celery设置不预取，链接超时无法返回ack

最新推荐文章于 2024-09-21 11:26:56 发布
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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。

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
烟云的计算
01-05 7878
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 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 Broker Broker 的选择大致有消息队列和数据库两种，这...
Celery task_acks_late
allnlei的专栏
12-02 1396
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 任务队列预取机制
zhubaoJay的博客
04-07 6128
我们启动celery基本命令为： celery -A mytask worker --loglevel=info 当以此命令启动celery后，celery默认情况下执行任务会有个预取机制（prefetching），预取是什么呢，如下一张图： 我们假设有两个worker，但当任务量较多的时候，celery有个任务队列，每个wroker执行完了，就从这个队列中取任务接着执行。但当有
【Django Celery取消预取机制】
weixin_44346972的博客
05-31 1184
（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 给任务设置超时时间
qq_43515713的博客
04-12 1569
【代码】celery 给任务设置超时时间。
celery给每个任务设置超时时间
xiaofeixia666888的博客
09-04 1万+
关于celery任务超时处理的坑，我先说下我之前遇到的问题： 这是我之前的任务超时配置： 项目中需要执行两个任务，但是两个任务执行的周期和执行的耗时都不一样，这个配置是影响全局的， 我现在的需求是把两个任务分别设置耗时时间，找了很多资料，看了官网，都没有浅显易懂的答案，下面 是解决我问题的配置项， time_limit=120（秒级）超过120秒直接杀死当前执行任务的worker ...
如果预取的任务因Worker崩溃而丢失，如何确保任务不丢失？
07-11
在Celery中，如果Worker崩溃导致预取的任务丢失，可以通过以下几种机制确保任务不丢失： ### 1. **启用 `task_acks_late`（延迟确认）** - **原理**：默认情况下，Celery会在任务被Worker **接收** 时就发送ACK...
我如果只是想重启后celery能恢复，是不是就不用加max_retries重试次数了？
07-11
如果 **你的核心目标仅仅是让 Celery 在重启后能继续执行未完成的任务**（而不是针对代码逻辑错误自动重试），则 **不需要设置 `max_retries`**，但需要以下关键配置： --- ### **关键配置（仅需 2 步）** #### **...
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，...
我在使用task_acks_late = True的时候发生了一个很严重的事，情况如下： 背景：有一个pdf解析任务，用celery跑了12个小时才跑完 问题：在这个celery任务结束后，该任务又被重新发起了，并且celery重新开始跑该任务
07-11
2. **设置合理的超时时间** - 预估任务最长时间，并配置 `visibility_timeout` 略大于该值。 3. **幂等性设计** - 确保任务重复执行不会导致数据错误（例如记录任务 ID 或结果状态）。 ---
关于celery的worker运行过程中卡住的问题
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这里是标题
03-08 1万+
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 timeout的拦截
Js_123456789的博客
09-24 1053
0X01 场景 celery任务超时报错，想查看是传入哪一类数据运行时导致的超时（哪一个插件），但是该报错难以拦截。 [2019-06-30 17:23:21,070: ERROR/MainProcess] Task tasks.sum[8c81398b-4378-401d-a674-a3bd3418ccde] raised unexpected: TimeLimitExceeded(5...
celery+redis unack队列问题
weixin_43250823的博客
09-27 1988
celery+redis unack队列问题 powered by roger丶c 问题描述 使用redis作为celery的中间件时，redis队列可能会出现unacked队列 产生原因 一、消费者 1）worker处理速度慢，worker在等待执行，此时会将任务放在unacked队列中等待worker执行 2）没有返回ack，对于开启手动确认机制的，不进行ack消息会一直...
celery 结合 rabbitmq 使用时，celery 消费者执行时间太久发送 ack 消息失败
npk191954的专栏
09-21 872
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。
Celery详解
松鼠豪的坚果
08-27 1388
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...
Python -- Celery
wushirenfei的博客
04-19 1133
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
07-16 4943
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...
CELERY 常用配置介绍
weixin_30859423的博客
07-02 823
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
weixin_33856370的博客
01-05 1680
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...
from celery import Celery 有默认超时时间吗
最新发布
08-07
### 回答问题： 你问的是： > `from celery import Celery` 有默认超时时间吗？ --- ### ✅ 答案： `from celery import Celery` 这行代码本身只是 **导入 Celery 模块**，**不会触发任何网络连接或任务执行**，因此 **没有“默认超时时间”** 的概念。 但如果你问的是： > **Celery 在执行任务或连接 Broker（如 Redis、RabbitMQ）时是否有默认超时时间？** 那答案是： ✅ **有默认超时机制，但具体取决于你使用的功能模块和配置。** --- ### ✅ 详细解释： #### 1. 导入 Celery 本身没有超时 ```python from celery import Celery ``` 这行代码只是从 Python 模块中导入类，**不涉及网络连接、任务执行或任何阻塞操作**，所以： - ✅ 不会超时 - ✅ 不会抛异常（除非模块未安装或路径错误） --- #### 2. Celery 应用初始化时的连接超时（如连接 Redis） 当你执行： ```python app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0') ``` 这时会尝试连接 Broker（如 Redis），**此时就会涉及连接超时机制**。 ##### 默认行为： - **Celery 本身不会设置默认连接超时时间**。 - 如果 Redis 服务不可达，会一直等待，**直到底层 socket 超时（通常是系统默认的 30s 或更久）** --- ### ✅ 如何设置连接超时时间？ 你可以通过 `broker_transport_options` 设置连接超时时间（以 Redis 为例）： ```python app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0') app.conf.broker_transport_options = { 'socket_timeout': 5, # 连接 Redis 的超时时间（秒） 'socket_connect_timeout': 5, # 连接建立超时时间 'retry_on_timeout': True, } ``` --- ### ✅ 任务执行超时设置（worker 端） 你可以在任务中设置最大执行时间： ```python @app.task(soft_time_limit=30, time_limit=35) def my_task(): # 执行任务逻辑 return "done" ``` - `soft_time_limit`: 软限制，超过后会抛出 `SoftTimeLimitExceeded` 异常，任务仍有机会清理资源。 - `time_limit`: 硬限制，超过后任务会被强制终止。 --- ### ✅ 获取任务结果的超时时间（result backend） 如果你使用 `AsyncResult.get()` 获取任务结果，可以设置等待超时： ```python result = my_task.delay() try: result.get(timeout=10) # 最多等待 10 秒 except celery.exceptions.TimeoutError: print("任务超时") ``` --- ### ✅ Celery 默认超时机制总结 | 场景 | 是否有默认超时 | 默认值 | 可配置 | |------|----------------|--------|--------| | `from celery import Celery` | ❌ | N/A | ❌ | | Broker 连接（如 Redis） | ❌（依赖底层 socket） | 系统 socket 超时（通常 30s+） | ✅ | | 任务执行时间限制 | ❌ | 无限制 | ✅（`soft_time_limit`, `time_limit`） | | 获取任务结果（`.get()`） | ❌ | 无限等待 | ✅（`timeout=` 参数） | --- ### ❗注意事项： | 操作 | 是否推荐 | 说明 | |------|----------|------| | 使用默认连接行为 | ⚠️ | 容易导致程序卡死 | | 不设置任务超时 | ❌ | 可能导致任务长时间阻塞 | | 不设置 `.get()` 超时 | ❌ | 主线程可能无限等待任务结果 | | 明确设置超时参数 | ✅✅✅ | 提高系统健壮性 | --- ### ❗总结： | 问题 | 答案 | |------|------| | `from celery import Celery` 会超时吗？ | 不会，只是导入模块 | | Celery 连接 Redis 有默认超时吗？ | 没有，依赖 socket 默认行为 | | 如何设置任务执行超时？ | 使用 `soft_time_limit` 和 `time_limit` | | 如何设置获取任务结果的超时？ | 使用 `.get(timeout=...)` | --- ###
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