如何使用花来监控超过1名工人

Question

目前，我根据

创建了一个芹菜工人+花卉监控解决方案

https://github.com/itsrifat/flask-celery-docker-scale

Celery worker和Flower监控都在同一目录flask-celery

中运行

原因是，Flower可以访问Celery worker代码模块，并且带有-A标志的以下命令可以正常工作

entrypoint: flower
command: -A tasks --port=5555 --broker=redis://redis:6379/0

这就是他们的docker-compose.yml（https://github.com/itsrifat/flask-celery-docker-scale/blob/master/docker-compose.yml）看起来像

  worker:
    build:
      context: ./flask-celery
      dockerfile: Dockerfile
    depends_on:
      - redis
  monitor:
    build:
      context: ./flask-celery
      dockerfile: Dockerfile
    ports:
     - "5555:5555"
    entrypoint: flower
    command:  -A tasks --port=5555 --broker=redis://redis:6379/0
    depends_on:
- redis

现在，我想创建另一个新的worker task2.py代码，该代码将位于名为flask-celery2的新目录中。

那么，我应该如何修改Dockerfile / docker-compose.yml，以便花能够监控tasks和tasks2？

Answer 1

是的，您必须让这个新工作程序在单独的容器中运行（最佳实践），并在dockerfile中进行配置，然后只要它被推送到同一消息代理中，flower就可以自动监视此任务。

Answer 2

您必须使用以下步骤。您必须进入项目文件夹。

pip install flower
flower -A proj --port=5555

然后您可以在http://yourIP:5555之类的浏览器中看到并签入您的芹菜任务。