celery问题

1、time_limit和soft_time_limit区别

time_limit : 执行超时,结束signal 9 (SIGKILL) 执行的子进程,状态:“status”: “FAILURE”
soft_time_limit :执行超时,用一个异常SoftTimeLimitExceeded来捕捉,状态:“status”: “SUCCESS”
目前只能在linux操作系统才有效 重点

task_soft_time_limit
默认值:无软时间限制。

以秒为单位的任务软时间限制。

超过此值时将SoftTimeLimitExceeded引发异常。例如,任务可以在硬时间限制到来之前捕获它以进行清理:

from celery.exceptions import SoftTimeLimitExceeded

@app.task
def mytask():
    try:
        return do_work()
    except SoftTimeLimitExceeded:
        cleanup_in_a_hurry()

### Celery 分布式任务队列使用指南 #### 安装与配置 为了使用 Celery 进行分布式任务处理,首先需要安装 Celery 并设置合适的消息代理。通常情况下会选择 RabbitMQ 或者 Redis 作为消息中间件[^3]。 ```bash pip install celery ``` 接着定义 Celery 实例并指定 `backend` 和 `broker` 参数: ```python from celery import Celery app = Celery( 'tasks', backend='redis://localhost:6379/1', # 结果存储位置 broker='redis://localhost:6379/0' # 消息代理URL ) ``` 这段代码创建了一个名为 `'tasks'` 的 Celery 应用程序实例,并指定了Redis服务器的位置来分别充当结果后端和消息代理[^5]。 #### 创建任务函数 通过装饰器 `@app.task` 来标记一个普通的Python函数成为Celery的任务: ```python @app.task def add(x, y): print("do something...") return x + y ``` 此段代码定义了一个简单的加法运算任务,在实际应用中可以根据需求编写更复杂的功能逻辑。 #### 启动工作者节点 要让任务被真正执行起来,则需启动至少一个worker进程去监听来自客户端的应用请求并将它们加入到待办事项列表里等待被执行: ```bash celery -A tasks worker --loglevel=info ``` 这条命令将会开启一个新的终端窗口运行Worker服务,它负责从Broker获取任务并完成相应的计算工作。 #### 发送异步任务 当一切准备就绪之后就可以调用之前定义好的任务了。这里采用的是延迟执行的方式即不会立刻得到返回值而是立即响应给用户一个Task ID以便后续查询状态或取回最终的结果: ```python result = add.delay(4, 4) print(result.id) # 输出task id ``` 上述语句实现了向队列提交一次具体的求和操作请求;注意这里的`.delay()`方法是用来触发远程过程调用的关键所在[^1]。 #### 避免嵌套同步子任务 值得注意的一点是在设计任务时应尽量减少甚至完全消除在单个任务内部发起其他阻塞式的子任务调用行为以免造成性能瓶颈或者死锁现象的发生[^4]。 ---
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