python使用异步任务celery出现异常崩溃时retry重试

最新推荐文章于 2025-06-06 07:00:00 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-06 07:00:00 发布 · 841 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#python

文章提供了源地址，为http://xiaorui.cc/?p=254 。

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

文章源地址，http://xiaorui.cc/?p=254

Python Tornado 异步任务的重试机制
Python编程之道的博客
04-13 983
在异步编程模型中，网络I/O、数据库操作等异步任务常因临时故障（如超时、连接中断）导致失败。重试机制通过自动重新执行失败任务，提升系统容错能力。Tornado异步编程模型与重试机制的结合点常见重试策略的算法原理与代码实现异步上下文中的异常处理与状态管理工程化实践中的幂等性设计与性能优化目标是为Tornado开发者提供从原理到实战的完整重试解决方案，适用于API服务、微服务、分布式任务队列等场景。背景部分介绍重试机制的必要性和核心概念核心原理解析异步模型与重试策略的技术关联。
【分布式异步任务框架Celery】
weixin_50556117的博客
07-14 1580
在settings.py中屏蔽到原来的调度器，加入。
异步重试_异步重试模式
最佳 Java 编程
06-09 2099
异步重试 当您有一段经常失败且必须重试的代码时，此Java 7/8库提供了丰富且简洁的API以及针对此问题的快速且可扩展的解决方案： ScheduledExecutorService scheduler = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor(); RetryExecutor executor = new AsyncRetryExecutor...
Celery实践， 多队列，多优先级，任务重试
猴子饲养员的博客
02-11 6245
       在 Python 的 web 框架中，Flask 由于其轻量、易于扩展而得到了广泛的应用，本文主要基于 Flask 浅谈 Celery 的应用。        Celery是一个简单、灵活且可靠的分布式系统，常用于处理大量消息，同时也提供了维护该系统所需的工具。简而言之，Celery就是一个任务队列，专注...
Celery 任务失败重试机制
bocai_xiaodaidai的博客
01-13 3367
Celery提供任务失败重试机制。比如一个发送邮件的异步任务，可能遇到超时问题，则应该重试执行。 下面给个例子： @celery_app.task(bind=True) def send_email(self): try: print('开始执行发送邮件异步任务') raise IOError # 主动抛出异常，模拟发生错误 except Exception as e: """ retry的参数可以有：
异步重试模式
最佳 Java 编程
05-17 1273
当您有一段经常失败且必须重试的代码时，此Java 7/8库提供了丰富且不引人注目的API，并提供了针对此问题的快速且可扩展的解决方案： ScheduledExecutorService scheduler = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor(); RetryExecutor executor = new AsyncRetryExecut...
Python之Celery异步任务队列
08-15 950
Python之Celery异步任务队列一：Celery简介二：celery适用于那些场景三：celery特点四：celery工作原理五：Celery与django结合 一：Celery简介 Celery 官方文档英文版：http://docs.celeryproject.org/en/latest/index.html Celery 官方文档中文版：http://docs.jinkan.org/docs/celery Celery 是一个由 Python 编写的简单、灵活、可靠的用来处理大量信息的分布式系
Python第三方库Celery应用详解：构建高效分布式任务队列系统
qq_42568323的博客
06-06 1184
本文详细介绍了Python分布式任务队列库Celery的核心应用。主要内容包括：Celery的架构原理与核心组件（消息代理、Worker、任务队列等）；安装配置与基础使用方法；任务类型与高级特性（异步调用、状态管理、错误重试）；任务路由与队列管理策略；以及定时任务与工作流配置。Celery作为Python异步处理的事实标准，能够有效提升系统吞吐量，特别适用于邮件发送、数据处理等耗时操作场景。文章通过代码示例和架构图，展示了如何构建高效的分布式任务系统，包括多队列管理、优先级设置和定时任务等高级功能。
celery 异步任务
jntmjntm的博客
05-17 1173
1.celery介绍 Celery 是一个专注于实时处理和任务调度的分布式任务队列,本身不是任务队列, 是管理分布式任务队列的工具.任务队列采用redis中的list或mq实现,有5个常用组件 Task 就是任务，有异步任务和定时任务 Beat 定时任务调度器，根据配置定时将任务发送给Broker。 Broker 中间人，接收生产者发来的消息即Task，将任务存入队列。任务的消费者是Worker。 Worker 执行任务的单元，它实时监控消息队列，如果有任务就获取任务并执行它。 Backend 用于
python使用celery异常
平时不搬砖的博客
03-24 548
python3 中使用celery报错，错误信息ImportError: cannot import name Celery
ansible 在celery 中异常停止
笨笨的博客
08-31 560
1.在celery中 异步执行ansible 执行过程中 异常终止，而在命令行执行playbook时 正常忽略继续向下执行 2.解决方案 1). celery启动前 操作系统执行 命令：export PYTHONOPTIMIZE=1 2).将异步改为同步执行 ...
启动celery成功后访问异步任务引发的错误
weixin_44675377的博客
03-05 368
错误描述： 访问异步任务出错： 这是请求异步任务所在的接口成功 但是celery的worker这边出错： 解决方案：引用; https://www.jianshu.com/p/57414db33c27
python异步处理失败_python异步处理请求_Python 异步请求
weixin_39716971的博客
02-20 336
1. 正常下载漫画，requests 阻塞式。import requests, bs4, timeimport asyncio, aiohttpdef get_image_urls(url):res = requests.get(url)res.raise_for_status()soup = bs4.BeautifulSoup(res.text, 'lxml')imgs = soup.selec...
某Python进程出现线程卡住情况的排查记录
热门推荐
u013102743的博客
09-01 1万+
现象：需要排查的进程同时运行多个线程，其中一个线程的日志停留在数日前，而其他线程可以正常运行，日志正常打印排查：观察线程信息： 可以使用top -H -p {进程id}命令获得该进程线程信息。 排查当天15:09线程信息： 出问题服务器： 正常服务器(为了方便对比)： 16:36线程信息： 出问题服务器： 正常服务器： 经过一番努力观察，发现出问题服务器3914这个
任务不断失败重试导致雪崩效应
海涛技术漫谈
03-20 1177
大家在开发工程中，一般都使用过类似Mq的消息中间件产品，或者自己开发处理数据的定时任务。 它们一般的流程都是：每隔一段时间，去数据库获取有效的任务，然后执行，执行完成之后，删除任务或者将任务设置为失效。 那么这就可能存在一个潜在的风险：“雪崩效应”。 试想一下如下场景：我有个定时任务，每隔1s去数据库获取最早创建的并且有效的任务，然后执行任务。之所以获取最早创建的，是因为如果获取最新的...
python定时任务，多线程while true卡死怎么办
weixin_35750747的博客
02-01 1789
如果你的python定时任务使用了多线程和while true循环，导致程序卡死，可以考虑以下几种解决方案： 加入异常处理，在程序出现异常时自动退出while循环。 加入定时退出机制，设置一个计时器，当程序执行时间超过设定时间时，自动退出while循环。 使用线程池，控制线程数量，防止线程过多占用系统资源。 请根据你的具体情况选择合适的解决方案。 ...
python3.6多进程导致的卡死报错问题
梦想闹钟
12-15 2494
python3.6多进程导致的卡死报错及内存爆炸问题
python线程卡死问题解决_python while True造成未响应或卡顿的解决方法
weixin_39717704的博客
11-26 2441
经过一段时间的摸索和实验，本人发现，可以采用update的方法来避免卡顿，代码如下：主线程：前面要开启一个主窗口root_window，然后进入到调用子线程que = Queue.Queue()#消息队列th1=threading.Thread(target=th_work)#设定子线程th1.setDaemon(True)#守护线程th1.start()#开启子线程while True: #循环...
python celery redis
最新发布
08-13
在 Python 中，Celery 是一个广泛使用的分布式任务队列库，而 Redis 常作为消息代理（broker）来支持 Celery 的任务调度和执行。以下是 Celery 与 Redis 集成的配置和使用方法。 ### 安装必要的依赖 首先，确保安装了 `celery` 和 `redis` 的相关依赖： ```bash pip install celery redis ``` 如果使用 Redis 作为 Celery 的 Broker，需要确保 Redis 服务器已安装并运行。可以通过以下命令安装 Redis： ```bash # Ubuntu sudo apt-get install redis-server # macOS (使用 Homebrew) brew install redis ``` ### 配置 Celery 与 Redis 创建一个 `celery.py` 文件来配置 Celery 实例： ```python from celery import Celery # 创建 Celery 实例，指定 Redis 作为 Broker app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0') # 配置可选 app.conf.update( result_backend='redis://localhost:6379/0', # 结果存储也使用 Redis task_serializer='json', accept_content=['json'], # 允许的序列化类型 result_serializer='json', timezone='UTC', enable_utc=True, ) ``` ### 定义任务 创建一个 `tasks.py` 文件，定义一个简单的任务： ```python from celery import shared_task @shared_task def add(x, y): return x + y ``` ### 启动 Celery Worker 在终端中启动 Celery worker 来执行任务： ```bash celery -A tasks worker --loglevel=info ``` ### 调用任务 可以通过以下方式调用任务并获取结果： ```python from tasks import add # 异步调用任务 result = add.delay(4, 4) # 获取任务结果 print(result.get(timeout=10)) # 输出 8 ``` ### 监控任务状态 可以使用 `AsyncResult` 来检查任务的状态： ```python from celery.result import AsyncResult task_id = result.id async_result = AsyncResult(task_id) print(async_result.state) # 查看任务状态，如 'PENDING', 'STARTED', 'SUCCESS' ``` ### Redis 作为结果后端 Celery 支持将任务结果存储到 Redis 中，这在需要异步获取任务结果时非常有用。配置 `result_backend` 为 Redis 地址即可启用此功能： ```python app.conf.update( result_backend='redis://localhost:6379/0', ) ``` ### Celery Beat 调度周期任务 如果需要周期性地执行任务，可以使用 Celery Beat。配置 `beat_schedule` 来定义周期任务： ```python from celery.schedules import crontab app.conf.beat_schedule = { 'add-every-30-seconds': { 'task': 'tasks.add', 'schedule': 30.0, # 每 30 秒执行一次 'args': (1, 1) }, } ``` 启动 Celery Beat： ```bash celery -A tasks beat --loglevel=info ``` ### 常见问题与优化 1. **Redis 连接问题**：确保 Redis 服务已启动，并且 Celery 配置中的地址和端口正确。 2. **任务超时**：对于长时间运行的任务，适当调整 `result.get(timeout=...)` 的超时时间。 3. **任务重试**：可以在任务中使用 `autoretry_for` 和 `retry_kwargs` 来配置自动重试机制。 4. **性能优化**：根据任务负载调整 `worker_concurrency` 参数以提高并发处理能力。 ### 示例代码 ```python # tasks.py from celery import shared_task @shared_task def add(x, y): return x + y ``` ```bash # 启动 Celery Worker celery -A tasks worker --loglevel=info ``` ```bash # 启动 Celery Beat celery -A tasks beat --loglevel=info ``` ```python # 调用任务 from tasks import add result = add.delay(4, 4) print(result.get(timeout=10)) # 输出 8 ``` 通过以上步骤，可以顺利地将 Celery 与 Redis 集成，并实现任务队列的配置和使用[^2]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值