这样,我们在启动的命令行里输入下面的参数就可以看到启动了三个 worker 的进程: ps aux |grep 'celery -A hunter' 这里有一个关于 worker 进程数启动多少的问题,是不是我们的 worker 启动的越多,我们的定时任务和延时任务就会执行得越快呢? 并不是,有实验证明 worker 的数量启动得越多,对于 task 处理的性能...
i.active()# 输出 worker 正在执行的 task# 输出示例为 {'worker1@localhost': [{'id': 'xxx', 'name': 'blog.tasks.add', 'args': [3, 4], 'hostname': 'worker1@localhost', 'time_start': 1659450162.58197, ..., 'worker_pid': 41167} 输出的结果也是一个 dict,每个 worker 下有 n 个...
先cd 到scripts文件夹下 再命令:celery worker -A 包名 -l info -P eventlet 注意:非windows系统下 命令:celery worker -A 包名 -l info 四、启动celery(两种celery任务结构:提倡用包管理,结构更清晰)总结 # 如果 Celery对象:Celery(...) 是放在一个模块下的 # 1)终端切换到该模块所在文件夹位置:scripts ...
其中,输出结果最上面的 worker1@localhost 就是我们启动 worker 通过 -n 指定的 hostnam,可以通过这个来指定 worker。 我们可以指定 worker 输出对应的队列数据: celery -A hunter inspect active_queues -d worker1@localhost 除了命令行,我们也可以在交互界面来获取这些数据: # 获取所有的队列信息fromhunter.celery...
要在Linux上启动Celery,可以使用以下命令: 1. 首先,进入你的项目目录。如果你的项目位于/home/user/my_project,那么你可以使用cd命令进入该目录: “` cd /home/user/my_project “` 2. 在项目目录中,使用以下命令启动Celery worker: “` celery -A my_project worker –loglevel=info ...
启动多个celery worker的python文件是celery命令行工具。Celery是一个分布式任务队列框架,用于处理异步任务和定时任务。它基于消息中间件实现任务的分发和执行,并提供了丰富的功能和扩展性。 在启动多个celery worker时,可以使用celery命令行工具来执行相应的python文件。通常,这个python文件是一个包含Celery实例和任务定义的模...
1、worker 启动 前面介绍过 worker 的启动方式,在 celery 配置文件的上一级目录运行下面的命令: celery-A hunter worker-l INFO 1. 其中,-l 表示日志等级,相当于是 --loglevel=INFO celery-A hunter worker--loglevel=INFO 1. 指定worker的hostname ...
所以我们可以模仿来进行,使用如下启动worker,进行调试。 代码语言:javascript 复制 from celeryimportCelery app=Celery('tasks',broker='redis://localhost:6379')@app.task()defadd(x,y):returnx+yif__name__=='__main__':app.worker_main(argv=['worker']) ...
写个 service 再 systemctl enable 一下，之后在终端里就可以用 systemctl start 来管理这个服务了，...