Celery

Celery to oprogramowanie typu open source, które służy do implementacji asynchronicznej kolejki zadań. Choć jest napisane w języku Python, można je wykorzystywać w dowolnym języku programowania. Kolejka zadań, oparta o rozproszone przesyłanie wiadomości, choć w głównej mierze skupia się na funkcjonowaniu w czasie rzeczywistym, umożliwia także wykonywanie z góry zaplanowanych operacji. Jest pewnego rodzaju mechanizmem, który zajmuje się organizacją i dystrybucją pracy pomiędzy wątkami lub maszynami. Jej dane wejściowe w Celery tworzą jedną jednostkę pracy nazywaną zadaniem. Oprogramowanie nieustannie monitoruje kolejkę i sprawdza, czy nie ma kolejnych zadań do uruchomienia na jednym lub kilku serwerach jednocześnie przy użyciu przetwarzania wieloprocesowego. Umożliwia również delegowanie zadań długotrwałych w trakcie szybkiego odpowiadania na żądanie. A zatem może obsługiwać takie zadania, jak wysłanie e-maili do konkretnego użytkownika lub też aktualizować dane wewnętrznie w swoim systemie po zakończeniu danego zadania.

Celery – kolejka zadań oparta na rozproszonych wiadomościach

 Celery wykorzystuje wiadomości w procesie komunikowania klasycznego modelu producer/consumer. Zarówno producenci (system zajmujący się umieszczeniem zadania w kolejce zadań), jak i konsumenci (pracownicy/użytkownicy) sprawdzają początek kolejki zadań pod kątem oczekujących zadań, a następnie wybierają i wykonują pierwsze z nich. Kolejka zadań, która pośredniczy w komunikacji pomiędzy producentem a konsumentem to tzw. broker. Dodatkowo pracownicy sami mogą dodawać nowe zadania do kolejki, dlatego też mogą pełnić funkcję producenta.

Celery zajmuje się całą logiką sterującą projektem, a przy tym jest oprogramowaniem łatwym i szybkim w konfiguracji. Zawiera szereg narzędzi automatyzujących i ułatwiających monitorowanie kolejki zadań. Co więcej, jest łatwe do integracji z Django, Flask czy Pylons. Umożliwia także zmianę swojego zachowania lub rozszerzenie funkcjonalności poprzez stosowanie przez programistów odpowiednich webhooks, które oznaczają tu niestandardowe wykonania zwrotne. Dodatkowo elementy webhooks korzystają z protokołu HTTP, co pozwala na ich integracje z usługami sieciowymi bez tworzenia nowych struktur w Celery. Ze względu na fakt, że kolejki zadań związane z implementacją nie należy do najprostszych części Pythona, zrozumienie tego narzędzia może być trudne dla początkujących programistów.

Czy szukasz wykonawcy Celery ?

Sprawdź case studies

Broker wiadomości – który wybrać? RabbitMQ, Redis czy inne rozwiązania

Celery do działania wymaga brokera wiadomości – systemu, który pośredniczy w przesyłaniu zadań między producentem (aplikacją wysyłającą zadania) a konsumentem (pracownikiem wykonującym te zadania). Wybór odpowiedniego brokera ma kluczowe znaczenie dla wydajności i niezawodności systemu.

Najczęściej stosowane brokery to RabbitMQ i Redis:

• RabbitMQ – Jest zaawansowanym systemem kolejkowania wiadomości opartym na protokole AMQP. Oferuje bogaty zestaw funkcji, takich jak trwałe kolejkowanie, priorytety zadań, routing i obsługa wielu kolejek. Jest doskonałym wyborem dla aplikacji wymagających niezawodności i elastycznego zarządzania kolejkami.
• Redis – To szybka baza danych w pamięci, która może działać jako broker Celery, wykorzystując listy jako mechanizm kolejkowania. Jest łatwiejszy w konfiguracji niż RabbitMQ, ale nie oferuje zaawansowanych funkcji, takich jak priorytety czy trwałość wiadomości (chyba że włączymy zapisy na dysk). Redis sprawdza się w prostych i wydajnych aplikacjach, które nie wymagają skomplikowanego zarządzania zadaniami.

Poza tymi dwoma popularnymi rozwiązaniami, Celery obsługuje również inne brokery, np.:

• Amazon SQS – Dobre rozwiązanie chmurowe, skalowalne i łatwe w zarządzaniu, ale z nieco większymi opóźnieniami.
• Kafka – Popularny system przesyłania strumieni danych, nadający się do bardzo dużych wolumenów komunikacji asynchronicznej.
• Database-backed brokers (np. SQLAlchemy, Django ORM) – Opcja dla mniejszych projektów, ale często mniej wydajna niż dedykowane systemy kolejkowania.

SPRAWDŹ SWOJĄ WIEDZE Z TEMATU celery

Pytanie

 1/5

Jak skonfigurować Celery w projekcie Django?

Musisz najpierw zainstalować Celery, dodaj 'celery' do INSTALLED_APPS w settings.py, następnie utwórz plik celery.py w swoim głównym katalogu projektu, a potem uzupełnij go odpowiednimi ustawieniami.

W Django nie jest możliwe skonfigurowanie Celery, musisz zmienić framework na Flask.

Musisz usunąć Django i zainstalować Celery,

Nie trzeba nic robić, Django i Celery są kompatybilne domyślnie bez żadnej konfiguracji.

Sprawdź odpowiedź

Czy Celery jest efektywnym rozwiązaniem do obsługi zadań asynchronicznych w Pythonie?

Tak, Celery to bardzo popularne i efektywne narzędzie do obsługi zadań asynchronicznych w Pythonie

Nie, Celery eksploruje możliwości funkcji synchrnonicznych, not asynchronicznych, w Pythonie

Nie, Celery został stworzony do obsługi zadań asynchronicznych w Ruby, nie w Pythonie

Nie, Celery jest specyficznym frameworkiem do tworzenia interfejsów użytkownika

Sprawdź odpowiedź

Jakie są typowe problemy, z którymi mógłbym się spotkać, używając Celery w moim projekcie?

Użycie Celery zawsze prowadzi do powolnej wydajności aplikacji.

Możliwość zablokowania się zadań - konsumenci mogą przestawać konsumować zadania, jeśli natrafią na nieskończoną pętlę lub nieoczekiwany błąd.

Masz problem z grafiką, ponieważ Celery nie obsługuje grafiki 3D.

Celery spowoduje niekompatybilność z systemem operacyjnym Windows.

Sprawdź odpowiedź

Jakie są różnice między Celery a innymi narzędziami do obsługi zadań asynchronicznych?

Celery nie obsługuje zadań asynchronicznych, tylko synchronicznych.

Celery jest jedynym narzędziem do obsługi zadań asynchronicznych.

Celery umożliwia wykonywanie złożonych koordynowanych zadań asynchronicznych, natomiast inne narzędzia są ograniczone do pojedynczych zadań.

Wszystkie narzędzia do obsługi zadań asynchronicznych, w tym Celery, działają identycznie.

Sprawdź odpowiedź

Jak Celery radzi sobie z zarządzaniem błędami w czasie wykonywania zadań?

Celery ignoruje błędy i kontynuuje działanie, nie przekazując żadnej informacji o błędzie.

Celery automatycznie poprawia błędy i kontynuuje wykonywanie zadań bez informowania o nich.

Celery przekierowuje błędy do zadania on_failure, jeżeli jest ustawione, lub propaguje błąd do głównego procesu.

Celery zatrzymuje wszystkie działania po wykryciu pierwszego błędu, co wymaga manualnego restartu systemu.

Sprawdź odpowiedź

Monitorowanie i zarządzanie zadaniami – Flower i inne narzędzia

Celery oferuje wbudowane mechanizmy do monitorowania i zarządzania zadaniami, ale w praktyce warto skorzystać z dodatkowych narzędzi, które ułatwiają śledzenie statusu i wydajności zadań asynchronicznych.

Jednym z najpopularniejszych narzędzi jest Flower – webowy panel do monitorowania Celery. Umożliwia on:

• podgląd aktywnych i zakończonych zadań,
• analizę czasu wykonania i statystyk dotyczących obciążenia,
• restartowanie nieudanych zadań,
• zarządzanie workerami (np. ich restartowanie lub wyłączanie).

Poza Flowerem, warto rozważyć inne metody monitorowania Celery:

• Prometheus + Grafana – pozwala na zbieranie metryk dotyczących pracy workerów Celery i wizualizację ich w czytelnych wykresach.
• Sentry – może pomóc w śledzeniu błędów związanych z zadaniami Celery, ułatwiając debugowanie niepowodzeń.
• Kombinacja Django Admin + Celery Task Result Backend – jeśli korzystasz z Django, możesz zapisywać wyniki zadań w bazie danych i przeglądać je przez panel administracyjny.

Dobre monitorowanie Celery pozwala szybciej wykrywać problemy, poprawiać wydajność i zapobiegać zatorom w kolejkach zadań, co jest kluczowe dla stabilności aplikacji asynchronicznych.