共享基础状态的芹菜任务

Question

我想为在 Python 中的硬件资源上执行的操作实现一个调度程序。硬件资源封装在其自己的类中，对象包含状态信息，因此该对象应该只有一个实例。我试图用芹菜做到这一点。我的任务基类是：

from celery import Task
class ObClTask(Task):
def __init__(self):
self.val = 0
def add(self, add_val):
self.val += add_val
return self.val
def mult(self, mult_val):
self.val *= mult_val
return self.val

芹菜任务定义如下所示：

from celery import Celery
from obcl import ObClTask
@app.task(base=ObClTask)
def add(x):
return add.add(x)
@app.task(base=ObClTask)
def mult(x):
return mult.mult(x)

我从--concurrency=1开始celery，以确保只生成一个工人。

然后，运行类似

add.delay(5)
add.delay(5)
mult.delay(2)
mult.delay(2)

将返回5、10、0、0我想要的是5、10、20、40——即add和mult在同一实例上运行。我知道add和mult生成不同的ObClTask子类。但是有没有办法用芹菜实现我需要的东西？

编辑：这可能适用于类属性。但这是一种反模式吗？

Answer 1

@app.task(base=whatever)创建一个新的任务类，因此您最终会得到两个不同的任务实例。

我只是建议您不要使用任务实例来保持状态 - 这对于只读值或本地缓存(参见精细手册中的数据库连接缓存)都是可以的，但不适用于此用例。如果要在任务执行之间保持共享状态，请将状态保留在某个数据库中，在任务函数开始时读取它，并在完成后更新它(并且不要忘记设置一些锁，以便一次只有一个任务可以访问此资源)。

Answer 2

我在寻找类似问题的解决方案时发现了您的问题。这是我最终所做的。我正在使用 RabbitMQ 作为代理，使用 Redis 作为结果后端，但请根据您的情况进行调整：

文件 obcl/obcl.py：

class ObCl(object):
def __init__(self):
self.val = 0
def add(self, add_val):
self.val += add_val
return self.val
def mult(self, mult_val):
self.val *= mult_val
return self.val

文件obcl_tasks.py：

from obcl.obcl import ObCl
from celery import Celery
from celery.signals import worker_shutting_down

app = Celery('obcl_tasks', broker='pyamqp://guest@localhost//', backend='redis://localhost/')
my_obcl = ObCl()

@app.task
def add(x):
return my_obcl.add(x)

@app.task
def mult(x):
return my_obcl.mult(x)
@worker_shutting_down.connect
def task_sent_handler(sig=None, how=None, exitcode=None, **kwargs):
# Maybe close hardware resources when shutting down the worker?
# I had to in my case, you might too.
pass

从 obcl 模块的父文件夹运行芹菜。确保使用--concurrency=1，以便只有一个实例工作进程控制硬件。:

celery -A obcl.obcl_tasks worker --pool=solo --concurrency=1 --loglevel=info
-------------- celery@localhost v4.2.2 (windowlicker)
---- **** -----
--- * ***  * -- Linux-4.18.0-16-generic-x86_64-with-Ubuntu-18.04-bionic 2019-03-24 17:10:03
-- * - **** ---
- ** ---------- [config]
- ** ---------- .> app:         obcl_tasks:0x7f443c0bc5c0
- ** ---------- .> transport:   amqp://guest:**@localhost:5672//
- ** ---------- .> results:     redis://localhost/
- *** --- * --- .> concurrency: 1 (solo)
-- ******* ---- .> task events: OFF (enable -E to monitor tasks in this worker)
--- ***** -----
-------------- [queues]
.> celery           exchange=celery(direct) key=celery

[tasks]
. obcl.obcl_tasks.add
. obcl.obcl_tasks.mult
[2019-03-24 17:10:03,041: INFO/MainProcess] Connected to amqp://guest:**@127.0.0.1:5672//
[2019-03-24 17:10:03,049: INFO/MainProcess] mingle: searching for neighbors
[2019-03-24 17:10:04,070: INFO/MainProcess] mingle: all alone
[2019-03-24 17:10:04,086: INFO/MainProcess] celery@localhost ready.

现在，您可以调用任务，并且应该会获得预期的结果。

Python 3.6.7 (default, Oct 22 2018, 11:32:17)
[GCC 8.2.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from obcl.obcl_tasks import add, mult
>>> test = add.delay(5)
>>> test.result
5
>>> test = add.delay(5)
>>> test.result
10
>>> test = mult.delay(2)
>>> test.result
20
>>> test = mult.delay(2)
>>> test.result
40