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如何将Django与AWS Elastic Beanstalk一起使用,它们也只能通过celery在主节点上运行任务?
最佳答案
这就是我在弹性beantalk上用django设置celery并具有良好的可伸缩性的方法。
请记住,container_commands的“ leader_only”选项仅适用于环境重建或应用程序部署。如果服务工作足够长的时间,则领导节点可能会被Elastic Beanstalk删除。为了解决这个问题,您可能必须为领导节点应用实例保护。检查:http://docs.aws.amazon.com/autoscaling/latest/userguide/as-instance-termination.html#instance-protection-instance
为celery worker添加bash脚本并进行节拍配置。
添加文件root_folder / .ebextensions / files / celery_configuration.txt:
#!/usr/bin/env bash
# Get django environment variables
celeryenv=`cat /opt/python/current/env | tr '\n' ',' | sed 's/export //g' | sed 's/$PATH/%(ENV_PATH)s/g' | sed 's/$PYTHONPATH//g' | sed 's/$LD_LIBRARY_PATH//g' | sed 's/%/%%/g'`
celeryenv=${celeryenv%?}
# Create celery configuraiton script
celeryconf="[program:celeryd-worker]
; Set full path to celery program if using virtualenv
command=/opt/python/run/venv/bin/celery worker -A django_app --loglevel=INFO
directory=/opt/python/current/app
user=nobody
numprocs=1
stdout_logfile=/var/log/celery-worker.log
stderr_logfile=/var/log/celery-worker.log
autostart=true
autorestart=true
startsecs=10
; Need to wait for currently executing tasks to finish at shutdown.
; Increase this if you have very long running tasks.
stopwaitsecs = 600
; When resorting to send SIGKILL to the program to terminate it
; send SIGKILL to its whole process group instead,
; taking care of its children as well.
killasgroup=true
; if rabbitmq is supervised, set its priority higher
; so it starts first
priority=998
environment=$celeryenv
[program:celeryd-beat]
; Set full path to celery program if using virtualenv
command=/opt/python/run/venv/bin/celery beat -A django_app --loglevel=INFO --workdir=/tmp -S django --pidfile /tmp/celerybeat.pid
directory=/opt/python/current/app
user=nobody
numprocs=1
stdout_logfile=/var/log/celery-beat.log
stderr_logfile=/var/log/celery-beat.log
autostart=true
autorestart=true
startsecs=10
; Need to wait for currently executing tasks to finish at shutdown.
; Increase this if you have very long running tasks.
stopwaitsecs = 600
; When resorting to send SIGKILL to the program to terminate it
; send SIGKILL to its whole process group instead,
; taking care of its children as well.
killasgroup=true
; if rabbitmq is supervised, set its priority higher
; so it starts first
priority=998
environment=$celeryenv"
# Create the celery supervisord conf script
echo "$celeryconf" | tee /opt/python/etc/celery.conf
# Add configuration script to supervisord conf (if not there already)
if ! grep -Fxq "[include]" /opt/python/etc/supervisord.conf
then
echo "[include]" | tee -a /opt/python/etc/supervisord.conf
echo "files: celery.conf" | tee -a /opt/python/etc/supervisord.conf
fi
# Reread the supervisord config
supervisorctl -c /opt/python/etc/supervisord.conf reread
# Update supervisord in cache without restarting all services
supervisorctl -c /opt/python/etc/supervisord.conf update
# Start/Restart celeryd through supervisord
supervisorctl -c /opt/python/etc/supervisord.conf restart celeryd-beat
supervisorctl -c /opt/python/etc/supervisord.conf restart celeryd-worker
container_commands:
04_celery_tasks:
command: "cat .ebextensions/files/celery_configuration.txt > /opt/elasticbeanstalk/hooks/appdeploy/post/run_supervised_celeryd.sh && chmod 744 /opt/elasticbeanstalk/hooks/appdeploy/post/run_supervised_celeryd.sh"
leader_only: true
05_celery_tasks_run:
command: "/opt/elasticbeanstalk/hooks/appdeploy/post/run_supervised_celeryd.sh"
leader_only: true
celery==4.0.0
django_celery_beat==1.0.1
django_celery_results==1.0.1
pycurl==7.43.0 --global-option="--with-nss"
...
CELERY_RESULT_BACKEND = 'django-db'
CELERY_BROKER_URL = 'sqs://%s:%s@' % (aws_access_key_id, aws_secret_access_key)
# Due to error on lib region N Virginia is used temporarily. please set it on Ireland "eu-west-1" after fix.
CELERY_BROKER_TRANSPORT_OPTIONS = {
"region": "eu-west-1",
'queue_name_prefix': 'django_app-%s-' % os.environ.get('APP_ENV', 'dev'),
'visibility_timeout': 360,
'polling_interval': 1
}
...
from __future__ import absolute_import, unicode_literals
import os
from celery import Celery
# set the default Django settings module for the 'celery' program.
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'django_app.settings')
app = Celery('django_app')
# Using a string here means the worker don't have to serialize
# the configuration object to child processes.
# - namespace='CELERY' means all celery-related configuration keys
# should have a `CELERY_` prefix.
app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY')
# Load task modules from all registered Django app configs.
app.autodiscover_tasks()
from __future__ import absolute_import, unicode_literals
# This will make sure the app is always imported when
# Django starts so that shared_task will use this app.
from django_app.celery import app as celery_app
__all__ = ['celery_app']
关于django - 如何通过AWS Elastic Beanstalk可扩展的Django应用程序运行 celery worker ?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/41161691/
当我运行此命令进行 celery 节拍时。 [2013-06-27 02:17:05,936: INFO/MainProcess] Celerybeat: Starting... [2013-06-2
我需要构建一个处理两种类型任务的系统。一种类型可以创建更多自身或另一种类型的任务。将有很少的 worker (2-3)和只有一个主机。最重要的要求是系统应该优雅地处理重新启动:即在重新启动时,正在进行
我们使用 Celery 4.2.1 和 Redis,并为我们的任务设置了全局软超时和硬超时。我们所有的自定义任务都设计为保持在限制范围内,但每天内置任务 backend_cleanup 任务最终都会因
我知道这违背了使用 Celery 的全部目的,但是是否有一个函数会阻塞直到结果返回? 所以我可以调用 actual_result = MyTask.dont_delay(some_arg="foo")
我们使用 Celery 4.2.1 和 Redis,并为我们的任务设置了全局软超时和硬超时。我们所有的自定义任务都设计为保持在限制范围内,但每天内置任务 backend_cleanup 任务最终都会因
我知道这违背了使用 Celery 的全部目的,但是是否有一个函数会阻塞直到结果返回? 所以我可以调用 actual_result = MyTask.dont_delay(some_arg="foo")
我计划使用 celery 作为我的项目的任务管理组件。它几乎具有我的项目所需的所有功能。我将有一组可以独立执行或按指定顺序执行的任务。在顺序任务中,我希望能够在中间任务之一失败时执行清理/回滚。我想知
它是运行 Celery 的实际处理器还是另一个进程?在花中,我可以在工作池中看到多个进程吗?这两者之间有什么区别? 最佳答案 当您运行 celery worker 时,它会创建一个父进程来管理正在运行
我有一个名为 ShippingApp 的项目,我按照步骤设置了 celery worker。我将 celery 3.1.26.post2 与 python3.7 一起使用,当我想启动 Celery W
尽我所能,我无法杀死这些 celery worker 。 我跑: celery --app=my_app._celery:app status 我看到我有3个(我不明白为什么3个 worker = 2
我在 docker 容器中运行了 celery ,我想检查选项 CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = '3600' 是否已应用。 我尝试使用 celery inspect conf
我使用 celery.chord(...) 创建一组任务和一个方法,该方法在组中的所有任务完成后被调用。 我使用 amqp 结果后端(但我想切换到 memcached)。 我的 worker 每秒钟一
我正在寻找一些关于将任务生成的列表映射到 celery 中的另一个任务的最佳方法的建议。 假设我有一个名为 parse 的任务,它解析 PDF 文档并输出页面列表。然后,每个页面都需要单独传递给另一个
这不是关于如何捕获 celery worker 日志的问题。有什么方法可以捕获生产者上的 celery 日志记录。我想要的是捕获当我调用 task.delay(...) 或 task.apply_as
我正在使用以下版本: 花==0.9.3 celery ==4.3.0 这为我提供了包含多个列的任务页面的以下显示: 每次我进入这个页面时,我最终都会重新排列页面,使列的顺序不同,并将行的顺序更改为降序
我想完成这样的事情: results = [] for i in range(N): data = generate_data_slowly() res = tasks.process
我想运行一个由beat 调度的复杂任务。让我们假设定义了默认的 add/mul 任务。 @app.on_after_configure.connect def setup_periodic_tasks
我有一个应用程序,其中包含 celery worker 。当我部署这将杀死那些正在运行的进程。 所以任务将开始,但永远不会完成,并且在部署完成时不会重新启动。 避免此问题并在部署完成后重新启动这些任务
我正在开始使用 Celery 进行 Django 项目。出于本地开发目的,我根据这些说明使用 djcelery 和 djkombu(数据库传输)进行了设置 http://ask.github.com/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!