Python中如何实现Celery多队列配置

发布时间:2021-08-20 13:53:07 作者:小新
来源:亿速云 阅读:148

这篇文章主要为大家展示了“Python中如何实现Celery多队列配置”,内容简而易懂,条理清晰,希望能够帮助大家解决疑惑,下面让小编带领大家一起研究并学习一下“Python中如何实现Celery多队列配置”这篇文章吧。

项目结构

/proj
-__init__
-app.py            #实例化celery对象
-celeryconfig.py        #celery的配置文件
-tasks.py           #celery编写任务文件

app.py

#coding:utf-8
from __future__ import absolute_import
from celery import Celery

app = Celery('proj', include=['proj.tasks'])   #实例化celery对象

app.config_from_object('proj.celeryconfig')   #引入配置文件

if __name__ == '__main__':            
  app.start()

tasks.py

#coding:utf-8
from __future__ import absolute_import

from proj.app import app
@app.task()
def add(x, y):
  return x + y

celeryconfig.py

#coding:utf-8
from kombu import Queue

BROKER_URL = 'amqp://guest:guest@127.0.0.1:5672//' # 使用RabbitMQ作为消息代理


CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://127.0.0.1:6379/0' # 把任务结果存在了Redis

CELERY_TASK_SERIALIZER = 'msgpack' # 任务序列化和反序列化使用msgpack方案

CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json' # 读取任务结果一般性能要求不高,所以使用了可读性更好的JSON

CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = 60 * 60 * 24 # 任务过期时间,不建议直接写86400,应该让这样的magic数字表述更明显

CELERY_ACCEPT_CONTENT = ['json', 'msgpack'] # 指定接受的内容类型

CELERY_QUEUES = (  #设置add队列,绑定routing_key
  Queue('add', routing_key='xue.add'),
)


CELERY_ROUTES = {  #projq.tasks.add这个任务进去add队列并routeing_key为xue.add 
  'projq.tasks.add': { 
    'queue': 'add',
    'routing_key': 'xue.add',
  }
}

启动

在proj的上层目录输入

celery -A proj.app worker -Q add -l info

proj.tasks.add为任务名称,也就是在CELERY_ROUTES设置的那个名称

add是设置的queue,key=xue.add是设置的routing_key

发布任务

from proj.tasks import add
add.delay(2,3)

多队列中需要修改的地方

CELERY_QUEUES = (  #设置add队列,绑定routing_key
  Queue('add', routing_key='xue.add'),
)


CELERY_ROUTES = {  #projq.tasks.add这个任务进去add队列并routeing_key为xue.add 
  'projq.tasks.add': { 
    'queue': 'add',
    'routing_key': 'xue.add',
  }

配置两个队列

# 配置队列
CELERY_QUEUES = (
  Queue('default', routing_key='default'),
  Queue('队列1', routing_key='key1'),
  Queue('队列2', routing_key='key2'),
)
# 路由(哪个任务放入哪个队列)
CELERY_ROUTES = {
  '任务1': {'queue': '队列1', 'routing_key': 'key1'},
  '任务2': {'queue': '对列2', 'routing_key': 'key2'},
}

以上是“Python中如何实现Celery多队列配置”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道!

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  1. python celery 模块
  2. Django Celery异步任务队列的实现

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