我如何将django请求对象传递给celeryworker。当尝试传递请求对象时，它会抛出一个错误Can'tPickleInputObjects似乎celery序列化了传递给worker的所有参数。我尝试使用其他序列化方法，如JSON。CELERY_TASK_SERIALIZER="JSON"但它不起作用。是否可以配置celery使其不序列化数据。或者我可以在传递给工作人员之前将请求对象转换为字符串，然后再次转换回工作人员中的对象。提前致谢... 最佳答案 你不能pickleDjango的请求对象(更多细节见thisquestion
我刚刚开始在Django项目中使用celery，并且有点陷入这个特定问题:基本上，我需要将一个长时间运行的任务分配给不同的工作人员。该任务实际上分为几个步骤，每个步骤都需要相当长的时间才能完成。因此，如果某个步骤失败，我希望celery使用同一个worker重试此任务，以重用已完成步骤的结果。我知道celery使用路由将任务分发到某个服务器，但我找不到关于这个特定问题的任何信息。我使用RabbitMQ作为我的代理。 最佳答案 您可以让每个celeryd实例从以工作人员的主机名命名的队列中消费:celeryd-linfo-nworke
我希望能够中止从Celery队列(使用rabbitMQ)运行的任务。我调用任务使用task_id=AsyncBoot.apply_async(args=[name],name=name,connect_timeout=3)其中AsyncBoot是定义的任务。我可以获得任务ID(假设这是apply_async返回的长字符串)并将其存储在数据库中，但我不确定如何调用中止方法。我看到了如何使用Abortable任务类使方法可中止，但是如果我只有任务ID字符串，我该如何在任务上调用.abort()？谢谢。 最佳答案 apply_async返
我一直在尝试关注CeleryFirstStepsWithCelery和NextSteps指南。我的设置是Windows764位、AnacondaPython2.7(32位)、安装的Erlang32位二进制文件、RabbitMQ服务器和celery(使用pipinstallcelery)。按照指南，我创建了一个包含init.py、tasks.py和celery.py的proj文件夹。我的init.py是空的。这是celery.py:from__future__importabsolute_importfromceleryimportCeleryapp=Celery('proj',br
我正在本地环境中测试celery。我的Python文件有以下两行代码:celery_app.send_task('tasks.test1',args=[self.id],kwargs={})celery_app.send_task('tasks.test2',args=[self.id],kwargs={})查看控制台输出，它们似乎按顺序一个接一个地执行。但是test2仅在test1完成后运行。至少这是它读取控制台输出的方式。这些任务彼此没有依赖关系，所以我不希望一个任务在移动到下一行之前等待另一个任务完成。如何同时执行这两个任务？----****--------*****--Darw
文章目录一、MQ概述二、MQ的三大优势应用解耦异步处理流量削峰三、RabbitMQ概述四、RabbitMQ核心模块一、MQ概述MQ(messagequeue)，在互联网架构中，MQ是一种非常常见的上下游“逻辑解耦+物理解耦”的消息通信服务。使用了MQ之后，消息发送上游只需要依赖MQ，不用依赖其他服务。MQ多用于分布式系统之间进行通信。换句话说：有一个大的系统由A系统和B系统组成，A系统先将数据发送给MQ，然后MQ将数据发送给B系统，实现A系统和B系统之间的数据传输。A系统生产数据，称为生产者。B系统消费数据，称为消费者。MQ为存储数据的消息中间件。MQ分类目前市面上常见的MQ有以下几款，从下图
我有一个运行celeryworker的生产设置，用于向远程服务发出POST/GET请求并存储结果，它每15分钟处理大约20k个任务。问题是worker无缘无故地NumPy，没有错误，没有警告。我也尝试添加多处理，结果相同。在日志中我看到执行任务的时间在增加，就像在s中成功有关更多详细信息，请参阅https://github.com/celery/celery/issues/2621 最佳答案 如果您的celeryworker有时卡住，您可以使用strace&lsof找出它卡在哪个系统调用处。例如:$strace-p10268-s10
我正在使用django-celery，我想将TASK_SERIALIZER设置为JSON而不是pickle。我可以在每个方法的基础上通过改变我的任务装饰器来做到这一点@task到@task(serializer="json")但我想在全局范围内进行。设置TASK_SERIALIZER="json"在settings.py中不起作用。尝试运行importcelerycelery.conf.TASK_SERIALIZER="json"(隐含here)导致AttributeError:'module'objecthasnoattribute'conf'知道在通过django运行celery时
Celery的multiprocessing.JoinableQueue是什么？(或gevent.queue.JoinableQueue)？我正在寻找的功能是能够.join()来自发布者的Celery任务队列，等待队列中的所有任务完成。等待初始的AsyncResult或GroupResult是不够的，因为队列会由worker自己动态填满。 最佳答案 它可能并不完美，但这是我最终想到的。它基本上是一个基于共享Redis计数器和列表监听器的现有Celery队列之上的JoinableQueue包装器。它要求队列名称与其路由键相同(由于be
我的网络应用程序需要能够发送XMPP消息(Facebook聊天)，我认为Celery可能是一个很好的解决方案。一项任务将包括查询数据库并将XMPP消息发送给多个用户。但是，使用这种方法，我每次运行任务时都必须连接到XMPP服务器，这不是一个好主意。来自FacebookChatAPIdocs:BestPracticesYourFacebookChatintegrationshouldonlybeusedforsessionsthatareexpectedtobelong-lived.Clientsshouldnotrapidlychurnonandoff.有没有一种方法可以在工作人员之间
