我的芹菜应用程序如下。我使用celery 4.4.2和Python 2.7.5以及OS是CentOs 7.4。这个想法是通过celery,通过在java_zip_sign_exe变量中定义的shell脚本,对分布在不同主机上的多个工作程序分布的shell脚本,使用celery对沉重的文件进行签名(有时,每个文件有时需要长达30分钟的签名)。 sign_heavy_java_zip_files()进行sign_heavy_java_zip_file()的异步调用,并为其提供所有文件名。
sign_celery_app.py
app = Celery('tasks', broker='redis://:<hostname>:6379/0',backend='redis://:<hostname>:6379/0')
app.conf['worker_prefetch_multiplier'] = 1
app.conf['task_acks_late'] = True
app.conf.task_default_queue = 'default'
app.conf.tasks_queues = (
Queue('default', exchange='default', routing_key='default'),
Queue('heavy_java_zip', exchange='heavy_java_zip', routing_key='heavy_java_zip'),
@app.task
def sign_java_zip_file(filename,User,MaxPerJavaZipFileTime,Site):
print ("Started Signing " + filename + java_zip_sign_exe )
process=subprocess.Popen([java_zip_sign_exe,filename,User,str(MaxPerJavaZipFileTime),Site],stdout=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE)
out,err = process.communicate()
print ("Finished Signing " + filename )
return (process.returncode,out,err)
@app.task(queue='heavy_java_zip')
def sign_heavy_java_zip_files(filenames,User,MaxPerJavaZipFileTime,Site):
job = group(sign_java_zip_file.s(filename,User,MaxPerJavaZipFileTime,Site) for filename in filenames )
job_results=job.apply_async(queue='heavy_java_zip')
return job_results
芹菜工人开始如下
celery -A sign_celery_app worker --loglevel=info --concurrency=2 -O fair -Q "heavy_java_zip"
我的main()python调用者文件如下
results_heavy_java_zip=sign_heavy_java_zip_files.delay(heavy_java_zip_file_list,User,int(MaxPerJavaZipFileTime),Site)
results_heavy_java_zip.get(timeout=(MaxTotalJavaZipTime*60))
如预期的那样,没有工作线程时,超时将引发Timeout Exception。但是,如果有工作人员,并且一旦任务开始异步工作,则超时不会有任何影响。我希望即使它们正在运行,它们也会在超时结束时被打断。我的理解错了吗?
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我相信错误在于方式,函数调用是在主例程中完成的。
results_heavy_java_zip=sign_heavy_java_zip_files.delay(heavy_java_zip_file_list,User,int(MaxPerJavaZipFileTime),Site)
必须(没有延迟-或程序需要在任务调用中进行异步调用)
results_heavy_java_zip=sign_heavy_java_zip_files(heavy_java_zip_file_list,User,int(MaxPerJavaZipFileTime),Site)