celery中内存泄漏问题

最新推荐文章于 2025-10-04 07:00:00 发布
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#celery内存泄漏

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-内存泄漏
Ch3nnn的博客
03-23 4168
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...
Celery 和 Redis 入门教程：轻松实现 Python 自动化任务队列
专注于Python爬虫开发，分享爬虫技巧、项目实战与反爬经验，使用Scrapy、BeautifulSoup等工具，解决数据抓取难题。
09-15 891
摘要： 本文介绍了如何使用Celery和Redis构建异步任务队列系统。Celery作为分布式任务队列框架，支持异步执行、定时任务和分布式处理，而Redis作为高效内存数据库，充当任务队列的Broker。教程涵盖安装配置Celery与Redis、创建任务队列、执行异步任务、设置定时任务（如每10秒或每天执行），以及使用Flower工具监控任务状态。通过这套方案，开发者可以提升应用性能，实现后台任务的高效调度与管理。
【celery 内存泄漏问题的排查-＞task_time_limit】
weixin_42887206的博客
03-16 2250
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
Celery 动态添加定时任务生产实践
李俊的博客
04-14 7779
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
celery占用大内存问题记录
bbhe_work的博客
07-16 7364
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...
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实际使用与内存泄漏问题
kuokay的博客
07-07 957
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
如何检测 Celery 是否存在内存泄漏问题？
09-23
检测 Celery 是否存在内存泄漏问题，可采用以下方法： - **使用 pytest 基准测试框架**：构建可控的泄漏场景，通过 fixture 模拟三种典型泄漏模式，即循环引用集合、未关闭文件描述符、以及第三方库缓存失控。在验证...
Python内存泄漏：原因、检测与预防指南
vvilkin的学习备忘
04-10 1682
在Python开发中，内存泄漏是一个常见但容易被忽视的问题，尤其是在长期运行的应用程序（如Web服务器、数据处理任务或后台服务）中。Python内存泄漏虽然不像C/C++那样直接导致崩溃，但在长期运行的应用中仍然可能导致严重问题。循环引用是Python内存泄漏的最常见原因之一，尤其是在自定义类中。不再被使用，它们也不会被自动回收，因为它们的引用计数仍然大于0。，并提供实际代码示例，帮助开发者编写更健壮的Python程序。全局变量会一直存在于内存中，如果缓存无限增长，会导致内存泄漏。
使用Celery处理Python Web应用中的异步任务
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qq_42568323的博客
10-04 1944
Cel代码胶囊：异步任务处理 摘要 本文介绍了使用Celery处理Python Web应用中异步任务的完整方案。内容涵盖： 异步任务的重要性（邮件发送、文件处理等耗时操作） Celery核心架构（Broker/Worker/Backend组件） 环境配置指南（Redis/RabbitMQ安装） 基础任务示例（邮件发送、文件处理） 关键特性： ✅ 分布式任务队列 ✅ 多消息代理支持 ✅ 完善的重试机制 ✅ 结果存储与查询 适合需要解耦耗时操作、提升Web应用响应速度的开发场景。提供可直接运行的代码模板，助您快
celery问题
不好看的博客
09-28 625
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 1048
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
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07-02 822
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...
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08-09 3520
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07-02 1万+
[html] view plaincopy # -*- coding:utf-8 -*-
celeryd mysql stop_Django 部署中的踩天坑 MySQL 占用内存过高
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03-03 197
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...
使用celery踩过的坑
weixin_33816300的博客
08-02 4071
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
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