目錄
- celery
- 1.celery介紹
- 1.1 celery應用舉例
- 1.2 Celery有以下優(yōu)點
- 1.3 Celery 特性
- 2.工作原理
- 3.異步發(fā)短信
- 1.settings同級目錄下創(chuàng)建 celery 文件
- 2.配置settings文件
- 3 配置 settings同級目錄下 init 文件
- 4.在utils下新建一個task.py文件
- 5.接口中調用
- 6 .先啟動django項目 然后另開終端 cd到項目
celery
1.celery介紹
1.1 celery應用舉例
- Celery 是一個 基于python開發(fā)的分布式異步消息任務隊列，通過它可以輕松的實現(xiàn)任務的異步處理，如果你的業(yè)務場景中需要用到異步任務，就可以考慮使用celery
- 你想對100臺機器執(zhí)行一條批量命令，可能會花很長時間 ，但你不想讓你的程序等著結果返回，而是給你返回 一個任務ID,你過一段時間只需要拿著這個任務id就可以拿到任務執(zhí)行結果， 在任務執(zhí)行ing進行時，你可以繼續(xù)做其它的事情
- Celery 在執(zhí)行任務時需要通過一個消息中間件來接收和發(fā)送任務消息，以及存儲任務結果， 一般使用rabbitMQ or Redis
1.2 Celery有以下優(yōu)點
簡單：一單熟悉了celery的工作流程后，配置和使用還是比較簡單的
高可用：當任務執(zhí)行失敗或執(zhí)行過程中發(fā)生連接中斷，celery 會自動嘗試重新執(zhí)行任務快速：一個單進程的celery每分鐘可處理上百萬個任務
靈活： 幾乎celery的各個組件都可以被擴展及自定制
1.3 Celery 特性
方便查看定時任務的執(zhí)行情況, 如 是否成功, 當前狀態(tài), 執(zhí)行任務花費的時間等.
可選 多進程, Eventlet 和 Gevent 三種模型并發(fā)執(zhí)行.
Celery 是語言無關的.它提供了python 等常見語言的接口支持.
2.工作原理
2.1 Celery 扮演生產者和消費者的角色
Celery Beat : 任務調度器. Beat 進程會讀取配置文件的內容, 周期性的將配置中到期需要執(zhí)行的任務發(fā)送給任務隊列.
Celery Worker : 執(zhí)行任務的消費者, 通常會在多臺服務器運行多個消費者, 提高運行效率.
Broker : 消息代理, 隊列本身. 也稱為消息中間件. 接受任務生產者發(fā)送過來的任務消息, 存進隊列再按序分發(fā)給任務消費方(通常是消息隊列或者數(shù)據(jù)庫).
Producer : 任務生產者. 調用 Celery API , 函數(shù)或者裝飾器, 而產生任務并交給任務隊列處理的都是任務生產者.
Result Backend : 任務處理完成之后保存狀態(tài)信息和結果, 以供查詢.
3.異步發(fā)短信
1.settings同級目錄下創(chuàng)建 celery 文件
from __future__ import absolute_import, unicode_literals
import os
from celery import Celery
# 設置環(huán)境變量
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'meiduo.settings')
# 注冊Celery的APP
app = Celery('meiduo')
# 綁定配置文件
app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY')
# 自動發(fā)現(xiàn)各個app下的tasks.py文件
app.autodiscover_tasks()
2.配置settings文件
CELERY_BROKER_URL = 'redis://127.0.0.1:6379/'
CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://127.0.0.1:6379/'
CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json'
3 配置 settings同級目錄下 init 文件
from __future__ import absolute_import, unicode_literals
from .celery import app as celery_app
__all__ = ['celery_app']
4.在utils下新建一個task.py文件
from celery.task import task
from .comm import send_message
# 定義發(fā)送郵件的方法
@task
def mail(mobile,code):
send_message(mobile,code,5)
5.接口中調用
from utils.tasks import mail
import random
class SendMes(APIView):
# 短信驗證
def get(self,request):
# 接收客戶端發(fā)送的數(shù)據(jù)
imagecode = request.query_params.get('imagecode')
print(imagecode)
mobile = request.query_params.get('mobile')
print(mobile)
uuid = request.query_params.get('uuid')
print(uuid)
if not all([imagecode,mobile]):
return Response({'msg':'沒有獲取到'})
# 驗證圖片驗證碼
conn =get_redis_conn()
# redis 中取驗證碼
code = conn.get(uuid)
print(code)
if code:
code = str(code,encoding='utf8')
# 圖片驗證碼對比
if imagecode.lower() == code.lower():
# 驗證通過后調用發(fā)送短信接口
sms_code = random.randint(10000,99999)
# 重點 重點 重點?。。。。。?！
result = mail.delay(mobile,sms_code,1)
# 加入短信嗎發(fā)送成功
if result:
# redis中要存短信驗證嗎
conn.setex(mobile,60,sms_code)
# 把圖片驗證碼從redis中刪除
conn.delete(uuid)
return Response({'msg':sms_code})
else:
return ({'msg':'發(fā)送失敗'})
else:
return Response({'msg':'驗證碼不正確'})
return Response('ok')
6 .先啟動django項目 然后另開終端 cd到項目
目錄下啟動celery 服務 指定并發(fā)數(shù) --autoscale(最多,最少)
celery worker -A meiduo --loglevel=info --pool=solo --autoscale=50,5
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