celery设置不预取，链接超时无法返回ack

最新推荐文章于 2025-06-01 09:04:42 发布
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分类专栏： Python学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ML1998/article/details/104537432
本文详细介绍了在使用Celery和RabbitMQ进行消息传递时遇到的心跳检测问题，提供了两种有效解决方案：一是延长心跳检测时间间隔，二是完全关闭心跳检测。此外，还分享了如何通过调整Celery配置来优化消费者预取策略，确保长时间运行的任务能够稳定执行。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

RabbitMQ允许消费者每次从队列中取任意数量的message
celery中具体怎么个流程参考官方文档(链接)
官方文档中给的关闭预取的方法是在启动worker时加上参数-O fair，但是这个方法不好使(好使就不会有这篇博客了)至于为什么，我也不知道，毕竟我就是个小菜鸡，在我试了无数次之后发现下面的方法是好使的：
在配置文件中添加一下三行代码

CELERY_ACK_LATE = True
CELERYD_PREFETCH_MULTIPLIER = 1
CELERYD_CONCURRENCY = 1

我的task中的工作时执行测试用例，因此需要很长一段时间，这就可能导致下面的问题错误截图
我自己理解是心跳检测的问题，由于客户端正在执行用例无法给服务器端回复导致服务器端认为这个链接出现了问题，任务无法完成，于是将这个任务重新分配给其他的空闲的worker，解决这个问题的办法由两个：
1，将心跳检测时间间隔设置长一点
–heartbeat-interval
2，关闭心跳检测
–without-heartbeat
可以根据自己情况选择方法

分布式任务队列 Celery — 实践
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05-31 1119
（因为预取机制很有可能导致这样一个问题：一个worker在执行某个耗时任务A时，它预取的任务B长时间被它占用并得不到释放，会使其他worker想要取任务时取不到，导致执行效率低下）尝试2：(在settings.py中添加如下参数)尝试1：（在启动命令中添加参数：-O fair）除此之外也试过其他方法，均无效。
Celery task_acks_late
allnlei的专栏
12-02 1163
中的一个配置选项，用于控制任务确认（acknowledgment）的时机。默认情况下，Celery 在任务被接收并开始执行时就会确认消息，这可能导致在任务执行过程中发生异常或失败时，任务不会被重新调度。是 Celery 中一个重要的配置选项，可以显著提高任务队列的可靠性，确保在任务执行过程中发生异常时，任务不会被丢失。然而，需要谨慎使用，确保任务的幂等性并正确配置消息代理和预取策略，以充分发挥其优势。可以确保任务仅在成功完成后才被确认，从而提高任务的可靠性。，也可以在任务级别进行配置。
celery 给任务设置超时时间
qq_43515713的博客
04-12 1450
【代码】celery 给任务设置超时时间。
Celery负载均衡与故障转移：构建高可用任务队列的6大策略
Celery是一个简单、灵活且强大的异步任务队列系统，它主要用于处理周期性的或计算密集型的任务，如：数据处理、后台任务执行等。Celery能够有效地进行任务调度，提高系统的吞吐量，同时它还支持多种消息代理中间件，...
我用的是redis
最新发布
07-11
Redis 作为 Celery 的 Broker 时，默认 **没有持久化 ACK 机制**，并且 **任务可见性超时（Visibility Timeout）** 由 Celery 自身控制（而非 Redis）。 当任务运行时间 **超过 `visibility_timeout`**（默认 **1...
celery给每个任务设置超时时间
xiaofeixia666888的博客
09-04 1万+
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Celery Solution for hanging workers 两种解决方式：1. 如果确认是应为当前worker的并发是prefork（多进程）,并且可能是由于死锁原因造成！    那么可以使用 CELERYD_FORCE = True ，这样可以有效防止死锁。即使不是这个原因造成的，也尽量加上。    注意：这种处理方式在4.0之后的版本不支持了，使用时需检查版本，也可采用下面的方式2...
celery+redis unack队列问题
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npk191954的专栏
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这种情况下，添加对执行结果的 redis 缓存，每次执行消费任务时先检查结果是否已经存在（由唯一键来确定是同一个任务），每次执行完消费任务将结果添加进 redis 缓存再发送 ack 消息，这样来避开同一个执行时间比较久的任务不断重复消费。
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松鼠豪的坚果
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Celery介绍 Celery是一个功能完备即插即用的任务队列。它使得我们不需要考虑复杂的问题，使用非常简单。celery看起来似乎很庞大，先对其进行简单的了解，然后再去学习其他一些高级特性。 celery适用异步处理问题，当发送邮件、或者文件上传, 图像处理等等一些比较耗时的操作，我们可将其异步执行，这样用户不需要等待很久，提高用户体验。 celery的特点是： 简单，易于使用和维护，有丰富...
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前言Python中出场率很高的分布式队列神器celery，正巧近期一些需求需要使用，因而换装celery。 此前已经介绍过Python利用pika进行RabbitMQ的使用，Celery官网介绍首页就给出支持设定 RabbitMQ作为celery的brokers，celery官网地址 。演示Celery版本4.1.0，Python 3.5.2， MacOS，RabbitMQ 3.6.12，Redi
celery missed heartbeat from w1@iZm5e3ewkwzrm7li62fylqZ 丢失的心跳
qq_34685403的博客
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celery missed heartbeat from w1@iZm5e3ewkwzrm7li62fylqZ 丢失的心跳 在使用celery的时候开启两个worker w1每隔30s，循环打印1到9 celery multi start w1 -A CeleryPro -l info --pool=solo -Q default --logfile=~tmp/crontablog.log w...
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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...
分布式消息队列 Celery 的最佳实践
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01-05 1628
目录 目录 不使用数据库作为 Broker 不要过分关注任务结果 实现优先级任务 应用 Worker 并发池的动态扩展 应用任务预取数 保持任务的幂等性 应用任务超时限制 善用任务工作流 合理应用 ack_late 机制 传递 ORM 对象的唯一标识 预防内存泄漏 合理安排定时任务的调度计划 启用任务监控 不使用数据库作为 B...
celery 设置出错不重试
07-04
<think>我们正在讨论如何配置Celery任务，使其在出错时不进行重试。根据用户的问题，我们需要禁用任务失败时的重试机制。在Celery中，任务重试可以通过多种方式控制。以下是一些关键点：1.任务装饰器参数：在定义任务时，可以使用`@app.task`装饰器的参数来控制重试行为。-`autoretry_for`：指定在哪些异常时自动重试。-`retry_backoff`：重试的指数退避时间。- `retry_kwargs`：重试时传递的关键字参数。-`max_retries`：最大重试次数。2.要禁用重试，我们可以将`max_retries`设置为0，或者不设置任何重试参数，并在代码中捕获异常，避免手动重试。3.但是，用户希望的是在出错时不进行重试，即任务失败后立即失败，不尝试重试。4.另外，Celery默认情况下是不会自动重试的，除非我们显式地调用了`retry`方法或者设置了自动重试。因此，我们有两种情况：a)如果任务代码中已经包含了重试逻辑（例如，在代码中调用了`self.retry`），那么我们需要移除这些调用或修改条件。b)如果任务使用了自动重试（通过`autoretry_for`等参数），我们需要取消这些设置。根据引用[2]中提到的任务基类，我们可以通过自定义任务基类来改变任务执行失败时的行为，但这里我们主要是想禁用重试。所以，解决方案如下：方案1：在任务定义时，确保不启用自动重试，并且不在代码中手动重试。例如：@app.task(bind=True, max_retries=0)#将max_retries设置为0，这样即使调用retry方法也不会重试def my_task(self):try:#执行任务exceptException ase:#这里可以选择记录错误，但不要调用self.retryraise#直接抛出异常，任务状态变为失败但是，注意：将`max_retries`设置为0后，如果任务中调用了`self.retry`，那么重试会被禁止（因为重试次数上限为0），但是这样还是会触发重试机制，只是重试0次。实际上，我们通常不希望任务中有重试的调用。方案2：完全避免在任务中使用重试。即不设置`bind=True`（这样就没有`self`参数），也不在任务中调用`retry`方法，并且不设置自动重试参数。更明确地说，禁用重试的最简单方法是：-不要使用`bind=True`（这样任务函数就不会有`self`参数，从而无法调用`self.retry`）-并且不要设置`autoretry_for`等参数。但是，如果因为其他原因需要使用`bind=True`（比如需要访问任务上下文），那么就要确保在代码中不调用`retry`方法。另外，如果已经有一个任务，它原本有重试，现在想禁用，我们可以修改任务装饰器参数，并移除重试代码。示例代码：原任务可能如下（有重试）：@app.task(bind=True, autoretry_for=(Exception,),max_retries=3)def my_task(self, x, y):try:something()exceptSomeExceptionasexc:#手动重试raiseself.retry(exc=exc)要禁用重试，我们可以修改为：@app.task(bind=True,max_retries=0)#设置max_retries=0，并且去掉autoretry_fordef my_task(self, x, y):#直接执行，不进行重试something()或者，如果我们不想任务中有任何重试逻辑，可以这样：@app.task#不使用bind，这样就不能使用self.retry了def my_task(x, y):something()在第二种情况下，如果执行过程中出现异常，任务会直接失败，不会重试。总结：禁用重试的关键是避免使用自动重试参数（如`autoretry_for`）和避免在代码中调用`retry`方法，并且可以将`max_retries`设置为0来确保即使意外调用了`retry`也不会重试。注意：Celery的默认行为是`max_retries`为None，这意味着如果没有设置重试，调用`retry`会引发一个异常（因为未设置`max_retries`），所以通常我们不会在未设置`max_retries`的情况下调用`retry`。因此，最安全的方式是不提供任何重试机制。根据引用[3]，任务执行时，如果任务已经被撤销（revoked）或过期，会抛出`TaskRevokedError`。但这不是重试，而是任务被取消。因此，用户的问题可以通过以下方式解决：1.设置任务装饰器，不启用自动重试（即不设置`autoretry_for`）并且将`max_retries`设置为0（或者不使用重试相关参数）。2.在任务函数内部，不使用`self.retry`方法（如果使用`bind=True`，则确保不调用`retry`）。示例代码：fromcelery importCeleryapp =Celery('tasks')@app.taskdef task_without_retry(x, y):#这里如果发生异常，任务将直接失败result= x+ y# ...其他可能出错的代码return result#或者如果需要上下文（bind=True），但不想重试：@app.task(bind=True, max_retries=0)deftask_with_context_but_no_retry(self, x, y):try:#业务代码result= x/ yexcept ZeroDivisionErroras e:#记录错误，但不重试self.update_state(state='FAILURE',meta={'exc_type': type(e).__name__,'exc_message':str(e)})#或者直接抛出，任务状态会自动变为FAILUREraise这样，任务在出错时不会重试。另外，引用[4]提到了任务状态，当任务失败后，状态会变为'FAILURE'，而不会进入重试状态（如'RETRY'）。因此，我们按照上述方法配置任务即可。相关问题：1.如何在Celery中配置任务在失败后自动重试？2. Celery任务有哪些状态？3.如何监控Celery任务的失败情况？</think>### 配置 Celery 任务禁用失败重试 在 Celery 中禁用任务失败时的自动重试，可通过以下方法实现： #### 方法 1：设置任务装饰器参数（推荐） ```python from celery import Celery app = Celery('tasks') @app.task(autoretry_for=None, max_retries=0) # 关键参数 def your_task(x, y): # 任务逻辑 return x / y # 示例：可能触发 ZeroDivisionError ``` - **`autoretry_for=None`**：禁用对任何异常的自动重试[^2] - **`max_retries=0`**：强制重试次数上限为 0[^1] #### 方法 2：自定义任务基类 ```python from celery import Task class NoRetryTask(Task): autoretry_for = None max_retries = 0 @app.task(base=NoRetryTask) # 应用自定义基类 def your_task(x, y): # 任务逻辑 ``` #### 方法 3：运行时取消重试机制 在任务代码中显式捕获异常并直接失败： ```python @app.task(bind=True) def your_task(self, x, y): try: return x / y except Exception as e: # 直接失败不重试 self.update_state(state='FAILURE', meta={'exc': str(e)}) raise # 抛出异常使任务状态标记为失败[^4] ``` #### 验证任务状态 任务失败后将直接进入 `FAILURE` 状态，不会经历 `RETRY`： ```python >>> from proj.celery import app >>> res = app.AsyncResult(task_id) >>> res.state # 失败后始终为 'FAILURE'[^4] ``` #### 注意事项 1. 确保未在全局配置中启用重试： ```python # celeryconfig.py task_default_max_retries = 0 # 全局禁用重试 ``` 2. 避免使用 `self.retry()` 手动触发重试 3. 使用 `celery worker -l INFO` 启动时可观察任务状态转换[^4] --- ### 相关问题 1. Celery 任务如何实现指数退避重试机制？ 2. 如何监控 Celery 任务的实时状态变化？ 3. Celery 任务失败后如何自动发送警报通知？ 4. 如何在 Django 中集成 Celery 并配置任务队列？ [^1]: 取消延时任务时在 worker 中进行的 `app.control.revoke` 操作 [^2]: 通过任务装饰器的 `base` 参数声明任务基类 [^3]: 任务执行时检查撤销状态和超时机制 [^4]: 任务状态转换及 `AsyncResult` 状态查询
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