我正在使用本指南使用Redis设置Resquehttp://blog.redistogo.com/2010/07/26/resque-with-redis-to-go/我已经全部设置好了，当我放入一些东西时，它会出现在我的重新请求队列中。它在heroku上，所以我运行herokurakeresque:workQUEUE=*(in/app)StartingtheNewRelicAgent.InstalledNewRelicBrowserMonitoringmiddlewareConnectedtoNewRelicServiceatcollector-1.newrelic.com:80^C
如何在我的主要Django应用程序进程中访问Celery任务的结果？或者，如何从单独的进程发布到现有套接字连接？我有一个用户可以收到分数的应用程序。当记录分数时，会进行计算(目标进展等)，并根据这些计算向感兴趣的用户发送通知。计算可能需要30秒以上，因此为了避免UI缓慢，这些操作通过Celery任务在后台进程中执行，由我的Score模型的post_save信号调用。理想情况下，我的Nofication模型上的post_save信号会向订阅的客户端发布消息(我正在使用django-socketio，gevent-socketio的包装器)。这看起来很简单......创建乐谱在后台进程中对
如何在我的主要Django应用程序进程中访问Celery任务的结果？或者，如何从单独的进程发布到现有套接字连接？我有一个用户可以收到分数的应用程序。当记录分数时，会进行计算(目标进展等)，并根据这些计算向感兴趣的用户发送通知。计算可能需要30秒以上，因此为了避免UI缓慢，这些操作通过Celery任务在后台进程中执行，由我的Score模型的post_save信号调用。理想情况下，我的Nofication模型上的post_save信号会向订阅的客户端发布消息(我正在使用django-socketio，gevent-socketio的包装器)。这看起来很简单......创建乐谱在后台进程中对
我有一个celery服务器，可以为我的应用程序处理一些计数器classIncrementStatsCounterTask(Task):defrun(self,count,shortcode,stat_type,operator_id,date,**kwargs):r_server=redis.Redis(settings.REDIS_HOST)key=key_mask%{'shortcode':shortcode,'stat_type':stat_type,'operator_id':operator_id,'date':date.strftime('%Y%m%d')}returnke
我有一个celery服务器，可以为我的应用程序处理一些计数器classIncrementStatsCounterTask(Task):defrun(self,count,shortcode,stat_type,operator_id,date,**kwargs):r_server=redis.Redis(settings.REDIS_HOST)key=key_mask%{'shortcode':shortcode,'stat_type':stat_type,'operator_id':operator_id,'date':date.strftime('%Y%m%d')}returnke
我有一个不应超过30秒的sidekiqworker，但几天后我会发现整个worker队列停止执行，因为所有worker都被锁定了。这是我的worker:classMyWorkerincludeSidekiq::WorkerincludeSidekiq::Status::Workersidekiq_optionsqueue::my_queue,retry:5,timeout:4.minutessidekiq_retry_indo|count|5endsidekiq_retries_exhausteddo|msg|store({message:"Gaveup."})enddefperfor
我有一个不应超过30秒的sidekiqworker，但几天后我会发现整个worker队列停止执行，因为所有worker都被锁定了。这是我的worker:classMyWorkerincludeSidekiq::WorkerincludeSidekiq::Status::Workersidekiq_optionsqueue::my_queue,retry:5,timeout:4.minutessidekiq_retry_indo|count|5endsidekiq_retries_exhausteddo|msg|store({message:"Gaveup."})enddefperfor
我正在使用celeryworker从我的机器学习模型中获取结果。我正在做的是将大的numpy数组(几兆字节)从客户端发送到celery任务并返回。目前我正在将客户端numpy数组序列化为base64。当我直接从客户端或celeryworker上的Redis存储/获取数据时，系统的性能比/当我让celery完成所有参数传递(numpy的base64)时快得多。我也想使用celery(带有'redis'代理)来传递args/numpy数组，而不是直接在客户端中传递redis。你知道哪里会出问题吗？我如何设置celery的配置以更有效地执行此操作(在client->broker->worke
我正在使用celeryworker从我的机器学习模型中获取结果。我正在做的是将大的numpy数组(几兆字节)从客户端发送到celery任务并返回。目前我正在将客户端numpy数组序列化为base64。当我直接从客户端或celeryworker上的Redis存储/获取数据时，系统的性能比/当我让celery完成所有参数传递(numpy的base64)时快得多。我也想使用celery(带有'redis'代理)来传递args/numpy数组，而不是直接在客户端中传递redis。你知道哪里会出问题吗？我如何设置celery的配置以更有效地执行此操作(在client->broker->worke
我必须根据用户的请求运行多个作业。然而，其中只有一个是重要的。所以我有一个MainWorker，在它的perform方法中我调用了不同的其他worker，例如Worker1、Worker2。Worker1和Worker2可以延迟，我需要优先MainWorker。这就是我的perform方法现在的样子classMainWorkerdefperform(user_id)User.find(user_id).main_taskWorker1.perform_async(user_id)Worker2.perform_async(user_id)endend我以后可能会有更多的subworke
