起源 最近参加公司里的一个比赛,比赛内容里有一项是尽量使用分布式实现项目.因为项目最终会跑在jetsonnano,一个贼卡的开发板,性能及其垃圾.而且要求使用python? 找了很多博客,讲的真的是模棱两可,最后结合官方文档终于啃出来,写出来分享一下. 目前本博客的几个要点: 使用celery实现分布式 结合flask框架使用 使用Redis作为broker 使用Redis作为backend 准备工作 安装环境 需要安装的环境包括Redis.Celery.Pyhton3.6.9「开发板自带」 这

celery介绍 Celery是一个功能完备即插即用的任务队列.它使得我们不需要考虑复杂的问题,使用非常简单.celery看起来似乎很庞大,本章节我们先对其进行简单的了解,然后再去学习其他一些高级特性. celery适用异步处理问题,当发送邮件.或者文件上传, 图像处理等等一些比较耗时的操作,我们可将其异步执行,这样用户不需要等待很久,提高用户体验. celery的特点是: 简单,易于使用和维护,有丰富的文档. 高效,单个celery进程每分钟可以处理数百万个任务. 灵活,celery中几乎每个

一.介绍 celery是一个基于python开发的分布式异步消息任务队列,用于处理大量消息,同时为操作提供维护此类系统所需的工具. 它是一个任务队列,专注于实时处理,同时还支持任务调度.如果你的业务场景中需要用到异步任务,就可以考虑使用celery 二.实例场景 1.你想对100台机器执行一条批量命令,可能会花很长时间 ,但你不想让你的程序等着结果返回,而是给你返回 一个任务ID,你过一段时间只需要拿着这个任务id就可以拿到任务执行结果, 在任务执行ing进行时,你可以继续做其它的事情. 2.你

一. Celery的架构图: task producer - 任务生产者 顾名思义就是发起调度任务的,然后交给任务队列去处理.简单的Python代码.耦合在Django/Flask Web 服务里请求任务比如调用备份或者调用初始化安装机器的任务,在程序里面调用Celery任务装饰的函数,产生任务并分发到任务队列处理的,我们都可以称之为任务生产者. celery beat - 任务调度器  Celery beat 是 Celery 系统自带的任务生产者,它以独立进程的形式存在,该进程会读取配置文件

解决同步阻塞的问题 将耗时任务放到后台异步执行,不影响用户其他操作. 实现原理 任务队列是一种跨线程,跨机器的机制. 任务队列中包含称作任务的工作单元.有专门的进程持续不断的监视任务队列,并从中得到新的任务处理. elery通过消息进行通信,通常使用一个叫Broker(中间人)来协client(任务的发出者)和worker(任务的处理者). clients发出消息到队列中,broker将队列中的信息派发给worker来处理.   一个celery系统可以包含很多的worker和broker,可增

之前在项目中我们发送邮件和 短信都是阻塞的,现在我们来利用Celery来优化它们 官方使用文档: http://flask.pocoo.org/docs/1.0/patterns/celery/ redis服务器及插件,还有cerely在上节我们已经安装好,这里就不重复过程了. 首先,来完成邮件 在项目下新建tasks.py from flask import Flask import config from celery import Celery from flask_mail import

1.Celery概述 1.1问题抛出 我们在做网站后端程序开发时,会碰到这样的需求:用户需要在我们的网站填写注册信息,我们发给用户一封注册激活邮件到用户邮箱,如果由于各种原因,这封邮件发送所需时间较长,那么客户端将会等待很久,造成不好的用户体验. 那么怎么解决这样的问题呢? 我们将耗时任务放到后台异步执行.不会影响用户其他操作.除了注册功能,例如上传,图形处理等等耗时的任务,都可以按照这种思路来解决. 如何实现异步执行任务呢? 我们可使用celery. celery除了刚才所涉及到的异步执行任务

info:Djangourl:https://www.oschina.net/p/djangodetail: Django 是 Python 编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器(MVC)风格的 Web 应用程序框架.使用 Django,我们在几分钟之内就可以创建高品质.易维护.数据库驱动的应用程序. Django 框架的核心组件有: 用于创建模型的对象关系映射 为最终用户设计的完美... info:OpenERPurl:https://www.oschina.net/p/openerpde

info:更多Django信息url:https://www.oschina.net/p/djangodetail: Django 是 Python 编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器(MVC)风格的 Web 应用程序框架.使用 Django,我们在几分钟之内就可以创建高品质.易维护.数据库驱动的应用程序. Django 框架的核心组件有: 用于创建模型的对象关系映射 为最终用户设计的完美... info:更多OpenERP信息url:https://www.oschina.net/p/o

Deis 是一个 Django/Celery API 服务器.Python CLI 和一组 Chef cookbooks 合并起来提供一个类似 Heroku 的应用平台,用于公有云和私有云.Deis 的口号是:Your PaaS. Your Rules. Deis 是一个开源的 PaaS 系统,简化和 LXC 容器和 Chef 节点的发布和伸缩.可用于托管应用.数据库.中间件和其他服务.Deis 利用 Chef.Docker 和 Heroku Buildpacks 来提供的私有 PaaS 是非常

使用原因 在一个实时通讯的项目中,由于需要使用Websocket这一协议,便在Python框架中选定了Tornado,也同时使用了Sqlalchemy这一ORM框架. 大家都知道Tornado有异步非阻塞特性,但Sqlalchemy是同步操作,这会大大影响性能,会影响的用户体验. 为了能解决这一问题,我便在网上搜寻资料,发现有使用Celery的,有使用run_on_executor装饰器的,甚至自己封装异步Sqlalchemy的等等方法. 由于缺少实践,我觉定对Celery.run_on_exe

使用celery第一件要做的最为重要的事情是需要先创建一个Celery实例,我们一般叫做celery应用,或者更简单直接叫做一个app.app应用是我们使用celery所有功能的入口,比如创建任务,管理任务等,在使用celery的时候,app必须能够被其他的模块导入. 1.创建应用 我们首先创建tasks.py模块, 其内容为: from celery import Celery # 我们这里案例使用redis作为broker app = Celery('demo', broker='redis

Python开源项目,期待大家和我们一起共同维护 github排名榜单 https://github.com/trending github搜索榜单:https://github.com/search 说明 以下总结大部分来至于 [TimLiu-Python] (https://github.com/Tim9Liu9/TimLiu-Python) ,欢迎大家查看原版 Feedback 期望大家随时能提出宝贵的意见(直接提交issues即可).请广大网友只按照目录结构(即使目录结构有问题)添加三方

前段时间在Django Web平台开发中,碰到一些请求执行的任务时间较长(几分钟),为了加快用户的响应时间,因此决定采用异步任务的方式在后台执行这些任务.在同事的指引下接触了Celery这个异步任务队列框架,鉴于网上关于Celery和Django结合的文档较少,大部分也只是粗粗介绍了大概的流程,在实践过程中还是遇到了不少坑,希望记录下来帮助有需要的朋友. 一.Django中的异步请求 Django Web中从一个http请求发起,到获得响应返回html页面的流程大致如下:http请求发起 --

纯粹是记录一下自己在刚开始使用的时候遇到的一些坑,以及自己是怎样通过配合redis来解决问题的.文章分为三个部分,一是怎样跑起来,并且怎样监控相关的队列和任务:二是遇到的几个坑:三是给一些自己配合redis使用的代码示例. 一.celery使用: Ⅰ.把任务中间件服务器跑起来,rabbitmq-server 跑起来以后,就能在浏览器(http://localhost:15672/#/queues)里面看中间件里面的相关内容了. (如果想把这边的某些队列下面的没有跑完的任务丢弃掉的话,进对应的队列

随着公司业务的发展,网站的日活数也逐渐增多,以前只需要考虑将所需要的功能实现就行了,当日活越来越大的时候,就需要考虑对服务器的资源使用消耗情况有一个清楚的认知.     最近老是发现数据库的连接数如果几天不重启服务器,就经常会发现有很多sleep很久的数据库连接,对数据库服务器的性能有较大的影响.所以需要知道我们的数据库连接到底是在哪里被创建的,什么时候会被复用,什么时候会被释放.     测试的时候使用的代码,适当进行调整,可帮助梳理清楚场景. from sqlalchemy.ext.decl

转自:http://www.cnblogs.com/forward-wang/p/5970806.html 生产者消费者模式 在实际的软件开发过程中,经常会碰到如下场景:某个模块负责产生数据,这些数据由另一个模块来负责处理(此处的模块是广义的,可以是类.函数.线程.进程等).产生数据的模块,就形象地称为生产者:而处理数据的模块,就称为消费者. 单单抽象出生产者和消费者,还够不上是生产者消费者模式.该模式还需要有一个缓冲区处于生产者和消费者之间,作为一个中介.生产者把数据放入缓冲区,而消费者从缓冲

耗时大概6小时. 执行 pip install celery 之后, 在 mac 上 celery 可以正常运行, 在 centos 6u3 上报错如下: Traceback (most recent call last): File "/home/work/collie/venv/bin/celery", line 11, in <module> sys.exit(main()) File "/home/work/collie/venv/lib/python2.

这里有一篇写的不错的:http://www.jianshu.com/p/1840035cb510 自己的"格式化"后的内容备忘下: 我们总在说c10k的问题, 也做了不少优化, 然后优化总是不够的. 其中的一个瓶颈就是一些耗时的操作(网络请求/文件操作--含耗时的数据库操作). 如果我们不关心他们的返回值,则可以将其做成异步任务,保证执行成功即可. 开始阐述之前约定一些概念: 1. web请求处理进程(简称:消息生产者,记做P), 这是我们c10k问题注意的焦点 2. 消息的处理者(简

在学习Celery之前,我先简单的去了解了一下什么是生产者消费者模式. 生产者消费者模式 在实际的软件开发过程中,经常会碰到如下场景:某个模块负责产生数据,这些数据由另一个模块来负责处理(此处的模块是广义的,可以是类.函数.线程.进程等).产生数据的模块,就形象地称为生产者:而处理数据的模块,就称为消费者. 单单抽象出生产者和消费者,还够不上是生产者消费者模式.该模式还需要有一个缓冲区处于生产者和消费者之间,作为一个中介.生产者把数据放入缓冲区,而消费者从缓冲区取出数据,如下图所示: 生产者消费