Windows 结合 Docker 下使用 Django+Celery+Pool

前景提要：在mac环境中能正常使用的celery及pool多进程的各项功能，但是在Windows环境下无法正常使用，wsl踩过坑无法正常使用，遂切换到 Docker 方案

1、搭建Docker环境

我安装的是Docker桌面版，具体步骤不再赘述

2、编辑 dockerfile 文件

我的 dockerfile 文件放置在项目目录下

# 使用官方 Python 镜像作为基础镜像
FROM python:3.10.14
# 设置容器内的工作目录 /xxx与 docker-compose 文件的 /xxx 一致
WORKDIR /xxx
# 将 requirements.txt 复制到容器中的工作目录
COPY requirements.txt .
# 安装 Python 依赖项
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
# 将应用程序代码复制到容器
COPY . .
# 设置环境变量
ENV PYTHONUNBUFFERED=1
# 公开端口
EXPOSE 8000
# 进行数据库迁移
RUN python manage.py migrate
# 指定容器启动时运行的命令
CMD ["python", "manage.py", "runserver", "0.0.0.0:8000"]

3、编辑 docker-compose.yml 文件

我的 docker-compose.yml 与 dockerfile 文件放置在相同目录，因为redis、db服务在Windows环境下已经运行，所以不需要Docker启动这两个服务

version: '3.8'  # 指定 Docker Compose 版本
services:
  django:  # Django 应用服务
    build: . # 指定构建上下文
    ports:
      - "8000:8000"  # 将主机的 8000 端口映射到容器的 8000 端口
    volumes:  # 设置映射才可以热更新
      - .:/xxx  # 把当前目录挂载到容器的 /xxx 目录
    environment:
      - DEBUG=1  # 设置环境变量，启用调试模式
  celery-beat: # celery beat
    build: .
    volumes:
      - .:/xxx  # 把当前目录挂载到容器的 /xxx 目录, 否则任务可能无法启动
    command: celery -A application.celery beat --loglevel=info
  celery-worker: # celery worker
    build: .
    volumes:
      - .:/xxx  # 把当前目录挂载到容器的 /xxx 目录, 否则任务可能无法启动
    command: celery -A application.celery worker -B --loglevel=info

4、打开终端运行项目

docker-compose up --build

8000端口能够正常访问时基本代表启动成功，此时多进程任务也能成功运行。

注意：

在 Docker 容器中，127.0.0.1 指的是容器自身，而不是宿主机。您需要使用宿主机的实际 IP 地址或使用特定的域名。对于 Docker Desktop，您可以使用 host.docker.internal 来访问宿主机。
所以在 Django 项目中我将 DATABASE_HOST、REDIS_HOST 都配置成了host.docker.internal

DATABASE_HOST = 'host.docker.internal'
REDIS_HOST = 'host.docker.internal'

如果你想看到celery的打印信息，可以使用run来调试，正式环境再切换为 delay 或其他

# fn.delay()
fn.run()