celery介绍、架构、快速使用、包结构，celery执行异步、延迟、定时任务，django中使用celery，定时更新首页轮播图效果实现，数据加入redis缓存的坑及解决

• 2022 年 4 月 28 日
• 筆記

今日内容概要

• celery介绍，架构
• celery 快速使用
• celery包结构
• celery执行异步任务
• celery执行延迟任务
• celery执行定时任务
• django中使用celery
• 定时更新轮播图接口

内容详细

1、celery介绍，架构

# celery: 分布式(放在多台机器)的 异步任务 框架
	Celery是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统
	Celery is a project with minimal funding, so we don’t support Microsoft Windows. Please don’t open any issues related to that platform.
    
    
# celery:能做什么事，解决什么问题？
	异步任务---》项目中同步的操作，可以通过celery把它做成异步
	延迟任务---》等一会再执行任务
	定时任务---》每隔多长时间干什么事
    
	如果你的项目仅仅想做定时任务，没有必要使用celery，使用apscheduler
    -//www.cnblogs.com/xiao-xue-di/p/14081790.html
      
      
      
# 大白话理解celery
	1）可以不依赖任何服务器，通过自身命令，启动服务
    
	2）celery服务为为其他项目服务提供异步解决任务需求的
    
	注：会有两个服务同时运行，一个是项目服务(django)，一个是celery服务，项目服务将需要异步处理的任务交给celery服务，celery就会在需要时异步完成项目的需求

	人是一个独立运行的服务 | 医院也是一个独立运行的服务
	正常情况下，人可以完成所有健康情况的动作，不需要医院的参与；但当人生病时，就会被医院接收，解决人生病问题
	人生病的处理方案交给医院来解决，所有人不生病时，医院独立运行，人生病时，医院就来解决人生病的需求



# 中间件：不是django中间件
	中间件概念非常大
	数据库中间件：应用程序和数据之间有一个东西
	服务器中间件：web服务和浏览器之间有个东西:nginx
	消息队列中间件：程序和程序之间：redis，rabbitmq
 

# celery架构图
	broker:任务中间件，消息队列中间件，存储任务，celery本身不提供，需要借助第三方：redis，rabbitmq..
        
	worker：任务执行单元，真正指向任务的进程，celery提供的
    
	backend:结果存储，任务执行结果存在某个地方，借助于第三方：redis

2、快速使用

# 安装：
	pip install celery
    

##### 第一步：写一个py文件，celery_task.py---》app实例化，写任务
from celery import Celery

# 消息中间件
broker = 'redis://127.0.0.1:6379/2'
# 结果存储
backend = 'redis://127.0.0.1:6379/1'
# 实例化得到对象
app = Celery('test', broker=broker, backend=backend)

# 写任务---》使用装饰器装饰一下变成celery的任务
@app.task
def add(a, b):
    # import time
    # time.sleep(1)
    return a + b

  
  
##### 第二步：提交任务，应该是另一个服务，咱么写了一个py脚本提交
# 提交任务
from celery_task import add

# res=add(7,8)  # 同步调用,一直等结果给我
# print(res)

# 异步调用
res = add.apply_async(args=[7, 8])  # 把任务提交到redis中的消息队列中了，任务中间件，消息队列中间件
print(res)  # 任务id号：e7ef51e3-d71e-4028-93f9-b602d5351a20



##### 第三步：任务就被提交到redis中了，等待worker执行该任务，启动worker
# 启动worker执行任务---》使用命令启动
# 非windows
命令：celery -A celery_task worker -l info
# windows：
pip3 install eventlet
# 注意启动路径 cd到文件同级目录下
celery -A celery_task worker -l info -P eventlet



##### 第四步：任务被celery执行完了，结果放到redis中了，查询结果，使用代码 AsyncResult
# 通过代码把结果取出来
from celery_task import app  # 借助于app
from celery.result import AsyncResult  # 导入一个类，来查询结果

id = 'e8fc88cf-4246-43de-ab1d-25ea7e7145cc'

if __name__ == '__main__':
    res = AsyncResult(id=id, app=app)  # 根据id，去哪个app中找哪个任务，

    if res.successful():  # 执行成功
        result = res.get()
        print('任务执行成功')
        print(result)  # 15

    elif res.failed():
        print('任务失败')
    elif res.status == 'PENDING':
        print('任务等待中被执行')
    elif res.status == 'RETRY':
        print('任务异常后正在重试')
    elif res.status == 'STARTED':
        print('任务已经开始被执行')

# 借助于celery的异步秒杀场景分析
# 原始同步场景
100个人，秒杀3个商品--->100个人在浏览器等着开始---》一旦开始--->瞬间100个人同时发送秒杀请求到后端----》---->假设秒杀函数执行2s钟---》100个请求在2s内，一直跟后端连着，假设我的并发量是100，这两秒钟，其他任何人都访问不了了
假设 150人来秒杀---》最多能承受100个人，50个人就请求不了---》不友好

# 异步场景
100个人，秒杀3个商品--->100个人在浏览器等着开始---》一旦开始--->瞬间100个人同时发送秒杀请求到后端----》---->假设秒杀函数执行2s钟---》当前100个请求，过来，使用celery提交100个任务，请求立马返回--->这样的话，2s内能提交特别多的任务，可以接收特别多人发的请求---》后台使用worker慢慢的执行秒杀任务---》多起几个worker---》过了一会，所有提交的任务都执行完了

提交完任务，返回前端---》前端使用个动态图片盖住页面，显示您正在排队，每个2s钟，向后端发送一次ajax请求，带着id号，查询结果是否完成，如果没完成---》再等2s钟--->如果秒杀成功了，显示恭喜您，成了---》如果没有成功，显示很遗憾，没有秒到

# 尝试写写

3、celery包结构

	-celery_task  # 包 
		-__init__.py
		-celery.py  # 写app的py文件
		-home_task.py  # 任务1 
		-order_task.py  # 任务2
		-user_task.py  # 任务3
    
--------------下面这些，跟上面可能在不同项目中----------------    
add_task.py  # 提交任务，django中提交
get_result.py  # 查询结果，django中查询

celery.py

from celery import Celery

# 消息中间件
broker = 'redis://127.0.0.1:6379/2'
# 结果存储
backend = 'redis://127.0.0.1:6379/1'
# 实例化得到对象
app = Celery('test', broker=broker, backend=backend, include=[
    'celery_task.home_task',
    'celery_task.order_task',
    'celery_task.user_task',
])
# 写好include，会去相应的py下检索任务，这些任务都被app管理
# 以后任务不写在这里了，放到单独的py文件中

add_task.py

from celery_task.user_task import send_sms


# 2 异步任务另一种方式
res = send_sms.apply_async(args=['1872637484872'])
print(res)

get_result.py

# 通过代码把结果取出来
from celery_task.celery import app  # 借助于app
from celery.result import AsyncResult  # 导入一个类，来查询结果

id = 'd9692e2a-1e1f-436c-b58f-b25484cc5c56'
if __name__ == '__main__':
    res = AsyncResult(id=id, app=app)  # 根据id，去哪个app中找哪个任务，

    if res.successful():  # 执行成功
        result = res.get()
        print('任务执行成功')
        print(result)  # 15
    elif res.failed():
        print('任务失败')
    elif res.status == 'PENDING':
        print('任务等待中被执行')
    elif res.status == 'RETRY':
        print('任务异常后正在重试')
    elif res.status == 'STARTED':
        print('任务已经开始被执行')

user_task.py

from .celery import app


@app.task
def send_sms(phone):
    print('手机号：%s，发送成功' % phone)
    return True

4、celery执行异步任务

# 任务名 .delay(参数，参数)
# 异步执行

### add_task.py中演示：

# 1  异步任务
res=send_sms.delay('187888888')
print(res)

5、celery执行延迟任务

### add_task.py中演示：

# # 3  延迟任务--->默认用utc时间---》时区--->东八区
from datetime import datetime, timedelta

eta = datetime.utcnow() + timedelta(seconds=10)  # 5s后时间
# eta = datetime.utcnow() + timedelta(days=3)  # 3天后时间
res = send_sms.apply_async(args=['17777777'], eta=eta)
print(res)

6、celery执行定时任务

### 写在celery.py：

# # 定时任务需要写在这里
##### 第一步：
### celery的配置信息###   djagno也有配置信息--->setting.py
# 时区
app.conf.timezone = 'Asia/Shanghai'
# 是否使用UTC
app.conf.enable_utc = False
### celery的配置信息---结束###

##### 第二步：
#### 定时任务
from datetime import timedelta
# from celery.schedules import crontab

app.conf.beat_schedule = {
    'send_sms_5': {
        'task': 'celery_task.user_task.send_sms',  # 哪个任务
        'schedule': timedelta(seconds=5),  # 每5s干一次任务
        # 'schedule': crontab(hour=8, day_of_week=1),  # 每周一早八点
        'args': ('1999999999',),
    },
}


##### 第三步：
## cd 到 包同级目录下再进行：
## 启动worker
celery -A celery_task worker -l info
## 启动beat   【【【【注意路径】】】】】
celery -A celery_task beat -l info

### 本质是beat 5s钟自动提交一次任务，worker执行

7、django中使用celery

# 第一步：把包copy到项目一级路径下
luffy_api
	celery_task
		user_task.py
		order_task.py
		home_task.py
		celery.py
		__init__.py
	luffy_api
	...
    
### 在celery.py写入两行代码：
# 注意注意：
# 一、加载django配置环境
import os

os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "luffy_api.setting.dev")
    
    
    
# 第二步：在要提交任务的地方，导入执行

### user_task.py中写入用户事件：
@app.task
def create_user(mobile, username, password):
    # 一旦使用djagno中的东西  User   就一定要加那两句
    from user.models import User
    User.objects.create_user(mobile=mobile, username=username, password=password)
    return True

### 写在视图类中views.py：
from celery_task.user_task import create_user

class TestView(APIView):
    def get(self, requeste):
        create_user.delay('12222222', 'lqznb', 'lqz12345')
        return Response('用户创建任务已经提交')
      
        
# 第三步：启动worker
PS E:\Django\luffy_api> celery -A celery_task worker -l info -P eventlet

# 第四步：
	从浏览器只要访问该事件接口 就会触发celery任务提交到broker端，再由worker抓取储存到 redis指定仓库位置
    
    
# 公司里的情况，把task放到了不同app中

8、定时更新轮播图接口效果实现

# 首页轮播图
	去mysql中查的---》假设瞬间10w访问咱们首页----》数据库会查询10w次，返回数据---》但是实际上，咱们轮播图基本不变
    
# 我们优化一下
	对轮播图接口做个缓存---》第一次访问查询mysql，放到reids中，以后都从redis中取，如果redis中没有，再去数据库中查----》好处在于，对mysql压力小，redis性能高

# 以后如果接口响应慢
	第一想法先加缓存：把查出来的数据缓存到redis中，再来请求，先从redis中查，如果没有，再去mysql查，然后在redis中重新缓存一份
    
    
    
### 写在 home/views.py中： 

class BannerView(GenericViewSet, ListModelMixin):
    # class BannerView(GenericViewSet,ListModelMixin):
    # 获取所有接口-list，自动生成路由
    # qs对象可以像列表一样，切片
    queryset = Banner.objects.filter(is_delete=False, is_show=True).order_by('orders')[:settings.BANNER_COUNT]
    serializer_class = BannerSerializer

    def list(self, request, *args, **kwargs):  # 重写list
        res = super().list(request, *args, **kwargs)

        # 逻辑是，先去redis中查询，如果有，直接返回，如果没有，再执行下面super().list这句，这句是去数据库中查
        banner_list = cache.get('banner_list')
        if banner_list:
            print('走了缓存，很快很快')
            return APIResponse(result=banner_list)
        else:
            print('没走缓存比较慢')
            res = super().list(request, *args, **kwargs)
            # 再缓存一份
            cache.set('banner_list', res.data)

        return APIResponse(result=res.data)
    
# 从浏览器刷新接口访问
	//127.0.0.1:8000/api/v1/home/banner/

8.1 加入缓存的坑

# redis中有一份数据，mysql中有一份数据
# 存在问题:mysql更新了，reids更新了么？
# 专业名词叫：双写一致性问题  写入mysql，redis是否同步

# 解决双写一致性问题
	第一：定时更新  比如10分钟更新一次缓存  
	第二：写入mysql，删除缓存
	第三：写入mysql，更新缓存
  
  
# 三种解决方案，没有好于不好之说，只是看业务场景
	轮播图定时更新---》借助celery
  
  
    
##### 通过定时更新，解决双写一致性问题
# 在luffy_api/celery_task/home_task.py中写入：

from .celery import app
from home import models, serializer
from django.conf import settings
from django.core.cache import cache


@app.task
def banner_update():
    print('轮播图更新了')
    return '更新好了'


@app.task
def update_banner_list():
    queryset = models.Banner.objects.filter(is_delete=False, is_show=True).order_by('-orders')[:settings.BANNER_COUNT]
    banner_list = serializer.BannerSerializer(queryset, many=True).data
    # 拿不到request对象，所以头像的连接base_url要自己组装
    for banner in banner_list:
        banner['image'] = '//127.0.0.1:8000%s' % banner['image']

    cache.set('banner_list', banner_list, 86400)
    return True



#### 定时任务 写在luffy_api/celery_task/celery.py:

from datetime import timedelta
from celery.schedules import crontab

app.conf.beat_schedule = {
    'update_banner_5': {
        'task': 'celery_task.home_task.update_banner_list',  # 哪个任务
        'schedule': timedelta(seconds=5),  # 每5s干一次
        # 'schedule': crontab(hour=8, day_of_week=1),  # 每周一早八点
        'args': (),
    },
}


# 可以通过更改我们自定义的 BANNER_COUNT参数或者mysql库中的banner图片参数来测试