@前面是worker的name,后面是worker的hostname,在启动worker时用-n workername@%h参数传入,如果不传递,默认为celery@hostname。 会报一个warning,建议给每个worker定义一个唯一的名字。 第二部分返回值是worker的计数,只是简单的统计了不同名称的个数.比如上面没有指定队列名称,就会统计只有一个活动的node. 2) 查看...
- flower默认在本地运行,若想通过公网访问,则需在启动是加 --address=0.0.0.0 参数 3.访问flower用户界面:http://localhost:5555/api/workers <会返回所有worker的状态信息> 1.2 查看定时任务的执行情况: 若定时任务没有按预定时间执行,则celery可能停止工作 2 导致celery停止的原因可能有: 2.1 服务器资源不足: ...
$ celery -A tasksstatuscelery@itscs-MacBook-Pro.local: OK1node online. 可以看到,提示有一个worker(node)是在线的(online)。 使用flower在线查看 flower可以实时监控celery的状态,并且还能修改一些配置(生产环境慎用)。(引) pip install flower celery -Atasks flower 浏览器打开http://localhost:5555即可看到一...
6.4 查看worker状态 6.5 停止worker 7. 可能遇到的问题 参考文档 1. 简介 Celery是一个基于分布式消息传输的异步任务队列,它专注于实时处理,同时也支持任务调度。 (异步执行任务 + 定时执行任务) 任务队列任务队列是一种跨线程,跨机器工作的一种机制,任务队列中包含称作任务的工作单元。有专门的工作进程持续不断的...
celery -A proj worker -Q getServiceInfo -l debug -c 6 1. 最后,写一个结果,专门获取查询结果的结果,传入的参数为taskID,部分代码如下: def application(environ,start_response): status = '400 ERROR' response_headers = [('Content-type', 'application/json;charset=utf-8')] ...
include:每个worker应该导入的模块列表,以实例创建的模块的目录作为起始路径; class Celery(object): def __init__(self, main=None, loader=None, backend=None, amqp=None, events=None, log=None, control=None, set_as_current=True, accept_magic_kwargs=False, ...
如果该任务已经有职程(Worker)开始处理,可以通过控制台输出的日志进行查看执行情况。 调用任务会返回一个 AsyncResult 的实例,用于检测任务的状态,等待任务完成获取返回值(如果任务执行失败,会抛出异常)。默认这个功能是不开启的,如果开启则需要配置 Celery 的结果后端,下一小节会详细说明。 6. 保存结果 如果您需要跟踪...
Celery程序可以用来启动worker: celery -A proj worker -l info ---celery@centos6 v4.1.0(latentcall)---***---***--Linux-2.6.32-696.el6.x86_64-x86_64-with-centos-6.9-Final2018-03-2612:27:49--*-***---**---[config]-**---.>app:task:0x7fe5cfbd20d0-**---.>transport:amqp...
在worker的终端查看任务执行情况,可以看到已经收到83484dfe-f729-417b-8e51-6c7ae32a1377 任务,并打印了任务执行信息 5. 存储并查看任务执行状态 把任务执行结果赋值给ret,然后调用result() 会产生 DisabledBackend 报错,可见没有配置后端存储的时候并不能保存任务执行的状态信息,下一节我们会讲到如何配置backend保...
celery -A tasks worker --loglevel=info 这将启动Celery工作进程并输出日志,显示处理的任务信息。 调用Celery任务 现在,我们可以在Python中调用这个异步任务。创建一个名为run.py的文件: fromtasksimportprocess_image # 调用异步任务 result = process_image.delay('path/to/image.jpg') ...