我将 Django 与 MongoEngine、django-celery 和用于 celery 的 MongoDB 后端一起使用。我正在排队一项任务。该任务涉及从 GridFS(通过 MongoEngine FileField)获取文件，对其进行操作并将其放回数据库中。

任务按预期运行，没有排队。当我对它进行排队时，它会转换文件，但不会写入数据库。

这是我的 settings.py 的相关部分。

#These are apparently defaults that I shouldn't need
BROKER_BACKEND = 'mongodb'
BROKER_HOST = "localhost"
BROKER_PORT = 27017
BROKER_USER = ""
BROKER_PASSWORD = ""
BROKER_VHOST = ""

CELERY_RESULT_BACKEND = "mongodb" CELERY_MONGODB_BACKEND_SETTINGS = {
    "host": "localhost",
    "port": 27017,
    "database": "svg",
    "taskmeta_collection": "taskmeta", }

import djcelery djcelery.setup_loader()

我正在像这样运行 celery

 $ ./manage.py celeryd -l info

当它运行任务时，celery 会这样说

[2011-07-23 16:07:11,858: INFO/MainProcess] Got task from broker: graphics.tasks.queue_convert[dfdf98ad-0669-4027-866d-c64971bb6480]
[2011-07-23 16:07:15,196: INFO/MainProcess] Task graphics.tasks.queue_convert[dfdf98ad-0669-4027-866d-c64971bb6480] succeeded in 3.33006596565s

(没有错误)

这是任务。

@task()
def queue_convert(imageId):
    image=Image.objects.get(id=imageId)
    convert(image)

convert 调用了一堆其他函数。基本上，它首先从 FileField 中读取，操作该字符串，将该字符串写入文件，操作该文件，将生成的字符串和文件写入其他 FileField，然后运行 ​​image.save()。

根据我是否对任务进行排队，mongo 日志看起来会有所不同。这就是我使用任务队列时 mongo 日志中发生的情况。

Sat Jul 23 16:03:26 [initandlisten] connection accepted from 127.0.0.1:39065 #801
Sat Jul 23 16:03:26 [initandlisten] connection accepted from 127.0.0.1:39066 #802
Sat Jul 23 16:03:29 [initandlisten] connection accepted from 127.0.0.1:39068 #803

这是当我直接调用 convert(image) 而不是调用 queue_convert(image.id) 时发生的情况

Sat Jul 23 16:07:13 [conn807] end connection 127.0.0.1:43630
Sat Jul 23 16:07:13 [initandlisten] connection accepted from 127.0.0.1:43633 #808
Sat Jul 23 16:07:13 [initandlisten] connection accepted from 127.0.0.1:43634 #809
Sat Jul 23 16:07:13 [conn808] end connection 127.0.0.1:43633

知道哪里出了问题吗？

最佳答案

更新:我对你遇到的问题进行了更多思考，虽然听起来你已经为你解决了，但我会添加一些注释以防有人遇到类似问题。

Mongodb 显式扩展了 JSON，改为使用“BSON”，它将二进制和文件类型添加到支持的类型列表中。我只在 celery 文档中看到过“JSON”，所以我猜想将 mongodb 与 celery 一起使用并处理扩展集需要小心，因为这听起来像是在处理图像。

在最新开发版本的 IPython (11.0rc4) 的文档中，他们讨论了他们的分布式工作系统。尽管行话听起来与 celery 相似，但后端可能大不相同。我认为 celery 在后端方面相对灵活，并且可能允许更多的安全性，这听起来像是 ipython 需要的 zeromq 的问题。但在数据库方面，根据文档，ipython 系统是“围绕 mongodb 从头开始​​设计的”，并且完全支持 bson。因此，如果您不太关心其他 celery 功能(安全性、与 django 相关的开发基础，当然还有更多)，您可以研究一下。同样，这绝不是 celery 和 ipython 都应得的严格评价，只是可能的领先优势； ipython 还与其他科学计算库很好地集成，内置了对 matplotlib 的支持，以及许多科学计算示例，如果您正在进行图像处理并将图像数据视为 numpy 数组或其他任何东西，您可能会感兴趣。

祝你好运

原答案: 我同意 lazerscience - 在这里有更多的背景信息会有所帮助。由于这些库的复杂性，有很多未知数。可能无法以本网站预期的严谨性回答。

也就是说，我认为您可能遇到了序列化问题。 Celery 要求您的对象是可腌制的，或者至少可以根据您选择的任何实现进行序列化(我知道它们也支持 JSON，尽管我是一个新手，无法确定 Pickle 和 JSON 是否完全重叠)。我看到你的函数只接受一个整数参数，这很好。但是转向 gridfs 是否意味着您正在尝试 pickle 图像？你当然可以用 celery 操作图像，但我不确定，尤其是在神秘的“转换”函数背后发生的一切，你是否可能不小心尝试序列化 unicode、字典、整数、 float 等以外的东西您的格式将支持的其他一些杂项对象。也许您过去曾检索过图像的文件路径并在文件中对其进行操作，而无需检索或发送超过 unicode 的内容，而现在有了图像本身？

如果我离题太远，请让我放松一点。我回复是因为我在这里和 mongoengine 用户组上都看到了你的消息，我认为你被困住了，没有找到更专业的意见。您还可以仔细检查以确保您拥有合理最新版本的后端软件。我在某些时候遇到了一堆奇怪的 celery 问题，发现它们主要在我更新 rabbitmq 时得到解决。祝你好运!

关于django - Celery 任务似乎可以完成除写入数据库之外的所有操作，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/6803332/