


Utilisez Celery Redis Django pour créer une plateforme de traitement de tâches asynchrone hautement disponible
Utilisez Celery Redis Django pour créer une plate-forme de traitement de tâches asynchrones à haute disponibilité
Aperçu
Avec le développement rapide d'Internet et la complexité des systèmes d'application, la demande de traitement de tâches asynchrones devient également de plus en plus élevée. Celery est un puissant framework de file d'attente de tâches distribuées qui offre un moyen facile à utiliser de gérer les tâches asynchrones. Redis est un système de stockage de données en mémoire hautes performances largement utilisé dans le cache, la file d'attente et d'autres scénarios. Django est un framework d'application Web efficace avec des fonctions riches et une bonne évolutivité. Cet article expliquera comment utiliser Celery Redis Django pour créer une plate-forme de traitement de tâches asynchrone hautement disponible et fournira des exemples de code spécifiques.
Installez et configurez Celery et Redis
Tout d'abord, nous devons installer Celery et Redis. Dans l'environnement virtuel Python, utilisez la commande suivante pour installer :
pip install celery pip install redis
Une fois l'installation terminée, nous devons effectuer certaines configurations associées. Tout d'abord, ajoutez la configuration suivante au fichier settings.py de Django :
# Celery配置 CELERY_BROKER_URL = 'redis://localhost:6379/0' # Redis的地址 CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://localhost:6379/0'
Ensuite, créez un fichier nommé celery.py et ajoutez les informations de configuration liées à Celery au fichier :
from celery import Celery import os # 设置Django环境变量 os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'your_django_project.settings') # 实例化Celery app = Celery('your_django_project') # 加载Django配置 app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY') # 自动发现异步任务 app.autodiscover_tasks()
De cette façon, nous avons terminé l'installation et la configuration de Céleri et Redis.
Créer une tâche asynchrone
Ensuite, nous devons créer une tâche asynchrone. Dans une application Django, créez un fichier tâches.py et implémentez une tâche asynchrone :
from celery import shared_task # 定义异步任务 @shared_task def process_task(file_path): # 任务逻辑代码 # 处理文件 with open(file_path, 'r') as file: content = file.read() # 具体的处理逻辑 ...
Dans cette tâche, nous définissons une fonction process_task, recevons un chemin de fichier en paramètre et implémentons la logique de tâche spécifique.
Appeler des tâches asynchrones
Là où nous devons appeler une tâche asynchrone, il suffit d'appeler la fonction process_task et de lui transmettre des paramètres :
from your_django_project.tasks import process_task ... # 调用异步任务 result = process_task.delay(file_path)
Le code ci-dessus exécute la tâche asynchrone en appelant la méthode delay, en passant le chemin du fichier comme paramètre.
Surveiller l'état et les résultats de la tâche
Ensuite, nous devons surveiller et obtenir l'état et les résultats de la tâche. Dans Django, nous pouvons créer une vue pour implémenter cette fonction :
from your_django_project.tasks import app ... # 获取任务状态和结果 def get_task_status(request, task_id): task = app.AsyncResult(task_id) response_data = { "status": task.status, "result": task.result } return JsonResponse(response_data)
Dans le code ci-dessus, nous obtenons le statut et les résultats de la tâche en appelant la méthode AsyncResult, et l'encapsulons sous forme de réponse au format JSON et la renvoyons au premier plan. fin.
Démarrer le travailleur Celery
Enfin, nous devons démarrer le travailleur Celery pour gérer les tâches asynchrones. Dans le répertoire racine, exécutez la commande suivante :
celery -A your_django_project worker --loglevel=info
De cette façon, nous avons terminé tout le processus d'utilisation de Celery Redis Django pour créer une plate-forme de traitement de tâches asynchrone à haute disponibilité.
Résumé
Cet article explique comment utiliser Celery Redis Django pour créer une plate-forme de traitement de tâches asynchrones hautement disponible et fournit des exemples de code spécifiques. De cette manière, nous pouvons facilement gérer diverses tâches asynchrones et améliorer la vitesse de réponse et la fiabilité du système. J'espère que cet article pourra aider tout le monde à créer une plate-forme de traitement de tâches asynchrone.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap
Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Sujets chauds

Le mode Redis Cluster déploie les instances Redis sur plusieurs serveurs grâce à la rupture, à l'amélioration de l'évolutivité et de la disponibilité. Les étapes de construction sont les suivantes: Créez des instances de redis étranges avec différents ports; Créer 3 instances Sentinel, Moniteur Redis Instances et basculement; Configurer les fichiers de configuration Sentinel, ajouter des informations d'instance Redis de surveillance et des paramètres de basculement; Configurer les fichiers de configuration d'instance Redis, activer le mode de cluster et spécifier le chemin du fichier d'informations de cluster; Créer un fichier nœuds.conf, contenant des informations de chaque instance redis; Démarrez le cluster, exécutez la commande CREATE pour créer un cluster et spécifiez le nombre de répliques; Connectez-vous au cluster pour exécuter la commande d'informations de cluster pour vérifier l'état du cluster; faire

Comment effacer les données Redis: utilisez la commande flushall pour effacer toutes les valeurs de clé. Utilisez la commande flushdb pour effacer la valeur clé de la base de données actuellement sélectionnée. Utilisez SELECT pour commuter les bases de données, puis utilisez FlushDB pour effacer plusieurs bases de données. Utilisez la commande del pour supprimer une clé spécifique. Utilisez l'outil Redis-CLI pour effacer les données.

Pour lire une file d'attente à partir de Redis, vous devez obtenir le nom de la file d'attente, lire les éléments à l'aide de la commande LPOP et traiter la file d'attente vide. Les étapes spécifiques sont les suivantes: Obtenez le nom de la file d'attente: Nommez-le avec le préfixe de "Fitre:" tel que "Fitre: My-Quyue". Utilisez la commande LPOP: éjectez l'élément de la tête de la file d'attente et renvoyez sa valeur, telle que la file d'attente LPOP: My-Queue. Traitement des files d'attente vides: si la file d'attente est vide, LPOP renvoie NIL et vous pouvez vérifier si la file d'attente existe avant de lire l'élément.

L'utilisation de la directive Redis nécessite les étapes suivantes: Ouvrez le client Redis. Entrez la commande (Verbe Key Value). Fournit les paramètres requis (varie de l'instruction à l'instruction). Appuyez sur Entrée pour exécuter la commande. Redis renvoie une réponse indiquant le résultat de l'opération (généralement OK ou -err).

L'utilisation des opérations Redis pour verrouiller nécessite l'obtention du verrouillage via la commande setnx, puis en utilisant la commande Expire pour définir le temps d'expiration. Les étapes spécifiques sont les suivantes: (1) Utilisez la commande setnx pour essayer de définir une paire de valeurs de clé; (2) Utilisez la commande Expire pour définir le temps d'expiration du verrou; (3) Utilisez la commande del pour supprimer le verrouillage lorsque le verrouillage n'est plus nécessaire.

La meilleure façon de comprendre le code source redis est d'aller étape par étape: familiarisez-vous avec les bases de Redis. Sélectionnez un module ou une fonction spécifique comme point de départ. Commencez par le point d'entrée du module ou de la fonction et affichez le code ligne par ligne. Affichez le code via la chaîne d'appel de fonction. Familiez les structures de données sous-jacentes utilisées par Redis. Identifiez l'algorithme utilisé par Redis.

Utilisez l'outil de ligne de commande redis (Redis-CLI) pour gérer et utiliser Redis via les étapes suivantes: Connectez-vous au serveur, spécifiez l'adresse et le port. Envoyez des commandes au serveur à l'aide du nom et des paramètres de commande. Utilisez la commande d'aide pour afficher les informations d'aide pour une commande spécifique. Utilisez la commande QUIT pour quitter l'outil de ligne de commande.

Sur CentOS Systems, vous pouvez limiter le temps d'exécution des scripts LUA en modifiant les fichiers de configuration Redis ou en utilisant des commandes Redis pour empêcher les scripts malveillants de consommer trop de ressources. Méthode 1: Modifiez le fichier de configuration Redis et localisez le fichier de configuration Redis: le fichier de configuration redis est généralement situé dans /etc/redis/redis.conf. Edit Fichier de configuration: Ouvrez le fichier de configuration à l'aide d'un éditeur de texte (tel que VI ou NANO): Sudovi / etc / redis / redis.conf Définissez le délai d'exécution du script LUA: Ajouter ou modifier les lignes suivantes dans le fichier de configuration pour définir le temps d'exécution maximal du script LUA (unité: millisecondes)
