python - 将异步协程作为 celery 任务运行

Question

我希望能够在我的 celery 任务中使用异步代码。它适用于 asyncio 或 tornado。我发现，我可以做这样的事情

from tornado.ioloop import IOLoop

from celery._state import _task_stack

from . import celery


class AsyncTask(celery.Task):

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        _task_stack.push(self)
        self.push_request(args=args, kwargs=kwargs)
        try:
            IOLoop.current().run_sync(lambda: self.run(*args, **kwargs))
        finally:
            self.pop_request()
            _task_stack.pop()

然后像这样使用它

from .celery import celery
from tornado.httpclient import AsyncHTTPClient

@celery.task(base=AsyncTask)
async def test_async_celery_task(x, y):
    result = await AsyncHTTPClient().fetch(request='https://google.com.ua')
    print('Async IS OKAY: {}'.format(result))

或者我可以直接在任务中使用run_sync，这是不可取的

我想知道是否可以执行上述操作，或者我应该在 worker 中启动事件循环并通过 add_future 启动我的任务。还有其他人做过类似的事情吗？我可以希望获得一些性能提升吗？

我需要这个，因为我需要能够使用项目其他部分的异步代码，比如数据库调用 ets

Answer 1

并不是 ioloop 的正确使用使这个变得复杂，而是让 Celery 知道它可以而且应该使用异步任务。 Celery 与 Pools 一起运行，它可以在那里安排你的工作。池可以是线程化的，可以是多进程的，Celery 知道(通过配置)它有 X 个进程，Y 个线程，Z 个 worker ，其中有多少人有工作或空闲。但是 ATM，Celery 在技术上能够接收和运行协程，但开箱即用无法计算它们以跟踪其中有多少人有工作或空闲。如果你想看看它会是什么样子 - 有 a development code of future Celery's Asyncpool .