celery中内存泄漏问题

最新推荐文章于 2025-06-14 20:32:27 发布
最新推荐文章于 2025-06-14 20:32:27 发布
阅读量2.7k 收藏 5
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： celery 文章标签： celery内存泄漏
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Areigninhell/article/details/80433832
本文详细介绍了Celery中关键配置项的作用及设置方法，包括并发worker数、任务执行限制、超时设置等，帮助读者理解如何合理配置以提高Celery系统的稳定性和效率。

CELERYD_MAX_TASKS_PER_CHILD 

CELERYD_CONCURRENCY = 20  # 并发worker数 

CELERYD_FORCE_EXECV = True    # 非常重要,有些情况下可以防止死锁  

CELERYD_MAX_TASKS_PER_CHILD = 100    # 每个worker最多执行万100个任务就会被销毁，可防止内存泄露  

CELERYD_TASK_TIME_LIMIT = 60    # 单个任务的运行时间不超过此值，否则会被SIGKILL 信号杀死   

任务发出后，经过一段时间还未收到acknowledge , 就将任务重新交给其他worker执行 

 CELERY_DISABLE_RATE_LIMITS = True   


celery占用大内存问题记录
bbhe_work的博客
07-16 7302
celery worker占用大内存记录 定位 原因 celery worker占用大内存记录 定位 命令参考 top命令下，M键开启按MEM列排序的进程列表，按H则查看线程列表，由于worker没有子线程，所以只显示一条记录； 按c命令，开始COMMAND列详细情况，可以找到对应的进程启动者； 按o键，开启筛选功能，输入COMMAND=celery只显示celery...
浅谈工作中celery与Redis遇到的一些问题
weixin_30840573的博客
04-28 2413
celery的内存泄漏？ 　　总结： celery执行完任务不释放内存与原worker一直没有被销毁有关，因此CELERYD_MAX_TASKS_PER_CHILD可以适当配置小点，而任务并发数与CELERYD_CONCURRENCY配置项有关， 　　每增加一个worker必然增加内存消耗，同时也影响到一个worker何时被销毁，因为celery是均匀调度任务至每个wo...
Celery在Django下使用的内存泄漏问题
热门推荐
Mind In Chaos
07-19 4万+
在django下使用celery作为异步任务系统，十分方便。 同时celery也提供定时任务机制，celery beat。使用celery beat 可以为我们提供 cron，schedule 形式的定时任务。 在django下使用celery beat的过程中，发现了 celery beat进程 占用内存非常大，而且一直不释放。 怀疑其有内存占用不释放的可能。 因为之前使用dja
【celery 内存泄漏问题的排查-＞task_time_limit】
weixin_42887206的博客
03-16 2164
项目场景： 提示：通过celery执行大量爬虫任务。 问题描述 提示：celery 的 worker每运行半小时就会重启，python3.8.7 celery5.2.3 redis作为中间人 @celery_app.task(soft_time_limit=60) # time_limit 设置硬超时时间 def crawler_run(spider: str, url: str, **kwargs): """ 运行蜘蛛程序 :param spider: 蜘蛛名称 :pa
深入剖析 Celery：分布式异步任务处理的利器
沛哥儿的专栏
06-14 1396
本文介绍了Celery分布式任务队列系统的核心概念与应用。Celery通过异步任务处理机制，将耗时操作从主线程分离，显著提升系统响应速度和并发处理能力。文章分析了Celery的三层架构（消息中间件、任务队列、Worker节点），并比较了RabbitMQ和Redis等不同Broker的特性。通过代码示例展示了Celery的初始化配置、任务创建调度和信号机制等核心功能，最后从消息中间件选择和任务队列优化两方面探讨了性能提升方案。Celery适用于Web应用、数据处理和实时系统等多种异步任务处理场景。
Celery内存泄露问题分析
大明的博客
02-08 1万+
celery执行完任务不释放内存与原worker一直没有被销毁有关，因此CELERYD_MAX_TASKS_PER_CHILD可以适当配置小点，而任务并发数与CELERYD_CONCURRENCY配置项有关，每增加一个worker必然增加内存消耗，同时也影响到一个worker何时被销毁，因为celery是均匀调度任务至每个worker，因此也不宜配置过大，适当配置。
celery占用大内存-内存泄漏
Ch3nnn的博客
03-23 4010
问题发现 本来top命令查看服务器实时内存情况, 突然发现32G内存 celery 占用到12%, 内存占用都快4G了. top命令下，M键开启按MEM列排序的进程列表，按H则查看线程列表，由于worker没有子线程，所以只显示一条记录； 按c命令，开始COMMAND列详细情况，可以找到对应的进程启动者； 按o键，开启筛选功能，输入COMMAND=celery只显示celery名的进...
Django中使用Celery的方法示例
09-19
- **Max Tasks Per Child**：每个worker执行了多少任务就会销毁，以防止内存泄漏。例如：`CELERYD_MAX_TASKS_PER_CHILD=40` - **Queue Configuration**：设置详细的队列配置。例如： ```python CELERY_QUEUES = { ...
Celery在Django中的使用
爬山的小明
01-18 464
Celery 一、概要 Celery 是一个强大的分布式任务队列，它可以让任务的执行完全脱离主程序，甚至可以被分配到其他主机上运行。我们通常使用它来实现异步任务（ async task ）和定时任务（ crontab ）。 异步任务：比如发送邮件、手机验证码，或者文件上传, 图像处理等等一些比较耗时的操作 ； 定时任务：需要在特定时间执行的任务。 二、celery的一些优点 简单：一单熟悉了...
celery笔记
qq_45402267的博客
06-20 418
0 常规操作 1.查看等待队列长度: celery -A tasks inspect reserved | wc -l 2.查看运行的worker数: celery -A tasks inspect active | wc -l 3.REVOKED--超时未开始执行被移除，不占用worker，expires来确定 ready()--是在任务成功或失败或超时未执行被移除之后都会进入的状态 1 安装及基础 1.定义 Celery 是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统 它是一个
Celery实际使用与内存泄漏问题
kuokay的博客
07-07 914
原因: worker执行任务以后不会自动释放内存 解决: 在配置文件中限制worker的并发数 CELERYD_CONCURRENCY = 2 # celery worker并发数 CELERYD_MAX_TASKS_PER_CHILD = 5 # 每个worker最大执行任务数
celery问题
不好看的博客
09-28 612
1. RabbitMQ开启远程连接（ubuntu） vim /etc/rabbitmq/config  （没有会自动创建） 添加代码 [ {rabbit, [{tcp_listeners, [port]}, {loopback_users, ["username"]}]} ]. port:端口  可以填写5672，默认开启， username 为你将要创建的用户 sudo rabb...
celery&&redis
ailinyingai的博客
11-11 977
celery的内存泄漏？ 　　总结： celery执行完任务不释放内存与原worker一直没有被销毁有关，因此CELERYD_MAX_TASKS_PER_CHILD可以适当配置小点，而任务并发数与CELERYD_CONCURRENCY配置项有关， 每增加一个worker必然增加内存消耗，同时也影响到一个worker何时被销毁，因为celery是均匀调度任务至每个worker，因此也不宜配置过大...
CELERY 常用配置介绍
weixin_30859423的博客
07-02 804
设置时区 CELERY_TIMEZONE = 'Asia/Shanghai' 启动时区设置 CELERY_ENABLE_UTC = True 限制任务的执行频率 下面这个就是限制tasks模块下的add函数，每秒钟只能执行10次 CELERY_ANNOTATIONS = {'tasks.add':{'rate_limit':'10/s'}} 或者限制所有的任务的刷...
Celery 动态添加定时任务生产实践
李俊的博客
04-14 7583
需求 为了能够在Web端口动态添加定时任务的需求，本次来调研一下Celery 4.x 在Django框架下该如何动态添加定时任务。 Celery动态添加定时任务的官方文档 celery文档：https://docs.celeryproject.org/en/latest/userguide/periodic-tasks.html#beat-custom-schedulers django-celery-beat文档 : https://pypi.org/project/django-celery-bea
python celery使用
a35155的博客
08-02 652
简单介绍 Celery 是一个异步任务队列。一个Celery安装有三个核心组件： Celery 客户端: 用于发布后台作业。当与 Flask 一起工作的时候，客户端与 Flask 应用一起运行。 Celery workers: 运行后台作业的进程。Celery 支持本地和远程的 workers，可以在 Flask 服务器上启动一个单独的 worker，也可以在远程服务器上启动wo...
celery常用配置总结
woshiaotian的专栏
07-02 1万+
[html] view plaincopy # -*- coding:utf-8 -*-
使用celery踩过的坑
weixin_33816300的博客
08-02 4058
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
celeryd mysql stop_Django 部署中的踩天坑 MySQL 占用内存过高
weixin_42241165的博客
03-03 188
接近2周没记录任何文章，是因为我在这个期间踩了天坑，整整2个礼拜没找到问题，虽然最后结论很简单是优化了MySQL，但是这个过程真的让人吐血。故事开端：如上一篇文章，我部署在腾讯云上面腾讯云配置：1C1G5MDjango: 2.1MySQL: 8.0其他相关的包：Supervisor + Gunicorn + Celery一开始我只是用supervisor运行了Gunicorn来启动Django项目...
遇到个问题:celery在执行完monkey模型解析pdf后,不会主动释放内存资源,只有等下一个任务过来时才会释放
最新发布
07-05
<think>我们之前已经给出了关于Celery任务执行后内存不释放问题的分析和解决方案。现在用户再次提出相同的问题，但根据规则，我们需要在回答后提出3-5个相关问题。因此，我们首先需要确保回答部分完整，然后提出相关问题。 回顾之前的回答，我们已经详细说明了原因和解决方案。为了避免重复，我们可以简要总结并强调关键点，然后提出新的相关问题。 但是注意：用户再次提问的内容和之前完全一致，可能是希望得到更简洁的回答或不同的角度。不过，我们仍需按照规则在最后提出相关问题。 由于问题相同，我们可以稍微调整回答内容，然后提出新的相关问题（避免与上一次的重复）。 然而，观察用户两次的问题描述完全一致，可能是系统重复提交。因此，我们可以在回答中引用之前的方案，并补充一点新内容，然后提出不同的相关问题。 但根据规则，每次回答都需要有3-5个相关问题，且不能缺少。所以我们这样做： 1. 简要重述问题原因和解决方案（可以更简洁）。 2. 补充一个新的解决方案或注意事项。 3. 提出3-5个新的相关问题（避免与上一次重复）。 注意：如果用户连续两次提问相同，可能是希望得到不同的回答角度，但我们不能完全重复之前的回答，所以调整策略。 新补充点：使用`celery worker`的`--max-tasks-per-child`和`--max-memory-per-child`参数的具体配置建议，以及如何监控内存泄漏。 但为了不重复，我们这次重点放在Celery配置和监控上。 回答结构： - 问题原因（简要） - 解决方案（重点在配置和监控） - 示例代码（配置和监控代码） - 相关问题（新的） 注意：必须按照规则在最后输出“§§相关问题§§”并列出3-5个问题。 由于之前已经详细回答过，这次我们侧重不同方面。</think>### 问题分析与解决方案 您遇到的 Celery 在处理 PDF 解析任务后不主动释放内存的问题，通常是由以下原因造成的： 1. **Python 内存管理机制限制** - Python 垃圾回收器(GC)不会立即回收所有内存 - 大型对象（如 PDF 解析结果）可能残留在内存中形成"内存碎片" - 循环引用对象需要显式触发 GC 才能回收 2. **Celery Worker 进程设计** - Worker 进程保持常驻以复用资源 - 进程内部状态不会在任务间自动重置 - 第三方库（如 pdfplumber/PyPDF2）可能残留资源句柄 3. **解析库特定问题** - PDF 解析涉及复杂文档对象模型(DOM) - 图像/字体等资源可能被缓存未释放 - 某些解析库存在已知内存泄漏问题 --- ### 针对性解决方案 #### 1. 强制内存回收（立即生效） ```python import gc import objgraph @app.task def parse_pdf_task(file_path): # 解析PDF... result = parse_with_monkey(file_path) # 主动内存清理 del result # 删除大对象引用 gc.collect() # 立即触发全代垃圾回收 # 检查残留对象（调试用） objgraph.show_most_common_types(limit=10) return "Done" ``` #### 2. 配置 Worker 生命周期（推荐） 启动 worker 时添加内存限制参数： ```bash celery -A proj worker \ --max-tasks-per-child=50 \ # 每处理50个任务重启进程 --max-memory-per-child=250000 \ # 内存超过250MB自动重启(单位KB) --autoscale=4,12 # 根据负载自动伸缩进程 ``` #### 3. 优化解析过程 ```python def parse_with_monkey(file_path): # 使用流式处理替代全量加载 with pdfplumber.open(file_path, laparams={}) as pdf: for page in pdf.pages: text = page.extract_text() # 立即处理并释放页面对象 yield process_text(text) del text page.flush_cache() # 清除页面缓存 ``` #### 4. 替代工具库测试 ```python # 尝试更高效的库（需测试兼容性） import fitz # PyMuPDF def parse_with_fitz(file_path): doc = fitz.open(file_path) for page in doc: text = page.get_text("text") # 处理文本... doc.close() # 显式关闭文档释放资源 ``` #### 5. 内存监控与告警 ```python # 在任务中集成内存监控 from celery.signals import task_postrun import psutil @task_postrun.connect def monitor_memory(sender=None, **kwargs): process = psutil.Process() mem_mb = process.memory_info().rss / 1024 ** 2 if mem_mb > 300: # 设置阈值 logger.warning(f"High memory: {mem_mb:.2f}MB after {sender.name}") ``` --- ### 关键预防措施 1. **避免全局状态**：不在任务模块级定义可变对象 2. **使用`with`上下文**：确保资源句柄被正确关闭 3. **定期重启策略**：通过`--max-tasks-per-child`强制刷新进程 4. **版本升级**：保持`celery`和解析库为最新版（修复已知内存泄漏） 5. **隔离大任务**：将内存密集型任务分配到专用队列和worker
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值