在使用 Celery 时,查看任务队列通常涉及与消息中间件(如 Redis 或 RabbitMQ)的交互。以下是关于如何查看 Celery 任务队列的详细步骤和说明: 1. 登录到 Celery 所在的服务器 首先,你需要登录到运行 Celery worker 和消息中间件的服务器。这通常通过 SSH 或其他远程登录工具完成。 2. 使用命令行工具进入 Celery 项...
celery-Acelery worker--loglevel=info 1. 这会启动一个Celery worker来处理任务。 查询任务队列: result=r.lrange('celery',0,-1) 1. 这里的lrange函数会返回以列表形式存储的任务队列信息。 展示任务队列信息: fortaskinresult:print(task.decode()) 1. 2. 这里的decode函数用于将字节转换为字符串,并打印...
在RPC请求中,客户端发送带有两个属性的消息:一个是设置回调队列的 reply_to 属性,另一个是设置唯一值的 correlation_id 属性。 将请求发送到一个 rpc_queue 队列中。 RPC工作者(又名:服务器)等待请求发送到这个队列中来。当请求出现的时候,它执行他的工作并且将带有执行结果的消息发送给reply_to字段指定的队列。
由于celery 发送的都是去其他进程执行的任务,如果需要在客户端监控任务的状态,有如下方法: r = task.apply_async() r.ready() # 查看任务状态,返回布尔值, 任务执行完成, 返回 True, 否则返回 False. r.wait() # 会阻塞等待任务完成, 返回任务执行结果,很少使用; r.get(timeout=1) # 获取任务执行结果,...
1.worker部分负责任务的处理,即工作进程(我的理解工作进程就是你写的python代码,当然还包括python调用系统工具功能) 2.broker部分负责任务消息的分发以及任务结果的存储,这部分任务主要由中间数据存储系统完成,比如消息队列服务器RabbitMQ、redis、 3.Celery主类,进行任务最开始的指派与执行控制,他可以是单独的python脚本...