celery 中 time limit 有两种, soft_time_limit 和 time_limit, 区别是 soft_time_limit 会在内部抛一个 Exception, task 可以 通过try...except 自行处理,time_limit则是中断woker重启没法被catch做一些操作。 frommyappimportappfromcelery.exceptionsimportSoftTimeLimitExceeded@app.taskdefmytask():try:do_wor...
1、time_limit和soft_time_limit区别 time_limit : 执行超时,结束signal 9 (SIGKILL) 执行的子进程,状态:"status":"FAILURE"soft_time_limit :执行超时,用一个异常SoftTimeLimitExceeded来捕捉,状态:"status":"SUCCESS" 目前只能在linux操作系统才有效 2、在装饰器里面指定超时时间 2.1、time_limit 示例 @shared...
通过--time-limit和--soft-time-limit参数设置任务的超时时间,可以防止某些任务长时间占用 worker 资源。 --soft-time-limit: 任务运行超过软超时时间时,Celery 会发出一个软超时信号,可以捕获这个信号并进行清理工作。 --time-limit: 任务运行超过硬超时时间时,会被强制终止。 celery -A myapp worker --time-li...
CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES: 任务执行结果的超时时间 CELERY_TASK_TIME_LIMIT: 单个任务运行的时间限制,超时会被杀死,不建议使用该参数,而用CELERY_TASK_SOFT_TIME_LIMIT CELERY_RESULT_TACKEND: 使用redis存储执行结果 CELERY_TASK_SERIALIZER: 任务序列化方式 CELERY_RESULT_SERIALIZER: 任务执行结果序列化方式 CELERY...
在Celery中,可以通过设置time_limit和soft_time_limit参数来调整任务的超时时间。 @app.task(time_limit=300,soft_time_limit=270)defexport_data(query_set):... 1. 2. 3. 4.2 分批处理数据 在导出大数据量时,可以考虑将数据分批处理,避免一次性加载过多内容。
CELERY_TASK_TIME_LIMIT: 单个任务运行的时间限制,超时会被杀死,不建议使用该参数,而用CELERY_TASK_SOFT_TIME_LIMIT CELERY_RESULT_TACKEND: 使用redis存储执行结果 CELERY_TASK_SERIALIZER: 任务序列化方式 CELERY_RESULT_SERIALIZER: 任务执行结果序列化方式 ...
# Task.soft_time_limit 此任务的软时间限制。未设置时,使用默认。 # Task.ignore_result 不存储任务状态信息,如果配置该选项 AsyncResultopen in new window 将失效,无法进行检测任务情况以及返回内容。 # Task.store_errors_even_if_ignored 如果为True,那么即使配置了ignore_result也会存储结果。
# task_time_limit 默认:不限制 任务硬执行时间限制,单位为秒,超时后任务会被终止并替换为新的任务。 # task_soft_time_limit 默认: 不限制 任务的软超时时长,以秒为单位。 任务超时会受到 SoftTimeLimitExceeded`` 错误,在硬限制超时到来前可以捕捉到它来执行清理任务: from celery.exceptions import SoftTime...
from celery import shared_task import time @shared_task(time_limit=5, soft_time_limit=15) def long_task(*args, **kwargs) -> None: time.sleep(10) return "OK" import pytest @pytest.fixture def default_worker_tasks(default_worker_tasks: set) -> set: import tasks default_worker_tasks....
解决方案:可以尝试调整Celery的超时时间,使用soft_time_limit和time_limit参数来设置任务的软超时和硬超时。另外,还可以检查任务执行过程中是否有耗时操作,是否需要对任务进行拆分或优化。 问题:我在使用Celery时遇到了任务重复执行的问题,怎么办? 解决方案:可以使用Celery提供的task_ignore_result参数来阻止任务重复执行。