背景

在開發(fā)中，我們常常會遇到一些耗時任務，舉個例子：

上傳并解析一個 1w 條數(shù)據(jù)的 Excel 文件，最后持久化至數(shù)據(jù)庫。

在我的程序中，這個任務耗時大約 6s，對于用戶來說，6s 的等待已經(jīng)是個災難了。

比較好的處理方式是：

1. 接收這個任務的請求
2. 將這個任務添加到隊列中
3. 立即返回「操作成功，正在后臺處理」的字樣
4. 后臺消費這個隊列，執(zhí)行這個任務

我們按照這個思路，借助 Celery 進行實現(xiàn)。

實現(xiàn)

本文所使用的環(huán)境如下：

• Python 3.6.7
• RabbitMQ 3.8
• Celery 4.3

使用 Docker 安裝 RabbitMQ

Celery 依賴一個消息后端，可選方案有 RabbitMQ, Redis 等，本文選用 RabbitMQ 。

同時為了安裝方便，RabbitMQ 我直接使用 Docker 安裝：

docker run -d --name anno-rabbit -p 5672:5672 rabbitmq:3

啟動成功后，即可通過 amqp://localhost 訪問該消息隊列。

安裝并配置 Celery

Celery 是 Python 實現(xiàn)的工具，安裝可以直接通過 Pip 完成：

pip install celery

同時假設當前我的項目文件夾為 proj ，項目名為 myproj ，應用名為 myapp

安裝完成后，在 proj/myproj/ 路徑下創(chuàng)建一個 celery.py 文件，用來初始化 Celery 實例：

proj/myproj/celery.py

from __future__ import absolute_import, unicode_literals
import os
from celery import Celery, platforms

# set the default Django settings module for the 'celery' program.
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'myproj.settings')

app = Celery('myproj',
       broker='amqp://localhost//',
       backend='amqp://localhost//')

# Using a string here means the worker don't have to serialize
# the configuration object to child processes.s
# - namespace='CELERY' means all celery-related configuration keys
#  should have a `CELERY_` prefix.
app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY')

# Load task modules from all registered Django app configs.
app.autodiscover_tasks()

然后在 proj/myproj/__init__.py 中添加對 Celery 對象的引用，確保 Django 啟動后能夠初始化 Celery：

proj/myproj/__init__.py

from __future__ import absolute_import, unicode_literals

# This will make sure the app is always imported when
# Django starts so that shared_task will use this app.
from .celery import app as celery_app

__all__ = ('celery_app',)

無其他特殊配置的話，Celery 的基本配置就是這些。

編寫一個耗時任務

為了模擬一個耗時任務，我們直接創(chuàng)建一個方法，使其「睡」10s ，并將其設置為 Celery 的任務：

proj/myapp/tasks.py

import time
from myproj.celery import app as celery_app

@celery_app.task
def waste_time():
  time.sleep(10)
  return "Run function 'waste_time' finished."

啟動 Celery Worker

Celery 配置完成，并且任務創(chuàng)建成功后，我們以異步任務的模式啟動 Celery ：

celery -A myproj worker -l info

注意到我強調(diào)了異步模式，是因為 Celery 除了支持異步任務，還支持定時任務，因此啟動時候要指明。

同時要注意，Celery 一旦啟動，對 Task(此處為 waste_time) 的修改必須重啟 Celery 才會生效。

任務調(diào)用

在請求處理的邏輯代碼中，調(diào)用上面創(chuàng)建好的任務：

proj/myapp/views.py

from django.http import JsonResponse
from django.views.decorators.http import require_http_methods
from .tasks import waste_time

@require_http_methods(["POST"])
def upload_files(request):
  waste_time.delay()
  # Status code 202: Accepted, 表示異步任務已接受，可能還在處理中
  return JsonResponse({"results": "操作成功，正在上傳，請稍候..."}, status=202)

調(diào)用 waste_time.delay() 方法后， waste_time 會被加入到任務隊列中，等待空閑的 Celery Worker 調(diào)用。

效果

當我們發(fā)送請求時，這個接口會直接返回 {"results": "操作成功，正在上傳，請稍候..."} 的響應內(nèi)容而非卡住十秒，用戶體驗要好許多。

總結(jié)

用 Celery 處理這種異步任務是 Python 常用的方法，雖然實際執(zhí)行成功耗時不變甚至有所增加（如 Worker 繁忙導致處理滯后），但是對于用戶體驗來說更容易接受，點擊上傳大文件后可以繼續(xù)處理其他事務，而不需要在頁面等待。
Celery 還有更多用法本文未介紹到，其文檔已經(jīng)非常詳盡，有需要可直接參考。

參考

http://docs.celeryproject.org/en/latest/django/first-steps-with-django.html

https://hub.docker.com/_/rabbitmq

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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