Django ORM (experimental), IronMQ
任务执行单元
Worker是Celery提供的任务执行的单元,worker并发的运行在分布式的系统节点中。
任务结果存储
Task result store用来存储Worker执行的任务的结果,Celery支持以不同方式存储任务的结果,包括AMQP, Redis,memcached, MongoDB,SQLAlchemy, Django ORM,Apache Cassandra, IronCache
另外, Celery还支持不同的并发和序列化的手段
并发
Prefork, Eventlet, gevent, threads/single threaded
序列化
pickle, json, yaml, msgpack. zlib, bzip2 compression, Cryptographic message signing 等等
安装和运行
Celery的安装过程略为复杂,下面的安装过程是基于我的AWS EC2的Linux版本的安装过程,不同的系统安装过程可能会有差异。大家可以参考官方文档。
首先我选择RabbitMQ作为消息中间件,所以要先安装RabbitMQ。作为安装准备,先更新YUM。
RabbitMQ是基于erlang的,所以先安装erlang
然后安装RabbitMQ
启动RabbitMQ服务
RabbitMQ服务已经准备好了,然后安装Celery, 假定你使用pip来管理你的python安装包
为了测试Celery是否工作,我们运行一个最简单的任务,编写tasks.py
在当前目录运行一个worker,用来执行这个加法的task
其中-A参数表示的是Celery App的名字。注意这里我使用的是SQLAlchemy作为结果存储。对应的python包要事先安装好。
worker日志中我们会看到这样的信息
其中,我们可以看到worker缺省使用prefork来执行并发,并设置并发数为8
下面的任务执行的客户端代码:
用python执行这段客户端代码,在客户端,结果如下
Work日志显示
这里我们可以发现,每一个task有一个唯一的ID,task异步执行在worker上。
这里要注意的是,如果你运行官方文档中的例子,你是无法在客户端得到结果的,这也是我为什么要使用SQLAlchemy来存储任务执行结果的原因。官方的例子使用AMPQ,有可能Worker在打印日志的时候取出了task的运行结果显示在worker日志中,然而AMPQ作为一个消息队列,当消息被取走后,队列中就没有了,于是客户端总是无法得到任务的执行结果。不知道为什么官方文档对这样的错误视而不见。
如果大家想要对Celery做更进一步的了解,请参考官方文档
- Python 并行分布式框架之 Celery
- Python 并行分布式框架 Celery
- Python 并行分布式框架:Celery 超详细介绍
- python学习[4]: 用python celery + rabbitMQ搭建并行分布式框架及验证
- celery 分布式框架详解
- Celery分布式异步框架介绍
- Python - Django分布式Celery使用
- Python之Celery(一)
- 【Python】基于Celery的分布式应用
- celery分布式
- Django之celery分布式异步任务队列
- Gearman 并行分布式计算框架
- python学习—Day47—celery异步分布式(一)
- 分布式计算之并行计算
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