fromceleryimportCeleryapp=Celery('hello',broker='amqp://guest@localhost//')@app.taskdefhello():return'hello world' 高可用 如果出现丢失连接或连接失败,职程(Worker)和客户端会自动重试,并且中间人通过 主/主 主/从 的方式来进行提高可用性。 快速 单个Celery 进行每分钟可以处理数以百万的任务,而且延迟仅...
在Kubernetes 中进行 Celery 进程健康检查的方法如下: 在Kubernetes 中,可以使用 liveness 探针来检查容器是否健康运行。对于 Celery 进程,可以在容器中运行一个定时任务来检查 AMQP 连接是否正常,并在发现问题时重启容器。例如,在 Dockerfile 中添加以下命令: CMD [ "python", "-c", "import celery; celery.ping...
# 启动 Beat 程序$ celery beat -A proj# Celery Beat进程会读取配置文件的内容,周期性的将配置中到期需要执行的任务发送给任务队列 # 之后启动 worker 进程.$ celery -A proj worker -l info 或者$ celery -B -A proj worker -l info 四、Django中使用celery 项目根目录创建celery包,目录结构如下: mycele...
broker_rabbitmq="amqp://rabbit_user:rabbit_pass@i-k9pwet2d/rabbit_vhost"app=Celery("learn_celery",broker=broker_rabbitmq,backend="rpc://",include=["learn_celery.my_task2","learn_celery.my_task2"]) 我们通过创建app来实例化Celery,项目包的名称为learn_celery,通过broker_rabbitmq来连接rabbitmq...
什么是Celery和RabbitMQ? Celery:Celery是一个流行的Python分布式任务队列,它可以帮助你将任务异步执行,并且可以轻松地扩展到多台机器上。它支持任务调度、任务结果存储、任务重试等功能,使得处理异步任务变得更加简单。 RabbitMQ:RabbitMQ是一个开源的消息代理,它实现了高级消息队列协议(AMQP),可以作为消息的中间件来传递...
# 安装和配置Celery# pip install celery# 创建Celery应用程序实例from celery import Celeryapp = Celery('myapp', broker='amqp://guest@localhost//', backend='rpc://')# 定义异步任务@app.taskdef add(x, y): return x + y# 调用异步任务result = add.delay(4, 6)print(result.get())实时服...
'CELERY_TIMEZONE': 'Asia/Shanghai', # 默认为true,UTC时区 'CELERY_ENABLE_UTC': False, # broker,注意rabbitMQ的VHOST要给你使用的用户加权限 'BROKER_URL': 'amqp://root:root@192.168.1.5:5672/dev', # backend配置,注意指定redis数据库
前面我们了解了celery的基本使用后,现在对其常用的对象和方法进行分析。 Celery对象 核心的对象就是Celery了,初始化方法: class Celery(object): def __init__(self, main=None, loader=None, backend=None, amqp=None, events=None, log=None, control=None, ...
首先，你需要安装 Celery。你可以使用 pip 来安装：pip install celery 创建 Celery 应用:创建一个名为 celery.py 的文件，并初始化 Celery 应用：from celery import Celeryapp = Celery('my_app', broker='amqp://localhost')@app.taskdef add(x, y): return x + yif __name__ == '__main__'...
# 导入必要的模块和函数from celery import Celery# 创建Celery实例app = Celery('myapp', broker='pyamqp://guest@localhost//')# 定义任务@app.taskdef add(x, y): return x + y# 发布任务result = add.delay(4, 6)# 等待任务执行完成并获取结果print(result.get())上述代码中，首先导入了Celery...