如果我使用timedelta(days=1)创建一个celerybeat时间表，第一个任务将在24小时后执行，引用celerybeat文档:Usingatimedeltafortheschedulemeansthetaskwillbesentin30secondintervals(thefirsttaskwillbesent30secondsaftercelerybeatstarts,andthenevery30secondsafterthelastrun).但事实是，在很多情况下，调度程序在启动时运行任务实际上很重要，但我没有找到允许我在celery启动后立即运行任务的选项，我不是在
我正在使用Django1.6、RabbitMQ3.5.6、celery3.1.19。有一个周期性任务每30秒运行一次，并使用给定的eta参数创建200个任务。在我运行celeryworker之后，队列在RabbitMQ中慢慢创建，我看到大约1200个计划任务等待被触发。然后，我重新启动celeryworker，所有等待的1200个计划任务都从RabbitMQ中删除。我如何创建任务:my_task.apply_async((arg1,arg2),eta=my_object.time_in_future)我这样运行worker:pythonmanage.pyceleryworker-Qmy
我在我的服务器上安装了Django-Celery并尝试通过以下代码发送任务:$./manage.pyshellPython3.4.3(default,Oct142015,20:28:29)Type"copyright","credits"or"license"formoreinformation.IPython4.0.0--AnenhancedInteractivePython.?->IntroductionandoverviewofIPython'sfeatures.%quickref->Quickreference.help->Python'sownhelpsystem.objec
我有一个flask应用程序，我需要APScheduler的调度功能。问题是:我在哪里启动调度程序实例？我使用uwsgi+nginx为这个应用程序提供多个worker，我最终不会得到多个Scheduler实例，它们会相互忽略吗？如果这是正确的，一个作业会被触发多次，不是吗？在这种情况下最好的策略是什么，这样我最终只有一个Scheduler实例并且仍然能够从计划的作业中访问应用程序的上下文？Thisquestion尽管使用gunicorn而不是uwsgi也有同样的问题，但答案可能是相似的。下面是将“app”定义为uwsgi可调用应用程序对象的代码。包含此代码的文件称为wsgi.py(无关紧
我正在使用Celery3.1.16代理(运行RabbitMQ)和多个Celeryworker，celeryd通过主管守护。问题在于任务更新。当我更新我的tasks.py文件时，celeryworker运行旧代码。Celery启动命令:/home/my_project/bin/celery-B--autoreload--app=my_app.celery:appworker--loglevel=INFO我在djangosettings.py中包含任务文件:CELERY_IMPORTS=['my_app.tasks']pyinotify已安装并工作(我猜是这样)，celery日志的一部分:
我想要一个可以查看所有未决任务的地方。我不是在谈论注册的函数/类作为任务，而是我可以显示的实际计划作业:名称、task_id、eta、worker等。使用Celery2.0.2和djcelery，我在文档中找到了“inspect”。我试过:fromcelery.task.controlimportinspectdefget_scheduled_tasks(nodes=None):ifnodes:i=inspect(nodes)else:i=inspect()scheduled_tasks=[]dump=i.scheduled()ifdump:forworker,tasksindump:
我发现celery支持任务链:http://celery.readthedocs.org/en/latest/userguide/canvas.html#chains.问题是:如何停止链在任务中的执行？例如，我们得到了一个包含N个项目的链(N>2)。在第二个任务中，我们意识到我们不需要执行所有其余任务。怎么办？ 最佳答案 在较新版本的celery(3.1.6)中，您可以通过简单地遍历链并依次撤销每个项目来撤销整个链。#Buildachainforresultsfromtasksimportadddfromceleryimportch
我们正在使用celery进行第三方http调用。我们有大约100多个简单地调用第三方HTTPAPI调用的任务。有些任务会批量调用API，例如凌晨4点发出50万个请求，而有些任务是连续的API调用流，几乎每秒接收一次或两次请求。大多数API调用响应时间在500-800毫秒之间。我们发现celery的交货速度非常慢。对于上述大多数任务，最大交付率在100/s(最大)到接近1/s(最小)之间。我相信这很糟糕，肯定有问题，但我无法弄清楚它是什么。我们从3台服务器的集群开始，逐渐将其变成7台服务器的集群，但没有任何改进。我们尝试了不同的并发设置，从自动缩放到固定的10、20、50、100个工作人
我经常发现自己用Python编写程序，构建一个大型(兆字节)只读数据结构，然后使用该数据结构分析一个非常大(总共数百兆字节)的小记录列表。每条记录都可以并行分析，所以一个自然的模式是设置只读数据结构并将其分配给全局变量，然后创建一个multiprocessing.Pool。(通过fork将数据结构隐式复制到每个工作进程中)，然后使用imap_unordered并行处理记录。这种模式的骨架看起来像这样:classifier=Nonedefclassify_row(row):returnclassifier.classify(row)defclassify(classifier_spec,
我正在尝试通过gunicorn运行一个简单的flask应用程序，但无论我做什么，我的工作人员都会超时。无论是否存在针对应用程序的事件，无论我将timeout值设置为什么，工作人员都将始终超时。是什么导致他们超时？当我发出请求时，请求成功通过，但工作人员仍然超时。这是我正在运行的:gunicorntest_app.py-b127.0.0.1:8000--log-level=debug--log-file/tmp/log*Runningonhttp://127.0.0.1:5000/127.0.0.1--[28/Aug/201411:23:50]"GET/HTTP/1.1"200-127.
