深入了解Celerybeat

Celery是一个Python开发的分布式任务管理队列，Celerybeat则是Celery与定时任务相关的组件，可以完成定时任务的调度和执行。Celerybeat可以运行在独立进程中，也可以运行在Celery worker进程中。

一、Celerybeat多个

Celerybeat可以同时运行多个实例，以提高任务调度和执行的效率。每个Celerybeat实例需要有独立的配置，并且需要指定不同的节点名称和日志文件。

CELERYBEAT_NODES = ['node1', 'node2', 'node3']
CELERYBEAT_SCHEDULE_FILENAME = 'celerybeat-schedule'
CELERYBEAT_LOG_FILENAME = 'celerybeat.log'

CELERYBEAT_SCHEDULER = 'celery.beat.PersistentScheduler'
CELERYBEAT_SCHEDULE = {
    'task1': {
        'task': 'tasks.task1',
        'schedule': timedelta(minutes=30),
    },
    'task2': {
        'task': 'tasks.task2',
        'schedule': timedelta(hours=2),
    },
    'task3': {
        'task': 'tasks.task3',
        'schedule': crontab(hour=0, minute=30),
    },
}

CELERYBEAT_SCHEDULES = {
    'node1': CELERYBEAT_SCHEDULE,
    'node2': CELERYBEAT_SCHEDULE,
    'node3': CELERYBEAT_SCHEDULE,
}

CELERYBEAT_LOGGERS = {
    'node1': {
        'handlers': ['file1'],
        'level': 'INFO',
    },
    'node2': {
        'handlers': ['file2'],
        'level': 'INFO',
    },
    'node3': {
        'handlers': ['file3'],
        'level': 'INFO',
    },
}

上面的配置文件中，定义了三个节点，指定了各自的调度任务、日志文件和日志级别。

二、Celerybeat重复创建任务

Celerybeat在进行任务调度时，可能会重复创建任务。一种解决方法是使用Celery的单例模式，确保每个任务只被执行一次。

from celery.utils.objects import singleton

@singleton
class CeleryBeatScheduler(Schedule):

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super().__init__(*args, **kwargs)
        self._mutex = threading.Lock()

    def _maybe_due(self, entry, publisher=None, advance=False, **kwargs):
        with self._mutex:
            super()._maybe_due(entry, publisher=publisher, advance=advance, **kwargs)

celery_app.conf.beat_scheduler = CeleryBeatScheduler

上面的代码中，定义了一个单例的CeleryBeatScheduler类，重写了_maybe_due方法，使用锁机制来确保任务只被执行一次。

三、CelerybeatScheduler

CelerybeatScheduler是Celerybeat的调度器，负责从调度策略中读取任务，并将其发送到队列中等待执行。CelerybeatScheduler可以接受许多参数，并支持自定义的调度策略。

CELERYBEAT_SCHEDULER = 'celery.schedulers.custom.CustomScheduler'
CELERYBEAT_SCHEDULE = {
    'task1': {
        'task': 'tasks.task1',
        'schedule': timedelta(minutes=30),
    },
    'task2': {
        'task': 'tasks.task2',
        'schedule': timedelta(hours=2),
    },
    'task3': {
        'task': 'tasks.task3',
        'schedule': crontab(hour=0, minute=30),
    },
}

class CustomScheduler(Scheduler):

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super().__init__(*args, **kwargs)
        self.tasks = self.app.conf.beat_schedule

    def tick(self):
        for task_name, task_options in self.tasks.items():
            schedule = task_options.get('schedule')
            if isinstance(schedule, timedelta):
                next_run_at = self._get_next_run_at(task_options, schedule)
            else:
                next_run_at = self._get_next_crontab_run_at(task_options)
            entry = self.Entry(task_name, task_options, next_run_at)
            self.schedule[task_name] = entry

celery_app.conf.beat_schedule = CELERYBEAT_SCHEDULE

上面的代码中，定义了一个自定义的调度器CustomScheduler，重写了tick方法，按照预定的任务调度策略动态生成任务，并将其发送到任务队列中。

总结

本文从多个方面对Celerybeat进行了详细的介绍，包括Celerybeat多个、Celerybeat重复创建任务和CelerybeatScheduler等。通过深入了解Celerybeat的各种功能和特性，可以更好地优化任务的调度和执行，提高应用程序的效率。