第二十四天 - 分布式任务队列 - Celery高级应用 - 练习:分布式监控任务系统
一、Celery核心机制解析
1.1 分布式架构四要素
# celery_config.py
BROKER_URL = 'redis://:password@localhost:6379/0' # 消息中间件
RESULT_BACKEND = 'redis://:password@localhost:6379/1' # 结果存储
TASK_SERIALIZER = 'json'
ACCEPT_CONTENT = ['json']
TIMEZONE = 'Asia/Shanghai'
核心组件对比:
组件 | 作用 | 常用实现 |
---|---|---|
Broker | 任务消息传递 | RabbitMQ/Redis |
Worker | 任务执行节点 | Celery Worker |
Backend | 结果存储 | Redis/PostgreSQL |
Monitor | 任务监控 | Flower/Prometheus |
1.2 第一个分布式任务
# tasks.py
from celery import Celeryapp = Celery('demo', broker='redis://localhost:6379/0')@app.task
def send_email(to, content):# 模拟耗时操作import timetime.sleep(3)return f"Email to {to} sent: {content[:20]}..."
快速验证:
# 启动Worker
celery -A tasks worker --loglevel=info# 在Python Shell中调用
from tasks import send_email
result = send_email.delay('user@example.com', 'Your order #1234 has shipped!')
print(result.get(timeout=10)) # 获取执行结果
二、Celery高级应用技巧
2.1 复杂工作流设计
# 订单处理流水线
@app.task
def validate_order(order_id):return {'order_id': order_id, 'status': 'valid'}@app.task
def process_payment(order_info):return {**order_info, 'paid': True}@app.task
def ship_order(payment_result):return {**payment_result, 'tracking_no': 'EXPRESS123'}# 链式调用
from celery import chain
order_chain = chain(validate_order.s(1001),process_payment.s(),ship_order.s()
).apply_async()
2.2 任务监控与报警
# 异常处理装饰器
@app.task(bind=True, max_retries=3)
def risky_operation(self):try:# 可能失败的操作1 / 0except Exception as exc:self.retry(exc=exc, countdown=2 ** self.request.retries)# 实时报警集成
from celery.signals import task_failure@task_failure.connect
def alert_on_failure(sender=None, task_id=None, **kwargs):import requestsrequests.post('https://报警接口地址', json={'task': sender.name,'error': str(kwargs.get('exception'))})
三、构建分布式监控系统
3.1 系统架构设计
+----------------+| Flask API |+-------+--------+| 触发监控任务v
+-------------+ +--------+--------+
| Redis <-------+ Celery Beat |
+------+------+ +--------+--------+^ || 存储任务 | 分发任务v v
+------+------+ +--------+--------+
| Worker1 | | Worker2 |
| (HTTP监测) | | (磁盘检查) |
+-------------+ +-----------------+
3.2 核心监控任务实现
# monitor_tasks.py
@app.task
def check_http_endpoint(url):import requestsstart = time.time()try:resp = requests.get(url, timeout=10)return {'url': url,'status': 'UP' if resp.ok else 'DOWN','response_time': time.time() - start}except Exception as e:return {'url': url, 'error': str(e)}@app.task
def check_disk_usage(host):import paramikoclient = paramiko.SSHClient()client.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())client.connect(host, username='monitor', key_filename='~/.ssh/monitor_key')stdin, stdout, stderr = client.exec_command('df -h /')output = stdout.read().decode()client.close()return parse_disk_output(output) # 解析函数需自定义# 定时任务配置
from celery.schedules import crontabapp.conf.beat_schedule = {'check-homepage-every-5m': {'task': 'monitor_tasks.check_http_endpoint','schedule': crontab(minute='*/5'),'args': ('https://www.yourdomain.com',)},'daily-disk-check': {'task': 'monitor_tasks.check_disk_usage','schedule': crontab(hour=3, minute=0),'args': ('server01',)}
}
四、实战:可视化监控面板
4.1 使用Flower实时监控
# 启动监控面板
celery -A monitor_tasks flower --port=5555
访问http://localhost:5555
可以看到:
- 实时任务执行状态
- Worker节点负载情况
- 任务历史统计图表
4.2 Prometheus集成方案
# prometheus_exporter.py
from prometheus_client import start_http_server, CounterTASKS_STARTED = Counter('celery_tasks_started', 'Total tasks started')
TASKS_FAILED = Counter('celery_tasks_failed', 'Total tasks failed')@task_prerun.connect
def count_task_start(sender=None, **kwargs):TASKS_STARTED.inc()@task_failure.connect
def count_task_failure(sender=None, **kwargs):TASKS_FAILED.inc()# 启动指标服务
start_http_server(8000)
五、生产环境最佳实践
5.1 部署架构优化
# 使用Supervisor管理进程
[program:celery_worker]
command=celery -A proj worker --loglevel=info --concurrency=4
directory=/opt/yourproject
autostart=true
autorestart=true[program:celery_beat]
command=celery -A proj beat
directory=/opt/yourproject
autostart=true
5.2 安全加固措施
# 启用任务结果加密
app.conf.result_backend_transport_options = {'visibility_timeout': 3600,'signed_data': True # 启用签名
}# 路由保护
app.conf.task_routes = {'critical_tasks.*': {'queue': 'secure'},'*.default': {'queue': 'regular'}
}
六、知识体系进阶
6.1 扩展学习路径
- 消息队列深度:RabbitMQ vs Kafka
- 容器化部署:Docker + Kubernetes
- 分布式追踪:OpenTelemetry
- 自动扩缩容:Celery Autoscale
6.2 推荐工具链
工具类型 | 推荐方案 |
---|---|
消息队列 | RabbitMQ |
监控系统 | Prometheus + Grafana |
任务可视化 | Flower |
部署管理 | Supervisor/Docker |
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