1. 问题:WARNING/MainProcess] /home/jihonghe/.virtualenvs/py3_dj217_env/lib/python3.6/site-packages/billiard/__init__.py:321: RuntimeWarning: force_execv is not supported as the billiard C extension is not installed 解决方案:github-celery-issue 其中,关于billiar

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

1.celery4.0以上不支持windows,用pip安装celery 2.启动redis-server.exe服务 3.编辑运行celery_blog2.py !/usr/bin/python coding:utf-8 import requests import time from celery import Celery app = Celery('celery_blog2', broker='redis://localhost:6379/1') @app.task def fetch_

http://www.cnblogs.com/ToDoToTry/p/5453149.html Celery的实践指南   Celery的实践指南 celery原理: celery实际上是实现了一个典型的生产者-消费者模型的消息处理/任务调度统,消费者(worker)和生产者(client)都可以有任意个,他们通过消息系统(broker)来通信. 典型的场景为: 客户端启动一个进程(生产者),当用户的某些操作耗时较长或者比较频繁时,考虑接入本消息系统,发送一个task任务给broker. 后台启

This document describes the current stable version of Celery (4.0). For development docs, go here. First steps with Django¶ Using Celery with Django Note Previous versions of Celery required a separate library to work with Django, but since 3.1 this

起因 在一般的情况下,如果开发过程中测试报告了一个问题,我一般会这么做: 1.在自己的开发环境下重试一下测试的操作,看看能不能重现问题.不行转2 2.数据库连接池改成测试库的地址,在自己的开发环境下重试一下测试的操作,看看能不能重现问题.不行转3 3.去测试环境查看日志.分析问题. 快速定位问题 去测试环境查看日志,分析问题的时候.因为我Linux命令也不是很熟悉.所以查看日志内容比较累..我以前的做法是下载日志以后在windows环境下利用文本编辑器定位问题. 但是有时候日志比较大,有几百MB

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.

问题:Lable控件的定位问题:找了好久都没找到可以将Lable控件定位的办法,网上说可以将修改position这个属性来实现定位,可是我始终没找到这个属性. (1)首先,在源代码中添加 style 属性代码 <asp:Label ID="Label11" runat="server" ForeColor="#000066" CssClass="style70" Font-Size="XX-Small"

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

redis http://debugo.com/python-redis celery http://docs.jinkan.org/docs/celery/getting-started/introduction.html http://liuzxc.github.io/blog/celery/ https://realpython.com/blog/python/flask-by-example-implementing-a-redis-task-queue http://liuzxc.gi

参考:http://blog.csdn.net/wawa8899/article/details/52743861 参考:http://www.cnblogs.com/mountaingeek/p/5911291.html 参考:http://www.linuxyw.com/718.html 参考:http://www.iitshare.com/supervisord-manage-process.html 参考:http://stackoverflow.com/questions/203468

参考:http://www.cnblogs.com/znicy/p/5626040.html 参考:http://www.weiguda.com/blog/73/ 参考:http://blog.csdn.net/iloveyin/article/details/44940931 django.celery.django-celery.kombu.amqp最好统一pip安装,我用django 1.8.6和较低版本celery时候出现报错: /usr/local/lib/python2./site-

After running celery in my machine, I got this: Running a worker with superuser privileges when the worker accepts messages serialized with pickle is a very bad idea! If you really want to continue then you have to set the C_FORCE_ROOT environment va

前言 很久没更博客了,最近新写了一个小项目,后边有时间把一些心得放上来,先把环境的部署方式整理出来. 部署过程 先将环境的python升级为2.7 保证有pip 安装了nginx并配置 vim /Data/apps/nginx/conf/include/sqlaudit.conf server { listen 80; #对外80端口 server_name sqladmin.xxxx.net; location / { root /Data/apps/djangoproject/sqlaudi

首先我本机测试时没有问题的,但是在线上docker中,任务一直显示 "Sending due task".超时的任务是 django orm update 操作,本地不会出现这样的问题. 1. 是不是共用了redis db而不知情? 可能是别人也用这个 redis db 作为 broker,然后比人的任务很多并且排在了我的前面,而我又设置了超时时间 CELERYD_TASK_SOFT_TIME_LIMIT = 20 .于是我将 redis db 改为 61,重启后报错: invalid

Django中Celery的实现 Celery官网http://www.celeryproject.org/ 学习资料:http://docs.jinkan.org/docs/celery/ Celery介绍 Celery是基于Python开发的一个分布式任务队列框架,支持使用任务队列的方式在分布的机器/进程/线程上执行任务调度.

Celery 分布式的任务队列 与rabbitmq消息队列的区别与联系: rabbitmq 调度的是消息,而Celery调度的是任务. Celery调度任务时,需要传递参数信息,传输载体可以选择rabbitmq. 利用rabbitmq的持久化和ack特性,Celery可以保证任务的可靠性. 优点: 轻松构建分布式的Service Provider. 高可扩展性,增加worker也就是增加了队列的consumer. 可靠性,利用消息队列的durable和ack,可以尽可能降低消息丢失的概率,当wo