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celery笔记三之task和task的调用

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本文首发于公众号:Hunter后端
原文链接:celery笔记三之task和task的调用
这一篇笔记介绍 task 和 task 的调用。
以下是本篇笔记目录:

  • 基础的 task 定义方式
  • 日志处理
  • 任务重试
  • 忽略任务运行结果
  • task 的调用
1、基础的 task 定义方式

前面两篇笔记中介绍了最简单的定义方式,使用 @app.task 作为装饰器:
  1. @app.task
  2. def add(x, y):
  3.     return x + y
复制代码
如果是在 Django 系统中使用 celery,需要定义一个延时任务或者周期定时任务,可以使用 @shared_task 来修饰
  1. from celery import shared_task
  2. @shared_task
  3. def add(x, y):
  4.     return x + y
复制代码
在 Django 系统中使用 celery 的方式会在接下来的几篇笔记中介绍道。
多个装饰器
如果是 celery 的任务和其他装饰器一起联用,记得将 celery 的装饰器放在最后使用,也就是列表的最前面:
  1. @app.task
  2. @decorator1
  3. @decorator2
  4. def add(x, y):
  5.     return x + y
复制代码
task名称
每个 task 都有一个唯一的名称用来标识这个 task,如果我们在定义的时候不指定,系统会为我们默认一个名称,这些名称会在 celery 的 worker 启动的时候被系统扫描然后输出一个列表展示。
还是上一篇笔记中我们定义的两个 task,我们给其中一个指定 name:
  1. #tasks1.py
  2. from .celery import app
  3. @app.task(name="tasks1.add")
  4. def add(x, y):
  5.     return x + y
复制代码
可以观察在 celery 的 worker 启动的时候,会有一个输出:
  1. [tasks]
  2.   . proj.tasks2.mul
  3.   . tasks1.add
复制代码
可以看到这个地方,系统就会使用我们定义的 name 了。
2、日志处理

我们可以在启动 worker 的时候指定日志的输出,定义格式如下:
  1. celery -A proj worker -l INFO --logfile=/Users/hunter/python/celery_log/celery.log
复制代码
在 task 中的定义可以使用 celery 中方法:
  1. from celery.utils.log import get_task_logger
  2. logger = get_task_logger(__name__)
复制代码
也可以直接使用 logging 模块:
  1. import logging
  2. logger1 = logging.getLogger(__name__)
复制代码
直接在 task 中输出:
  1. @app.task(name="tasks1.add")
  2. def add(x, y):
  3.     logger.info("this is from logger")
  4.     return x + y
复制代码
然后在 worker 启动时指定的日志文件就会有我们打印出的日志内容:
  1. [2022-07-24 16:28:33,210: INFO/ForkPoolWorker-7] tasks1.add[4db4b0fc-c6ca-472a-8847-ae42e0a7959a]: this is from logger
  2. [2022-07-24 16:28:33,224: INFO/ForkPoolWorker-7] Task tasks1.add[4db4b0fc-c6ca-472a-8847-ae42e0a7959a] succeeded in 0.016244667931459844s: 3
复制代码
3、任务重试

对于一个 task,我们可以对其设置 retry 参数来指定其在任务执行失败后会重试几次,以及隔多长时间重试。
比如对于下面的 div() 函数,我们来输入除数为 0 的情况查看重试的功能。
当然,这里我们是故意输入参数错误,在实际的项目中可能会是其他的原因造成任务失败,比如数据库连接失败等
任务重试的参数也都在 @app.task() 中定义:
  1. # tasks1.py
  2. @app.task(autoretry_for=(Exception, ),  default_retry_delay=10, retry_kwargs={'max_retries': 5})
  3. def div(x, y):
  4.     return x / y
复制代码
在这里,autoretry_for 表示的是某种报错情况下重试,我们定义的 Exception 表示任何错误都重试。
如果只是想在某种特定的 exception 情况下重试,将那种 exception 的值替换 Exception 即可。
default_retry_delay 表示重试间隔时长,默认值是 3 * 60s,即三分钟,是以秒为单位,这里我们设置的是 10s。
retry_kwargs 是一个 dict,其中有一个 max_retries 参数,表示的是最大重试次数,我们定为 5
然后可以尝试调用这个延时任务:
  1. from proj.tasks1 import div
  2. div.delay(1, 0)
复制代码
然后可以看到在日志文件会有如下输出:
  1. [2022-07-24 16:59:35,653: INFO/ForkPoolWorker-7] Task proj.tasks1.div[1f65c410-1b2a-4127-9d83-a84b1ad9dd2c] retry: Retry in 10s: ZeroDivisionError('division by zero',)
复制代码
且每隔 10s 执行一次,一共执行 5 次,5次之后还是不成功则会报错。
retry_backoff 和 retry_backoff_max
还有一个 retry_backoff 和 retry_backoff_max 参数,这两个参数是用于这种情况:如果你的 task 依赖另一个 service 服务,比如会调用其他系统的 API,然后这两个参数可以用于避免请求过多的占用服务。
retry_backoff 参数可以设置成一个 布尔型数据,为 True 的话,自动重试的时间间隔会成倍的增长
第一次重试是 1 s后
第二次是 2s 后
第三次是 4s 后
第四次是 8s 后
...
如果 retry_backoff 参数是一个数字,比如是 3,那么后续的间隔时间则是 3 的倍数增长
第一次重试 3s 后
第二次是 6s 后
第三次是 12s 后
第四次是 24s 后
retry_backoff_max 是重试的最大的间隔时间,比如重试次数设置的很大,retry_backoff 的间隔时间重复达到了这个值之后就不再增大了。
这个值默认是 600s,也就是 10分钟。
我们看一下下面这个例子:
  1. # tasks1.py
  2. @app.task(autoretry_for=(Exception, ), retry_backoff=2, retry_backoff_max=40, retry_kwargs={'max_retries': 8})
  3. def div(x, y):
  4.     return x / y
复制代码
关于重试的机制,理论上应该是按照我们前面列出来的重试时间间隔进行重试,但是如果我们这样直接运行 div.delay(),得出的间隔时间是不定的,是在 0 到 最大值之间得出的一个随机值。
这样产生的原因是因为还有一个 retry_jitter 参数,这个参数默认是 True,所以时间间隔会是一个随机值。
如果需要任务延时的间隔值是按照 retry_backoff 和 retry_backoff_max 两个设定值来运行,那么则需要将 retry_jitter 值设为 False。
  1. # tasks1.py
  2. @app.task(autoretry_for=(Exception, ), retry_backoff=2, retry_backoff_max=40, retry_jitter=False, retry_kwargs={'max_retries': 8})
  3. def div(x, y):
  4.     return x / y
复制代码
然后运行 div 的延时任务,就可以看到延时任务按照规律的间隔时间重试了,以下是日志:
  1. [2022-07-24 19:00:38,588: INFO/ForkPoolWorker-7] Task proj.tasks1.div[7e689dcf-8069-4f17-8815-fe58f9800fc0] retry: Retry in 2s: ZeroDivisionError('division by zero',)
  2. [2022-07-24 19:00:40,662: INFO/MainProcess] Task proj.tasks1.div[7e689dcf-8069-4f17-8815-fe58f9800fc0] received
  3. [2022-07-24 19:00:40,664: INFO/ForkPoolWorker-7] Task proj.tasks1.div[7e689dcf-8069-4f17-8815-fe58f9800fc0] retry: Retry in 4s: ZeroDivisionError('division by zero',)
  4. [2022-07-24 19:00:44,744: INFO/MainProcess] Task proj.tasks1.div[7e689dcf-8069-4f17-8815-fe58f9800fc0] received
  5. [2022-07-24 19:00:44,746: INFO/ForkPoolWorker-7] Task proj.tasks1.div[7e689dcf-8069-4f17-8815-fe58f9800fc0] retry: Retry in 8s: ZeroDivisionError('division by zero',)
  6. [2022-07-24 19:00:52,870: INFO/MainProcess] Task proj.tasks1.div[7e689dcf-8069-4f17-8815-fe58f9800fc0] received
  7. [2022-07-24 19:00:52,872: INFO/ForkPoolWorker-7] Task proj.tasks1.div[7e689dcf-8069-4f17-8815-fe58f9800fc0] retry: Retry in 16s: ZeroDivisionError('division by zero',)
  8. [2022-07-24 19:01:09,338: INFO/MainProcess] Task proj.tasks1.div[7e689dcf-8069-4f17-8815-fe58f9800fc0] received
  9. [2022-07-24 19:01:09,340: INFO/ForkPoolWorker-7] Task proj.tasks1.div[7e689dcf-8069-4f17-8815-fe58f9800fc0] retry: Retry in 32s: ZeroDivisionError('division by zero',)
  10. [2022-07-24 19:01:41,843: INFO/MainProcess] Task proj.tasks1.div[7e689dcf-8069-4f17-8815-fe58f9800fc0] received
  11. [2022-07-24 19:01:41,845: INFO/ForkPoolWorker-7] Task proj.tasks1.div[7e689dcf-8069-4f17-8815-fe58f9800fc0] retry: Retry in 40s: ZeroDivisionError('division by zero',)
  12. [2022-07-24 19:02:21,923: INFO/MainProcess] Task proj.tasks1.div[7e689dcf-8069-4f17-8815-fe58f9800fc0] received
  13. [2022-07-24 19:02:21,925: INFO/ForkPoolWorker-7] Task proj.tasks1.div[7e689dcf-8069-4f17-8815-fe58f9800fc0] retry: Retry in 40s: ZeroDivisionError('division by zero',)
  14. [2022-07-24 19:03:02,001: INFO/MainProcess] Task proj.tasks1.div[7e689dcf-8069-4f17-8815-fe58f9800fc0] received
  15. [2022-07-24 19:03:02,003: INFO/ForkPoolWorker-7] Task proj.tasks1.div[7e689dcf-8069-4f17-8815-fe58f9800fc0] retry: Retry in 40s: ZeroDivisionError('division by zero',)
复制代码
因为我们设置的重试间隔时间最大为 40s,所以这个地方延时间隔时间到了 40 之后,就不再往上继续增长了。
4、忽略任务运行结果

有时候延时任务的结果我们并不想保存,但是我们配置了 result_backend 参数,这个时候我们有三种方式不保存运行结果。
1.ignore_result=True 不保存任务运行的结果
  1. @app.task(ignore_result=True)
  2. def add(x, y):
  3.     return x + y
复制代码
2.app.conf 配置
也可以通过 app.conf 的配置来禁用结果的保存:
  1. app.conf.update(
  2.     task_ignore_result=True
  3. )
复制代码
3.执行单个任务的时候禁用
  1. from proj.tasks1 import add
  2. add.apply_async((1, 2), ignore_result=True)
复制代码
apply_async() 函数的作用相当于是带参数的 delay(),或者 delay() 是简化版的 apply_async(),这个我们下面会介绍。
5、task 的调用

前面简单两个简单的调用方法,一个是 apply_async(),一个是 delay()。
简单来说就是 delay() 是不带参数执行的 apply_async()。
以下用 add() 函数为例介绍一下他们的用法:
delay()
纯粹的延时任务,只能如下操作:
  1. add.delay(1, 2)
复制代码
apply_async()
带参数的用法,add() 函数的参数用 () 包起来:
  1. add.apply_async((1, 2))
复制代码
也可以带其他参数,比如上面介绍的不保存运行结果:
  1. add.apply_async((1, 2), ignore_result=True)
复制代码
这个函数还可以指定延时的时间:
countdown参数
现在开始 10s 后开始运行:
  1. add.apply_async((1, 2), countdown=10)
复制代码
eta参数
也可以用 eta 参数来指定 10s 后运行:
  1. from datetime import datetime, timedelta
  2. now = datetime.now()
  3. add.apply_async((1, 2), eta=now + timedelta(seconds=10))
复制代码
expires参数
这个是用来设置过期的参数:
  1. add.apply_async((1, 2), countdown=60, expires=120)
复制代码
上面的参数表示,距现在60秒后开始执行,两分钟后过期
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来源:https://www.cnblogs.com/hunterxiong/p/17478782.html
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