利用Django和Celery管理定时任务-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了利用Django和Celery管理定时任务。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

同步发表于个人站点： http://panzhixiang.cn/article/2023/3/16/68.html

一、背景介绍

我们以前一直使用k8s的cronjob来管理定时任务的。把定时任务相关的代码单独封装成一个pod，然后以cronjob的方法来触发。

虽然这个方法操作很简单，没有什么第三方资源的依赖（比如Redis），但是也有一个明显的缺点。

定时任务的代码脱离了Django代码，也就不能使用Django的很多功能了，只能通过DRF封装的API来跟Django的Server通信。
有的时候为了一个定时任务，要封装很多API，还要考虑鉴权等问题，也挺麻烦的，所以就在新项目中打算换一个方法来做定时任务的管理。

同时使用Python和Django的工程师估计基本都知道Celery，它是一个很好的异步任务框架。我上一次使用它还是2020年，发现这几年Celery的使用方法发生了一些变化，在网上找了一圈也没有找到很好的中文资料，所以自己写一篇相关的博客，希望能给以后需要查询相关信息的人提供一点帮助。

二、Celery配置

在配置Celery之前需要先安装，pip install celery, 接下来就开始配置了。

在正式开始介绍配置之前，我们需要一些假设，以便下面的文字可以表述的更清楚。

我们以django-admin startproject proj创建一个Django项目，Django版本应当>=3.0，创建成功之后我们会得到如下的一个目录结构：

proj
├── manage.py
└── proj
    ├── asgi.py
    ├── __init__.py
    ├── settings.py
    ├── urls.py
    └── wsgi.py

熟悉Django的人应该对上面这个目录树非常熟悉，下面的内容都是基于这个目录树写的，所以需要记住这个目录树。

1. 定义Celery实例

为了定义Celery实例，需要在上面的目录树中创建一个文件： proj/proj/celery.py。
这个文件名是celery.py，跟settings.py在同一层目录。

内容如下,我把一些很重要的信息以注释的形式写在代码里了，注意查看。

import os
from celery import Celery


# 这个配置可以避免在其他的tasks.py中初始化django配置，虽然不是必须的，但是强烈建议要有这个配置
os.environ.setdefault(
    'DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'proj.settings'
)

# 这个就是从环境变量中获取redis的地址，我这里使用redis作为broker
REDIS_HOST = os.getenv('REDIS_HOST', 'localhost:6379')
app = Celery(
    'proj',  # 第一个参数是为celery的实例起了一个名字，这里叫做proj
    backend='redis://' + REDIS_HOST + '/1',
    broker='redis://' + REDIS_HOST + '/0',
)

# 可以用这个方法批量配置celery，
# 这几个配置在一帮的场景中就足够使用了
# 另外，其实还有几种其他方法来配置celery，但是我觉得这个方法对于不是非常大的项目来说就足够了。
app.conf.update(
    task_serializer='json',
    accept_content=['json'],  # Ignore other content
    result_serializer='json',
    enable_utc=True,
)

# 这一行会从django的settings文件中获取一些celery的配置
# namespace等于CELERY的意思是settings中以 “CELERY_” 开头的配置都会被识别为celery的配置
app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY')

# 会自动发现所有Django app中的任务
app.autodiscover_tasks()


@app.task(bind=True)
def debug_task(self):
    print(f'Request: {self.request!r}')

除了上面这个配置，还有两个地方需要配。
首先是需要在proj/proj/__init__.py中添加以下内容：

from .celery import app as celery_app


__all__ = ('celery_app',)

它的作用是在启动Django的时候自动加载celery。

还有一个就是需要在django的settings中添加celery的配置，也就是上面代码中app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY') 提到的部分。

CELERY_TASK_TRACK_STARTED = True
CELERY_TASK_TIME_LIMIT = 30 * 60  # 单个任务的最大运行时间，单位是秒

2. 记录任务的结果

用celery做任务调度的时候可以最好能把每一次任务的结果记录下来，以便以后查阅，尤其是当任务没有按照预期运行的时候，这一点更加重要。

官网推荐使用django-celery-results做记录任务结果。

安装
pip install django-celery-results
注册
django-celery-results是一个单独的django的app，所以需要在settings.py注册一下
```
INSTALLED_APPS = (
    ...,
    'django_celery_results',
)
```
注册之后还需要迁移数据库，
python manage.py migrate django_celery_results
配置
django-celery-results只是一个帮助自动存储任务结果的包，最终数据还需要一个地方落地，有很多地方都可以用来存储任务结果，比如数据库、本地文件系统，redis等等，我这里使用数据库，也比较推荐使用数据库。
在django的setting.py中添加一下配置：
```
CELERY_RESULT_BACKEND = 'django-db'  # 使用数据库做后端
CELERY_CACHE_BACKEND = 'django-cache'  # 老实说，不知道这个缓存配置到底有什么作用，但是官网推荐使用这个配置，我也就留着了
CELERY_CACHE_BACKEND = 'default'
```
启动
注意这个命令要在第一层proj目录下运行，不然会报错，提示找不到配置文件之类的错误
```
celery -A backend worker --loglevel=INFO
```

三、定时任务配置

前面介绍了怎么样配置celery，现在celery有了，要怎么来管理定时任务呢？这个时候就要用到django-celery-beat了，它的使用比较简单。

1. 配置django-celery-beat

安装
pip install django-celery-beat
注册
在django的settings.py中进行注册
```
INSTALLED_APPS = (
    ...,
    'django_celery_beat',
)
```
同样，注册之后要迁移数据库，
python manage.py migrate django-celery-beat
启动
注意这个命令要在第一层proj目录下运行，不然会报错，提示找不到配置文件之类的错误
```
celery -A proj beat -l INFO --scheduler django_celery_beat.schedulers:DatabaseScheduler
```