腾讯蓝鲸框架下Celery的使用

腾讯蓝鲸框架下Celery的使用

Celery是一个异步任务队列/基于分布式消息传递的作业队列，它支持很多任务类型，例如后台任务，定时任务，周期性任务等

一、Celery的工作结构

用户将消息推送给broker，broker将任务存入队列，此时worker一直监听任务队列，如果有，则获取并且去执行，然后将执行结果存储到store。如果worker没有开启或者处理不过来时，borker会出现消息队列堵塞的情况。

简单的理解：毕业季到了，一些公司会给老师一些offer名额，而这个老师就是broker。学生就是worker，我们想要offer就得去老师那里获取。然后worker把面试结果返回给store。

二、任务1

假如我们有一个业务，当用户登录我们系统之后，发现该用户的ip不在常用的地点时，就发送一个邮件给email进行确认。

假设我们的业务逻辑代码如下：

# tasks.py
import time

def check_ip(ip):
    ip_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6]  # 常用ip地址
    if ip in ip_list:
        return "欢迎登录"
    else:
        # 模仿后台调用email接口去向用户发送数据
        time.sleep(10)
        return "由于您在不常用地点登录，请在邮箱进行确认后再次登录"

我们使用python manage.py shell进入编辑界面

会发现，如果输入的数字在ip_list内的话，马上就会返回一个结果，但不在里面的话，就会等待10s。但是设想以下，如果有100个人来访问服务器，每个人都在不同的地方进行登录的话，后端就会被阻塞。这将严重影响用户体验。

因为邮箱、验证码等都是一些时效性不那么严谨的东西。那我们是否可以这样：当用户登录之后，直接返回一个结果，将处理事件放到另一个后台进行处理，这样就能保证主服务器的正常运行，同时也能让邮箱等正常的发送给用户。这里就需要用到celery。

三、任务1-1

要用到celery我们就需要下载，这里可以直接使用pip进行下载。然后当下载完之后，在后台进行简单的配置。我们就可以来完成一个简单的异步任务了。

import time

from celery.task import task

@task()
def check_ip(ip):
    ip_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
    if ip in ip_list:
        return "欢迎登录"
    else:
        # 模仿后台调用email接口去向用户发送数据
        time.sleep(10)
        return "由于您在不常用地点登录，请在邮箱进行确认后再次登录"

代码配置好之后，就需要将该文件在后台进行注册:

# CELERY 开关，使用时请改为 True，修改项目目录下的 Procfile 文件，添加以下两行命令：
# worker: python manage.py celery worker -l info
# beat: python manage.py celery beat -l info
# 不使用时，请修改为 False，并删除项目目录下的 Procfile 文件中 celery 配置
IS_USE_CELERY = True

# CELERY 并发数，默认为