当工作人员在创建后执行任务时，我不断遇到奇怪的mysql问题。我们使用django1.3、celery3.1.17、djorm-ext-pool0.5我们以并发3启动celery进程。到目前为止，我的观察是，当工作进程启动时，它们都获得相同的mysql连接。我们记录数据库连接ID，如下所示。fromdjango.dbimportconnectionconnection.cursor()logger.info("Task%sprocessingwithdbconnection%s",str(task_id),str(connection.connection.thread_id()))当
我正在使用一个面向软件的架构，它有多个celeryworker(我们称它们为worker1、worker2和worker3)。所有三个工作人员都是独立的实体(即，独立的代码库、独立的repos、独立的celery实例、独立的机器)，它们都没有连接到Django应用程序。通过基于Django、MySQL支持的RESTfulAPI与这三个工作人员中的每一个进行通信。在开发中，这些服务都在一个vagrantbox上，每一个都作为一个独立的机器运行在一个单独的端口上。我们有一个RabbitMQ代理来处理所有Celery任务。通过这些服务的典型路径可能如下所示:worker1从设备获取消息，进行
我的Celery任务引发自定义异常NonTransientProcessingError，然后被AsyncResult.get()捕获.任务.py:classNonTransientProcessingError(Exception):pass@shared_task()defthrow_exception():raiseNonTransientProcessingError('ErrorraisedbyPOCmodelfortestpurposes')在Python控制台中:frommy_app.tasksimport*r=throw_exception.apply_async()t
以下程序:importmultiprocessing,operatorf=operator.itemgetter(0)#deff(*a):returnoperator.itemgetter(0)(*a)if__name__=='__main__':multiprocessing.Pool(1).map(f,["ab"])失败并出现以下错误:ProcessPoolWorker-1:Traceback(mostrecentcalllast):File"/usr/lib/python3.2/multiprocessing/process.py",line267,in_bootstrapsel
Celery会发送任务给空闲的worker。我有一个任务每5秒运行一次，我希望这个任务只发送给一个指定的工作人员。其他任务可以共享剩下的workercelery可以这样做吗？？我想知道这个参数是什么:CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES是不是表示任务不会发给队列中的某个worker？或者如果运行时间太长它会停止任务吗？ 最佳答案 当然可以。最好的方法是使用不同的队列将celeryworker分开。您只需要确保您需要的任务进入单独的队列，并且您的工作人员正在监听特定的队列。长话短说:http://docs.celery
我在一个类中有一个方法需要在一个循环中做很多工作，我想将这些工作分散到我的所有核心上。我写了下面的代码，如果我使用普通的map()，它可以工作，但是使用pool.map()会返回一个错误。importmultiprocessingpool=multiprocessing.Pool(multiprocessing.cpu_count()-1)classOtherClass:defrun(sentence,graph):returnFalseclassSomeClass:def__init__(self):self.sentences=[["Somestring"]]self.graphs
我想在celery中的工作节点之间共享小块信息(例如缓存的授权token、统计信息等)。如果我在我的任务文件中创建一个全局变量，它对每个工作人员都是唯一的(我的工作人员是进程，并且有1个任务/执行的生命周期)。最佳做法是什么？我是否应该在外部保存状态(DB)，创建一个老式的共享内存(由于celery中不同的池实现可能很困难)？提前致谢! 最佳答案 我终于找到了一个像样的解决方案——corepythonmultiprocessing-Manager:frommultiprocessingimportManagermanag=Manag
我刚刚注意到我的程序在处理一个大文件时使用了越来越多的内存。不过，它一次只处理一行，所以我不明白为什么它会继续使用更多内存。经过大量挖掘，我意识到该程序分为三个部分:加载数据，一次一行。使用imap_unordered()处理multiprocessing.Pool中的每一行。在单个线程中处理每一行。如果第1步和第2步比第3步快，那么池worker的结果将排队，消耗内存。我如何限制在第2步中输入池中的数据，使其不会在第3步中领先于消费者？这看起来类似于anothermultiprocessingquestion，但我不清楚这个问题的延迟在哪里。这是一个演示问题的小例子:importlo
如果num_workers为2，这是否意味着它会将2个批处理放入RAM并将其中的1个发送到GPU还是将3个批处理放入RAM然后将其中的1个发送到GPU？当worker数量高于CPU核心数量时，实际会发生什么情况？我试过了，效果很好，但它是如何工作的？(我以为我可以选择的最大worker数量是核心数)。如果我将num_workers设置为3，并且在训练期间GPU的内存中没有批处理，主进程是等待其工作人员读取批处理还是读取单个批处理(无需等待worker)？ 最佳答案 当num_workers>0时，只有这些worker会检索数据，主进
嗨，我上午的大部分时间都在为这个问题苦苦挣扎，希望有人能给我指出正确的方向。这是我目前的代码:deff(tup):returnsome_complex_function(*tup)defmain():pool=Pool(processes=4)#importandprocessdataomitted_args=[(x.some_func1,.05,x.some_func2)forxinlist_of_some_class]results=pool.map(f,_args)printresults我得到的第一个错误是:>ExceptioninthreadThread-2:Tracebac
