如何分析Python并行分布式框架中的Celery
如何分析Python并行分布式框架中的Celery，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。
Celery （芹菜）是基于Python开发的分布式任务队列。它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。
架构设计
Celery的架构由三部分组成，消息中间件（message broker），任务执行单元（worker）和任务执行结果存储（task result store）组成。
消息中间件
Celery本身不提供消息服务，但是可以方便的和第三方提供的消息中间件集成。包括，RabbitMQ, Redis, MongoDB (experimental), Amazon SQS (experimental),CouchDB (experimental), SQLAlchemy (experimental),Django ORM (experimental), IronMQ
任务执行单元
Worker是Celery提供的任务执行的单元，worker并发的运行在分布式的系统节点中。
任务结果存储
Task result store用来存储Worker执行的任务的结果，Celery支持以不同方式存储任务的结果，包括AMQP, Redis，memcached, MongoDB，SQLAlchemy, Django ORM，Apache Cassandra, IronCache
另外， Celery还支持不同的并发和序列化的手段
并发
Prefork, Eventlet, gevent, threads/single threaded
序列化
pickle, json, yaml, msgpack. zlib, bzip2 compression， Cryptographic message signing 等等
安装和运行
Celery的安装过程略为复杂，下面的安装过程是基于我的AWS EC2的Linux版本的安装过程，不同的系统安装过程可能会有差异。大家可以参考官方文档。
首先我选择RabbitMQ作为消息中间件，所以要先安装RabbitMQ。作为安装准备，先更新YUM。
sudo yum -y update
RabbitMQ是基于erlang的，所以先安装erlang
# Add and enable relevant application repositories:# Note: We are also enabling third party remi package repositories.wget http://dl.fedoraproject.org/pub/epel/6/x86_64/epel-release-6-8.noarch.rpmwget http://rpms.famillecollet.com/enterprise/remi-release-6.rpmsudo rpm -Uvh remi-release-6*.rpm epel-release-6*.rpm# Finally, download and install Erlang:yum install -y erlang
然后安装RabbitMQ
# Download the latest RabbitMQ package using wget:wget # Add the necessary keys for verification:rpm --import # Install the .RPM package using YUM:yum install rabbitmq-server-3.2.2-1.noarch.rpm
启动RabbitMQ服务
rabbitmq-server start
RabbitMQ服务已经准备好了，然后安装Celery， 假定你使用pip来管理你的python安装包
pip install Celery
为了测试Celery是否工作，我们运行一个最简单的任务，编写tasks.py
from celery import Celeryapp = Celery('tasks', backend='amqp', broker='amqp://guest@localhost//')app.conf.CELERY_RESULT_BACKEND = 'db+sqlite:///results.sqlite'@app.taskdef add(x, y): return x + y在当前目录运行一个worker，用来执行这个加法的task
celery -A tasks worker --loglevel=info
其中－A参数表示的是Celery App的名字。注意这里我使用的是SQLAlchemy作为结果存储。对应的python包要事先安装好。
worker日志中我们会看到这样的信息
- ** ---------- [config]- ** ---------- .> app: tasks:0x1e68d50- ** ---------- .> transport: amqp://guest:**@localhost:5672//- ** ---------- .> results: db+sqlite:///results.sqlite- *** --- * --- .> concurrency: 8 (prefork)
其中，我们可以看到worker缺省使用prefork来执行并发，并设置并发数为8
下面的任务执行的客户端代码：
from tasks import addimport timeresult = add.delay(4,4)while not result.ready(): print "not ready yet" time.sleep(5)print result.get()
用python执行这段客户端代码，在客户端，结果如下
not ready 8
Work日志显示
[2015-03-12 02:54:07,973: INFO/MainProcess] Received task: tasks.add[34c4210f-1bc5-420f-a421-1500361b914f][2015-03-12 02:54:08,006: INFO/MainProcess] Task tasks.add[34c4210f-1bc5-420f-a421-1500361b914f] succeeded in 0.0309705100954s: 8
这里我们可以发现，每一个task有一个唯一的ID，task异步执行在worker上。
这里要注意的是，如果你运行官方文档中的例子，你是无法在客户端得到结果的，这也是我为什么要使用SQLAlchemy来存储任务执行结果的原因。官方的例子使用AMPQ，有可能Worker在打印日志的时候取出了task的运行结果显示在worker日志中，然而AMPQ作为一个消息队列，当消息被取走后，队列中就没有了，于是客户端总是无法得到任务的执行结果。不知道为什么官方文档对这样的错误视而不见。
看完上述内容，你们掌握如何分析Python并行分布式框架中的Celery的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注行业资讯频道，感谢各位的阅读！
