Celery是一个Python开发的分布式任务管理队列,Celerybeat则是Celery与定时任务相关的组件,可以完成定时任务的调度和执行。Celerybeat可以运行在独立进程中,也可以运行在Celery worker进程中。
一、Celerybeat多个
Celerybeat可以同时运行多个实例,以提高任务调度和执行的效率。每个Celerybeat实例需要有独立的配置,并且需要指定不同的节点名称和日志文件。
CELERYBEAT_NODES = ['node1', 'node2', 'node3'] CELERYBEAT_SCHEDULE_FILENAME = 'celerybeat-schedule' CELERYBEAT_LOG_FILENAME = 'celerybeat.log' CELERYBEAT_SCHEDULER = 'celery.beat.PersistentScheduler' CELERYBEAT_SCHEDULE = { 'task1': { 'task': 'tasks.task1', 'schedule': timedelta(minutes=30), }, 'task2': { 'task': 'tasks.task2', 'schedule': timedelta(hours=2), }, 'task3': { 'task': 'tasks.task3', 'schedule': crontab(hour=0, minute=30), }, } CELERYBEAT_SCHEDULES = { 'node1': CELERYBEAT_SCHEDULE, 'node2': CELERYBEAT_SCHEDULE, 'node3': CELERYBEAT_SCHEDULE, } CELERYBEAT_LOGGERS = { 'node1': { 'handlers': ['file1'], 'level': 'INFO', }, 'node2': { 'handlers': ['file2'], 'level': 'INFO', }, 'node3': { 'handlers': ['file3'], 'level': 'INFO', }, }
上面的配置文件中,定义了三个节点,指定了各自的调度任务、日志文件和日志级别。
二、Celerybeat重复创建任务
Celerybeat在进行任务调度时,可能会重复创建任务。一种解决方法是使用Celery的单例模式,确保每个任务只被执行一次。
from celery.utils.objects import singleton @singleton class CeleryBeatScheduler(Schedule): def __init__(self, *args, **kwargs): super().__init__(*args, **kwargs) self._mutex = threading.Lock() def _maybe_due(self, entry, publisher=None, advance=False, **kwargs): with self._mutex: super()._maybe_due(entry, publisher=publisher, advance=advance, **kwargs) celery_app.conf.beat_scheduler = CeleryBeatScheduler
上面的代码中,定义了一个单例的CeleryBeatScheduler类,重写了_maybe_due方法,使用锁机制来确保任务只被执行一次。
三、CelerybeatScheduler
CelerybeatScheduler是Celerybeat的调度器,负责从调度策略中读取任务,并将其发送到队列中等待执行。CelerybeatScheduler可以接受许多参数,并支持自定义的调度策略。
CELERYBEAT_SCHEDULER = 'celery.schedulers.custom.CustomScheduler' CELERYBEAT_SCHEDULE = { 'task1': { 'task': 'tasks.task1', 'schedule': timedelta(minutes=30), }, 'task2': { 'task': 'tasks.task2', 'schedule': timedelta(hours=2), }, 'task3': { 'task': 'tasks.task3', 'schedule': crontab(hour=0, minute=30), }, } class CustomScheduler(Scheduler): def __init__(self, *args, **kwargs): super().__init__(*args, **kwargs) self.tasks = self.app.conf.beat_schedule def tick(self): for task_name, task_options in self.tasks.items(): schedule = task_options.get('schedule') if isinstance(schedule, timedelta): next_run_at = self._get_next_run_at(task_options, schedule) else: next_run_at = self._get_next_crontab_run_at(task_options) entry = self.Entry(task_name, task_options, next_run_at) self.schedule[task_name] = entry celery_app.conf.beat_schedule = CELERYBEAT_SCHEDULE
上面的代码中,定义了一个自定义的调度器CustomScheduler,重写了tick方法,按照预定的任务调度策略动态生成任务,并将其发送到任务队列中。
总结
本文从多个方面对Celerybeat进行了详细的介绍,包括Celerybeat多个、Celerybeat重复创建任务和CelerybeatScheduler等。通过深入了解Celerybeat的各种功能和特性,可以更好地优化任务的调度和执行,提高应用程序的效率。