celery 有密码的时候 清除任务 redis-cli -h host -p port -a password -n 11 ltrim transcode 0 196 没有密码的时候 redis-cli -n 11 ltrim transcode 0 196 -n 后面跟的是你要清除的第几个数据库

本系列文章的开发环境: window + python2. + pycharm5 + celery3.1.25 + django1.9.4 在我们日常的开发工作中,经常会遇到这几种情况: 1.在web应用中,用户触发一个操作,执行后台处理程序,这个程序需要执行很长时间才能返回结果.怎样才能不阻塞http请求,不让用户等待从而提高用户体验呢? 2.定时任务脚本:生产环境经常会跑一些定时任务脚本,假如你有上千台的服务器.上千种任务,定时任务的管理很困难,如何对job进行有效的管理? 3.异步需求:比

Django下使用Celery 使用场景: 1, Web应用. 当用户触发的一个操作需要很长时间才能执行完成,那么就可以把它当做一个任务去交给Celery去异步执行, 执行完成之后再返回给用户,这短时间用户不需要等待响应处理的过程, 反而提高了网站吞吐量和响应时间. 2, 定时任务,生产环境经常会跑一些定时任务,假如你有成千上万台服务器,上千种任务, 定时任务的管理很困难,Celery可以帮助我们快速的在不同的机器设定不同种的任务. 3, 同步完成的附加工作都可以异步完成,比如:发送短信/邮件.

对于网站来说,给用户一个较好的体验是很重要的事情,其中最重要的指标就是网站的浏览速度.因此服务端要从各个方面对网站性能进行优化,比如可采用CDN加载一些公共静态文件,如js和css:合并css或者js从而减少静态文件的请求等等…..还有一种方法是将一些不需要立即返回给用户,可以异步执行的任务交给后台处理,以防网络阻塞,减小响应时间.看了the5fire的博客之后我受到了启发,决定从这方面进行改进. 我采用celery实现后台异步执行的需求.对于celery,先看一下网上给的celery的定义和用

一 RabbitMQ 和 celery 1 celery Celery 是一个 基于python开发的分布式异步消息任务队列,通过它可以轻松的实现任务的异步处理, 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 celery 异步处理需要传递消息和存储结果,传递消息的叫 Broker(消息中间件),存储结果的叫 backend (1) celery使用场景: 1 web应用.当用户触发的一个操作需要较长时间才能执行完成时,可以把它作为任务交给celery去异步执行,执行完成后再返

http://www.mamicode.com/info-detail-1798782.html https://blog.csdn.net/lu1005287365/article/details/52315786 本系列文章的开发环境: window 7 + python2.7 + pycharm5 + celery3.1.25 + django1.9.4 在我们日常的开发工作中,经常会遇到这几种情况: 1.在web应用中,用户触发一个操作,执行后台处理程序,这个程序需要执行很长时间才能返回

小结: 1. Celery如何修复Python的GIL问题https://python.freelycode.com/contribution/detail/346 最近,我重读了Glyph写的Unyielding.如果你还没有读过,那赶紧去.我将会在下文略述它的内容,但是,原文绝对值得一读. 近十年我都在研究Python全局解释器锁,即GIL. 关于GIL,真正的问题是异步I/O--线程就是作为处理它的简洁方法推广的.你接收到一个请求,你创建一个线程,魔法发生了.关注是分开的而资源是共享的.

一. 基本介绍 Celery是一个专注于实时处理和任务调度的分布式任务队列.所谓任务就是消息,消息中的有效载荷中包含要执行任务需要的全部数据. 使用Celery常见场景: Web应用.当用户触发的一个操作需要较长时间才能执行完成时,可以把它作为任务交给Celery去异步执行,执行完再返回给用户.这段时间用户不需要等待,提高了网站的整体吞吐量和响应时间. 定时任务.生产环境经常会跑一些定时任务.假如有上千台的服务器.上千种任务,定时任务的管理会很困难,Celery可以帮助我们快速在不同的机器设定不

[源码解析] 并行分布式框架 Celery 之架构 (2) 目录 [源码解析] 并行分布式框架 Celery 之架构 (2) 0x00 摘要 0x01 上文回顾 0x02 worker的思考 2.1 worker的模式 2.1.1 Nginx模式 2.1.2 Celery 模式 2.1.2.1 模式 2.1.2.2 交互 2.2 worker 组成 2.2.1 task_pool 2.2.2 consumer 2.2.3 Scheduler 2.2.3.1 Beat 2.2.3.2 Timer

[源码解析] 并行分布式框架 Celery 之架构 (1) 目录 [源码解析] 并行分布式框架 Celery 之架构 (1) 0x00 摘要 0x01 Celery 简介 1.1 什么是 Celery 1.2 场景 1.3 特性 1.4 区别 0x02 Celery的架构 2.1 组件 2.2 任务流程 2.3 架构图 0x03 Celery 设计推理 3.1 Celery 基本功能 3.2 Celery 辅助功能 3.3 如何划分 0x04 对 AMQP / Kombu 的封装 4.1 封装

[源码解析] 并行分布式框架 Celery 之 容错机制 目录 [源码解析] 并行分布式框架 Celery 之 容错机制 0x00 摘要 0x01 概述 1.1 错误种类 1.2 失败维度 1.3 应对手段 0x02 Worker ---> Broker 通路失效 2.1 Retry 2.1.1 Retry in Celery 2.1.2 Retry in Kombu 2.1.3 Autoretry in Kombu 2.2 Failover 2.2.1 Failover in Celery 2

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 --

本人亲测有效,原创文章哦~~~ 论坛黑链非常的麻烦,如果你的论坛有黑链,那么对不起,百度收录了你的黑链,不会自动删除,需要你手动去清理. 什么是黑链 黑链,顾名思义,就是一些赌博网站的外链,这些黑链相当的麻烦,因为百度收录了它们,会降低你的百度权重,甚至K站,如果你用的是国内的空间或者域名,被查到了还可能封站,所以 这个非常的令人头疼,本文通过几个不同的角度,来告诉你怎么清黑链. 找到黑链的源头 我们先要知道黑链的源头究竟在哪里?黑链就像蟑螂,蟑螂喜欢油烟子,喜欢待在厨房里,滋生在下水道里面,无

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

Windows 更新清理工具是一款效果非常显著的Windows7.Windows8操作系统清理优化工具!经常安装系统的朋友相比有所体会,刚刚安装完成的Win7.Win8其实占的空间并不大,去掉页面文件和休眠文件后,真正的系统只几个G而已,但如果你给系统升级了补丁后,你会发现系统所需要占用的空间直线上升!轻松突破10G的门槛!加上休眠文件和页面文件,本来预留给系统的30G空间马上变得也不富裕了. 究其原因,在于系统目录下的WinSxS目录占用了大量的空间!在我们安装了大量的系统更新后,新的系统文件

今天,刚好碰到服务器C盘空间满的情况,首先处理了临时文件和有关的日志文件后空间还是不够用,我知道清理C盘的方法有很多,但今天只分享一下如何在Windows Server 2008 R2没有磁盘清理工具的情况下使用系统提供的磁盘清理工具. 一.在Windows Server 2008 R2,右击C盘,选择属性,弹出下面的界面: 即没有下面清理C盘的工具: 那如何使用系统自带的清理工具呢. 二.驱动器的常规属性和 cleanmgr.exe 磁盘清理选项不是默认情况下出现在 Windows Serve

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

Log-Cutter 是JessMA开源组织开发的一个简单实用的日志切割清理工具.对于服务器的日常维护来说,日志清理是非常重要的事情,如果残留日志过多则严重浪费磁盘空间同时影响服务的性能.如果用手工方式进行清理,会花费太多时间,并且很多时候难以满足实际要求.例如:如何在每个星期六凌晨3点把超过 2G 大的日志文件进行切割,保留最新的 100M 日志记录? 网上没有发现能满足本座要求的日志切割工具,因此花了一些闲暇时间自己写了一个.由于要在多个平台上使用,为了方便采用 Java 实现.本工具命名为

最近解决了一个Android APP的bug,发现APP在被后台清理后,会自动重启.现象很奇怪,有的手机(HTC)后台清理后,程序会再次重启,而有的手机(小米)则不会.猜想可能是小米手机内部做了处理,当执行后台清理后,就不允许对应的APP重启了. Debug后发现,APP内部有一个Service,在Service的onStartCommand函数中,返回值是一个int.主要的两个值是START_STICKY和START_NOT_STICKY.START_STICKY的含义是如果service进程

http://blog.csdn.net/mchdba/article/details/51527081 MySQL版本是5.7.10-log社区版本,需要进行备份,但是备份时间长了后,磁盘不够用,所以需要对指定旧的备份集合进行清理工作. 1,mysqldump备份脚本 备份脚本为,里面有几个需要注意的参数: (1)--master-data=2 :这个参数可以在搭建从库的时候,记录当前备份的复制点信息. (2)--extended-insert=false:这个在形成sql语句的时候,一条记录

ActiveMQ的延时消息是一个让人又爱又恨的功能,具体使用可参考上篇ActiveMQ笔记(6):消息延时投递,在很多需要消息延时投递的业务场景十分有用,但是也有一个缺陷,在一些大访问量的场景,如果瞬间向MQ发送海量的延时消息,超过MQ的调度能力,就会造成很多消息到了该投递的时刻,却没有投递出去,形成积压,一直停留在ActiveMQ web控制台的Scheduled面板中. 下面的代码演示了,如何清理activemq中的延时消息(包括:全部清空及清空指定时间段的延时消息),这也是目前唯一可行的办