我有以下设置:celery-with-redis-3.0-activecelery-3.0.12-activedjango-celery-3.0.11-activedjango-kombu-0.9.4-activekombu-2.5.8-activeredis-2.4.10我的celery设置如下:BROKER_URL="redis://:password@localhost:6379/0"REDIS_DB=0REDIS_CONNECT_RETRY=TrueCELERY_SEND_EVENTS=TrueCELERY_RESULT_BACKEND="redis://:password@l
所以我已经使用celeryv3.x一段时间了，并考虑在正式发布后迁移到v4。现在，我正在使用可通过PyPI获得的v4.0.2。这两个版本几乎没有不匹配的地方，但让我感到困惑的是:这是我的任务文件:fromceleryimportgroup,chordfromworkerimportapp@app.task(name='task')deftask(i):returni@app.task(name='remaining')defdummy(result):printresult@app.task(name='mainTask')defmainTask():groupTask=group([
我的想法是允许许多用户向一个实例发出大量的发布请求。假设实例配置为一次处理一个实例，我使用Celery和Redis作为消息代理来异步完成每个人的任务，尽管需要一些时间。我的问题是如何查看或跟踪某个用户的任务完成了多少？例如，如果A提出10个请求，我怎么知道10分钟后A的所有请求是否都已完成？ 最佳答案 在您的http处理程序中获取或定义userid。将其作为参数传递给任务。使用redis存储统计信息。classCallbackTask(Task):defon_success(self,retval,task_id,args,kwar
.ebextensions文件脚本中的celery_config.txt#!/usr/bin/envbash#Getdjangoenvironmentvariablesceleryenv=`cat/opt/python/current/env|tr'\n'','|sed's/export//g'|sed's/$PATH/%(ENV_PATH)s/g'|sed's/$PYTHONPATH//g'|sed's/$LD_LIBRARY_PATH//g'`celeryenv=${celeryenv%?}#Createceleryconfiguraitonscriptceleryconf="[p
我正在从事一个项目，该项目的目标是运行一个将任务发送到Celery队列的守护进程，Redis用作代理。每个任务必须一次处理一次(不允许并发)。为了执行此操作，我在我的守护进程中实现了以下代码，它充当Redis的锁:whileTrue:forfooinbar:ifnotself.redis_client.exists(foo.name):# SendthetasktotheCeleryqueuetask=celery_app.send_task('buzz',context={'name':foo.name})redis_client.send(foo.name,task.id)time
我在使用airflow1.9.0和CeleryExecutor使用redis作为代理时遇到了一些问题。我需要运行一项需要6个多小时才能完成的工作，而且我正在失去我的celeryworker。查看GitHub中的Airflow代码，有一个硬编码配置:https://github.com/apache/incubator-airflow/blob/d760d63e1a141a43a4a43daee9abd54cf11c894b/airflow/config_templates/default_celery.py#L31我怎样才能绕过这个问题？ 最佳答案
当我尝试运行一个worker时:celery-Acelery_conf--loglevel=debugworker-Qcelery-c1好像是开始了，后来又“取消”了[2018-08-0716:25:16,132:INFO/MainProcess]Connectedtoredis://server:6379/1[2018-08-0716:25:23,984:DEBUG/MainProcess]Cancelingtaskconsumer...[2018-08-0716:25:24,993:DEBUG/MainProcess]Cancelingtaskconsumer...[2018-08
我有几个客户站点的一个django后端:my_proj|-my_proj|-__init__.py|-settings.py|-settings_development.py|-settings_production_1.py|-settings_production_2.py|-settings_production_3.py|-my_app_1|-my_app_2...settings_production_1.py:fromsettingsimport*DEBUG=FalseDATABASES={'default':{'ENGINE':'django.db.backends.my
celery配置是这样的fromceleryimportCelery,groupcelery=Celery('grouptest',broker='redis://localhost:6379/0',backend='redis://localhost:6379/0')celery.conf.CELERY_TASK_SERIALIZER='pickle'celery.conf.CELERY_RESULT_SERIALIZER='pickle'celery.conf.CELERY_ACCEPT_CONTENT={'json','pickle'}@celery.taskdefadd(sel
当前设置:celery在EC2节点上的docker容器(使用我们的产品代码)上运行，创建和处理任务。我们的后端/代理是Redis，在AWS的elasticache中运行。目标:能够在任何给定时间查看队列大小(类似于flower的监控)，希望通过AWSCloudWatch，但不是必需的。任务内容不相关，因为我熟悉备份redis实例，并且可以使用本地工具解析备份以进行任何需要的分析。短期历史数据是首选(CloudWatch可以追溯到2周，并且具有1分钟数据点的粒度，这非常好)。根据我对Flower工作方式的了解，由于我们目前存在的安全组/限制数量，Flower不可行。此外，flower仅在
