在flask中使用celery的實踐

前言

在web開發中咱們常常會遇到一些耗時的操做，好比發送郵件/短信，執行各類任務等等，這時咱們會採起異步的方式去執行這些任務，而celery就是這樣的一個異步的分佈式任務處理框架，官方文檔
今天，咱們的主題是celery如何與flask一塊兒工做，咱們都知道，flask是一個很是小巧的web框架，有許許多多的擴展，celery也不例外，咱們先看下目前經常使用的幾個flask-celery的擴展：

1. Flask-Celery: celery做者本人開發的，其實不算擴展，功能就是安裝celery及其相關組件，這裏不談。
2. Flask-Celery-Helper：曾經的擴展，做者已不維護，不支持如今的4.0版本
3. Flask-CeleryExt：支持4.0版本，目前比較好用的擴展

除這些擴展以外，其實flask的官方文檔中已經給出了在flask中使用celery的方式，不過，那是一個單文件中運行flask的demo，在實際項目中使用，仍是有許多須要注意的地方，接下來，咱們就一塊兒探究下如何在flask項目中使用celery。

項目結構

├── celery_task                   # celery任務相關
│   ├── __init__.py
│   ├── tasks.py
│   └── test.py
├── manage.py                     # celery worker實例
├── requirements.txt              # 依賴包
└── test_api                      # flask 項目
    ├── api                       # 藍本相關
    │   ├── __init__.py
    │   └── v1
    │       ├── __init__.py
    │       └── views.py
    ├── extensions.py             # 擴展初始化
    ├── __init__.py               # flask app
    ├── models.py                 # 模型文件
    └── settings.py               # 配置文件

官方示例代碼

本項目中沒有使用擴展，只是基於官方文檔中的示例作進一步的應用。

from celery import Celery

def make_celery(app):
    celery = Celery(
        app.import_name,
        backend=app.config['CELERY_RESULT_BACKEND'],
        broker=app.config['CELERY_BROKER_URL']
    )
    celery.conf.update(app.config)

    class ContextTask(celery.Task):
        def __call__(self, *args, **kwargs):
            with app.app_context():
                return self.run(*args, **kwargs)

    celery.Task = ContextTask
    return celery

這是一個celery的工廠函數，使用flask app中的配置設置celery相關的屬性，而且更改了celery對象的Task，使其可以使用flask的應用上下文，這一點很是重要。咱們將這段代碼放置到flask項目初始化文件中去也就是testapi/__init_\.py

構建celery對象

celerytask/__init_\.py

rom test_api import create_app, make_celery

app = create_app()
celery = make_celery(app)

class MyTask(celery.Task): # celery 基類

    def on_success(self, retval, task_id, args, kwargs):
        # 執行成功的操做
        print('MyTasks 基類回調，任務執行成功')
        return super(MyTask, self).on_success(retval, task_id, args, kwargs)

    def on_failure(self, exc, task_id, args, kwargs, einfo):
        # 執行失敗的操做
        # 任務執行失敗，能夠調用接口進行失敗報警等操做
        print('MyTasks 基類回調，任務執行失敗')
        return super(MyTask, self).on_failure(exc, task_id, args, kwargs, einfo)

這裏我對Task作了進一步的定製，用於添加一些任務信息。

編寫任務

import datetime
import time
import os
import random
from flask import current_app
from test_api.models import User
from test_api.extensions import db

from celery_task import celery, MyTask

@celery.task(bind=True, base=MyTask)
def apptask(self):
    print(current_app.config)
    print("==============%s " % current_app.config["SQLALCHEMY_DATABASE_URI"])
    print("++++++++++++++%s " % os.getenv("DATABASE_URL"))
    time.sleep(5)
    user = User(username="user%s" % random.randint(1,100))
    db.session.add(user)
    db.session.commit()
    return 'success'

這個任務很簡單，使用User模型類異步向數據庫中添加數據，爲了體現耗時操做，使用sleep函數模擬。

視圖函數中使用

test_api/api/v1/views.py

from flask import jsonify
from celery_task.tasks import apptask
from test_api.api.v1 import api_v1
from test_api.extensions import db
from flask import current_app

@api_v1.route("/", methods=["GET"])
def index():
    r = apptask.apply_async()
    return jsonify({"status": "success"})

視圖函數很是的簡單，只作了提交任務的操做。

啓動並測試

啓動celery

爲了不循環導入問題，咱們在項目根目錄下新建manage.py

from test_api import create_app, make_celery

app = create_app()
celery = make_celery(app)

if __name__ == '__main__':
    app.run()

這個文件只用來啓動celery，啓動命令以下:

# celery worker -A manage:celery -l debug

看到以下輸出，代表啓動成功：

-------------- celery@test-3 v4.4.0 (cliffs)
--- ***** ----- 
-- ******* ---- Linux-3.10.0-693.2.2.el7.x86_64-x86_64-with-centos-7.4.1708-Core 2020-03-03 21:14:13
- *** --- * --- 
- ** ---------- [config]
- ** ---------- .> app:         test_api:0x7f87c31a4e48
- ** ---------- .> transport:   redis://127.0.0.1:6379/3
- ** ---------- .> results:     redis://127.0.0.1:6379/4
- *** --- * --- .> concurrency: 2 (prefork)
-- ******* ---- .> task events: OFF (enable -E to monitor tasks in this worker)
--- ***** ----- 
 -------------- [queues]
                .> celery           exchange=celery(direct) key=celery

[tasks]
  . celery.accumulate
  . celery.backend_cleanup
  . celery.chain
  . celery.chord
  . celery.chord_unlock
  . celery.chunks
  . celery.group
  . celery.map
  . celery.starmap
  . celery_task.tasks.apptask

[2020-03-03 21:14:13,632: DEBUG/MainProcess] | Worker: Starting Hub
[2020-03-03 21:14:13,632: DEBUG/MainProcess] ^-- substep ok
[2020-03-03 21:14:13,632: DEBUG/MainProcess] | Worker: Starting Pool
[2020-03-03 21:14:13,690: DEBUG/MainProcess] ^-- substep ok
[2020-03-03 21:14:13,691: DEBUG/MainProcess] | Worker: Starting Consumer
[2020-03-03 21:14:13,691: DEBUG/MainProcess] | Consumer: Starting Connection
[2020-03-03 21:14:13,708: INFO/MainProcess] Connected to redis://127.0.0.1:6379/3
[2020-03-03 21:14:13,708: DEBUG/MainProcess] ^-- substep ok
[2020-03-03 21:14:13,708: DEBUG/MainProcess] | Consumer: Starting Events
[2020-03-03 21:14:13,718: DEBUG/MainProcess] ^-- substep ok
[2020-03-03 21:14:13,718: DEBUG/MainProcess] | Consumer: Starting Mingle
[2020-03-03 21:14:13,718: INFO/MainProcess] mingle: searching for neighbors
[2020-03-03 21:14:14,743: INFO/MainProcess] mingle: all alone
[2020-03-03 21:14:14,743: DEBUG/MainProcess] ^-- substep ok
[2020-03-03 21:14:14,744: DEBUG/MainProcess] | Consumer: Starting Gossip
[2020-03-03 21:14:14,748: DEBUG/MainProcess] ^-- substep ok
[2020-03-03 21:14:14,748: DEBUG/MainProcess] | Consumer: Starting Heart
[2020-03-03 21:14:14,750: DEBUG/MainProcess] ^-- substep ok
[2020-03-03 21:14:14,750: DEBUG/MainProcess] | Consumer: Starting Tasks
[2020-03-03 21:14:14,756: DEBUG/MainProcess] ^-- substep ok
[2020-03-03 21:14:14,756: DEBUG/MainProcess] | Consumer: Starting Control
[2020-03-03 21:14:14,759: DEBUG/MainProcess] ^-- substep ok
[2020-03-03 21:14:14,759: DEBUG/MainProcess] | Consumer: Starting event loop
[2020-03-03 21:14:14,759: DEBUG/MainProcess] | Worker: Hub.register Pool...
[2020-03-03 21:14:14,760: INFO/MainProcess] celery@test-3 ready.
[2020-03-03 21:14:14,760: DEBUG/MainProcess] basic.qos: prefetch_count->8

啓動flask:

# flask run

* Serving Flask app "test_api" (lazy loading)
 * Environment: development
 * Debug mode: on
 * Running on http://0.0.0.0:5000/ (Press CTRL+C to quit)
 * Restarting with stat
 * Debugger is active!
 * Debugger PIN: 237-492-852

調試接口:

# curl http://127.0.0.1:5000/api/v1/
{
  "status": "success"
}

查看celery日誌：

[2020-03-03 21:17:31,330: WARNING/ForkPoolWorker-2] 
[2020-03-03 21:17:31,330: DEBUG/MainProcess] Task accepted: celery_task.tasks.apptask[5f27a148-161f-4485-931f-17d94637168e] pid:2341
[2020-03-03 21:17:36,391: WARNING/ForkPoolWorker-2] MyTasks 基類回調，任務執行成功
[2020-03-03 21:17:36,392: INFO/ForkPoolWorker-2] Task celery_task.tasks.apptask[5f27a148-161f-4485-931f-17d94637168e] succeeded in 5.0624741315841675s: 'success'

任務執行成功，查看數據庫數據：

mysql> select * from user order by id;
+----+----------+
| id | username |
+----+----------+
|  1 | user26   |
|  2 | user69   |
|  3 | user71   |
|  4 | user35   |
|  5 | user13   |
|  6 | user54   |
|  7 | user88   |
|  8 | user63   |
|  9 | user87   |
| 10 | user90   |
| 11 | user3    |
| 12 | user18   |
| 13 | user65   |
+----+----------+

數據已被插入，實驗成功!

總結

有幾個坑但願你們注意下

1. app初始化文件中藍圖導入位置問題引發循環導入，致使import Error

出錯文件： testapi/__init_\.py

import os 
import click

from flask import Flask, jsonify
from test_api.api.v1 import api_v1   # 藍圖在上方導入，循環報錯產生
from test_api.settings import config
from test_api.models import User

from celery import Celery

def make_celery(app):
...
def create_app(config_name=None):
    if config_name is None:
        config_name = os.getenv('FLASK_ENV', 'development')

    app = Flask('test_api')
    app.config.from_object(config[config_name])

    register_extensions(app)
    register_blueprints(app)
    register_commands(app)
    register_errors(app)
    return app

# 註冊藍圖函數
def register_blueprints(app):
    app.register_blueprint(api_v1, url_prefix='/api/v1')

啓動celery和請求接口時均會報錯，錯誤堆棧以下：

from test_api import create_app, make_celery
  File "/tmp/test/test_api/__init__.py", line 5, in <module>
    from test_api.api.v1 import api_v1
  File "/tmp/test/test_api/api/v1/__init__.py", line 9, in <module>
    from test_api.api.v1 import views
  File "/tmp/test/test_api/api/v1/views.py", line 2, in <module>
    from celery_task.tasks import apptask
  File "/tmp/test/celery_task/__init__.py", line 1, in <module>
    from test_api import create_app, make_celery
ImportError: cannot import name 'create_app'

解決方法：

將藍圖的導入下放置藍圖註冊函數中testapi/__init_\.py：

...
def register_blueprints(app):
    from test_api.api.v1 import api_v1
    app.register_blueprint(api_v1, url_prefix='/api/v1')
...

2. celery沒法讀取到flask-sqlalemy的鏈接配置信息

提交任務，celery報錯以下：

...
  options = self.get_options(sa_url, echo)
  File "/tmp/py3/lib/python3.6/site-packages/flask_sqlalchemy/__init__.py", line 575, in get_options
    self._sa.apply_driver_hacks(self._app, sa_url, options)
  File "/tmp/py3/lib/python3.6/site-packages/flask_sqlalchemy/__init__.py", line 877, in apply_driver_hacks
    if sa_url.drivername.startswith('mysql'):
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'drivername'

經過調試我發現，flask的app的配置是能夠拿到的，由於咱們在工廠函數中推送了應用上下文，個人數據庫配置信息是以鍵值的形式寫在了.env文件中，這也是目前flask推薦的方式。那爲何celery取不到數據庫鏈接配置呢？其實，啓動celery的app和咱們web服務所用app是兩個獨立的app，celery沒法經過.env中的環境變量取到相應的值，這裏有三種解決辦法：

• 不使用環境變量的方式，直接將相關信息寫在配置文件中例如: SQLALCHEMY_DATABASE_URI = "mysql+pymysql://xxx:xxx@127.0.0.1:3306/test?charset=utf8"

• 將配置寫到系統環境變量中（/etc/profile）
• 使用dotenv加載.env中的環境變量

相比之下，方案三是採納比較多的，因而咱們在test_api/settings.py文件中加入以下代碼:

from dotenv import find_dotenv, load_dotenv
load_dotenv(find_dotenv())

find_dotenv函數會在當前以及父目錄中搜尋.env文件，load_dotenv函數則負責加載環境變量。如此，大功告成。咱們能夠繼續愉快擼代碼啦。
附：項目源碼