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django+celery+RabbitMQ自定義多個消息隊列的實現(xiàn)

更新時間：2023年02月22日 15:53:55 作者：Hello_Mr_Zheng

本文主要介紹了django+celery+RabbitMQ自定義多個消息隊列的實現(xiàn)，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

關(guān)于django celery的使用網(wǎng)上有很多文章，本文就不多做更多的說明。

本文使用版本

python==3.8.15
Django==3.2.4
celery==5.2.7

celery.py

from __future__ import absolute_import, unicode_literals
import os
from celery import Celery
from kombu import Exchange, Queue

# set the default Django settings module for the 'celery' program.
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'zkcelery.settings')

app = Celery('zkcelery')

# Using a string here means the worker doesn'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()

# 看了一篇文章說，如果使用redis做broker，exchange可以不配置；但如果使用rabbitMQ做broker，就必須要配置。
queue = (
    Queue('default', exchange=Exchange('default', type='direct'), routing_key='default'),
    Queue('q1', exchange=Exchange('e1', type='direct'), routing_key='r1'),
    Queue('q2', exchange=Exchange('e2', type='direct'), routing_key='r2'),
    Queue('q3', exchange=Exchange('e3', type='fanout'), routing_key='r3'),
)

# 一旦配置了route后，所有的任務(wù)名都必須要指定route，否則任務(wù)無法執(zhí)行。
# 經(jīng)過測試，route匹配是最長匹配規(guī)則。
route = {
    'apps.zhiding.tasks.add': {'queue': 'q1', 'routing_key': 'r1'},
    'apps.zhiding.tasks.multiply': {'queue': 'q2', 'routing_key': 'r2'},
    # 其它的任務(wù)名稱，匹配這條路由
    # 如果以上隊列的worker服務(wù)器壞了，這些任務(wù)會被全部放進這個隊列里，該隊列的worker將繼續(xù)處理這些任務(wù)
    # 下面這條隊列一定要配置，否則其它任務(wù)無法處理。
    '*': {'queue': 'default', 'routing_key': 'default'},
}
app.conf.update(CELERY_QUEUES=queue, CELERY_ROUTES=route)

tasks.py

from celery import shared_task
import time


@shared_task
def add(x, y):
    time.sleep(2)
    print('任務(wù)睡眠2秒后執(zhí)行了')
    return x + y


@shared_task
def multiply(x, y):
    time.sleep(5)
    print('任務(wù)睡眠5秒后執(zhí)行了')
    return x * y


@shared_task
def sub(x, y):
    time.sleep(4)
    print('任務(wù)睡眠4秒后執(zhí)行了')
    return x - y

筆者也看了很多博文，在settings.py配置文件中寫入CELERY_QUEUES和CELERY_ROUTES，上面的配置對應(yīng)下來就是如下代碼塊：

CELERY_QUEUES = (
    Queue('default', exchange=Exchange('default', type='direct'), routing_key='default'),
    Queue('sq1', exchange=Exchange('sq1', type='direct'), routing_key='sq1'),
    Queue('sq2', exchange=Exchange('sq2', type='direct'), routing_key='sq2'),
    Queue('sq3', exchange=Exchange('sq3', type='fanout'), routing_key='sq3'),
)
CELERY_ROUTES = {
    'apps.zhiding.tasks.add': {'queue': 'sq1', 'routing_key': 'sq1'},
    'apps.zhiding.tasks.multiply': {'queue': 'sq2', 'routing_key': 'sq2'},
    '*': {'queue': 'default', 'routing_key': 'default'},
}

但是筆者在實際使用中發(fā)現(xiàn)后面這種方式配置始終未生效，不知道是不是筆者版本的不同，沒有做更多的研究，如果你能找到問題的原因，歡迎評論交流。

啟動worker

# 筆者使用的windows，啟動時需要加上-P eventlet
celery -A zkcelery worker -l info -P eventlet

啟動后隊列中出現(xiàn)配置中的個隊列

同時會在rabbitmq中創(chuàng)建（如果不存在）4個隊列，交換機和相應(yīng)的綁定關(guān)系（當然也可以直接通過rabbitmq管理端直接創(chuàng)建自己需要的隊列、交換機和綁定，具體根據(jù)個人習(xí)慣或者視工作場景而定選擇）

以隊列q1示例：

暫時先關(guān)閉worker，便于觀察消息隊列中的消息。
向隊列中發(fā)送幾條消息，消息均進入到配置中指定的queue中

再次啟動worker，隊列中的消息立馬被消費

如何做到消費指定的隊列中的消息，只需要啟動的時候加上參數(shù)Q

# -Q指定消費的隊列
# -n 指定worker節(jié)點的名稱，避免啟動多個時的重名沖突
celery -A zkcelery worker -l info -Q q1 -n node1 -P eventlet

可以看到終端中queues只有q1了

q1中的消息被消費掉了，其他隊列沒有變化

也可以同時指定多個消費隊列

celery -A zkcelery worker -l info -Q q2,default -n node2 -P eventlet

當然也可以在生產(chǎn)方指定推送的隊列，舉例如下：

到此這篇關(guān)于django+celery+RabbitMQ自定義多個消息隊列的實現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)django celery RabbitMQ消息隊列內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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