FastAPi Celery RabbitMQ 与 Redis 的使用,并使用 Flower 监控 Celery 状态 本文介绍了Windows 下 FastAPi Celery 使用 RabbitMQ 与 Redis 做代理的使用方法,本文参考了国外大佬的文章,并做了修改与补充,原文见这里,Sum
以前实现过一个简单的todolist后端api,使用RabbitMQ在CRUD操作后发送通知到队列,在websocket端点里建立个消费者来接收crud操作详情,那个代码写得太麻烦了,要配置的东西太多,现在发现celery也可以实现同样的功能,但是需要写的代码就少很多,只要指定broker为rabbitmq就可以了,那些连接啊频道的都自动弄好了。使用celery只需要...
这个 Celery 工作者将会执行 RabbitMQ 消息队列中的任务。如果你没有启动 RabbitMQ 服务器的话,在启动 Celery 工作者之前,请先启动 RabbitMQ 服务。 celery --app app.config.celery_config.celery_app worker --loglevel=info --pool=solo 如果celery 顺利运行,你可以在终端看到这样的输出。 香菜的命令行输出 ...
Celery 是异步任务非常好用的工具,推荐阅读分布式异步任务队列神器之-Celery,一文搞定 celery 任务远程调用。RabbitMQ 消息队列可以确保服务重新启动时数据也不丢失,因此这个 Demo 有很强的实用价值,如果觉得有帮助,可以转发、关注、讨论。
Celery需要用到Broker和Result Backend这里分别使用了RabbitMQ 和 Redis这两个服务。在引入Celery之前呢,已经通过编写Dockerfile实现了应用的容器化。那么现在引入Celery之后使用了两个第三方服务,这时候只使用Dockerfile对应用进行容器化然后再另外部署其他的服务就有些不方便了,这时候可以将用到的服务,启动的Celery ...
一、FastAPI和Celery结合实现定时任务和异步任务。 1. 安装所需的库 首先,确保你已安装fastapi,celery及其相关的库。例如,使用RabbitMQ作为消息代理,你可能需要: pip install fastapi[all] celery[redis] 2. 设置Celery 在你的项目中,创建一个新的celery_app.py: ...
# 这里我们使用 aio_pika 连接到 RabbitMQ 服务器,使用的是 amqp 协议 async def main() -> None: conn = await aio_pika.connect_robust("amqp://guest:guest@127.0.0.1/") # 连接是健壮的,能够处理网络问题 async with conn: routing_key = "test_json_topic" # 路由键用于匹配交换器中的消息 ...
今天分享一份代码,使用 Celery、RabbitMQ 和 MongoDB 实现一个异步任务工作流,你可以修改 task.py 来实现你自己的异步任务。 架构图如下: 其中Celery 来执行异步任务,RabbitMQ 作为消息队列,MongoDB 存储任务执行结果,FastAPI 提供 Web 接口。 以上所有模块均可使用 Docker 一键部署。
如果您需要执行繁重的后台计算,并且不一定需要由同一进程运行(例如,您不需要共享内存、变量等),那么使用其他更大的工具(如Celery)可能更好。 它们往往需要更复杂的配置,即消息/作业队列管理器,如RabbitMQ或Redis,但它们允许您在多个进程中运行后台任务,甚至是在多个服务器中。
你的FastAPI 应用(或其他生产者)将任务信息发送到消息代理(如 Redis 或RabbitMQ)。 Celery Worker是独立的进程,它们监听消息代理,接收任务信息。 Worker 进程执行实际的耗时任务。 任务执行结果(如果需要)可以存储起来或通过其他方式通知。 这套机制完美地将耗时任务从 FastAPI 主应用中剥离了出来,让 FastAPI 专注于快...