celery配置redis集群

以下是配置celery使用redis集群的步骤：

1.安装redis-py-cluster库

pip install redis-py-cluster

2.在celery中配置broker_url

from celery import Celery
app = Celery('tasks', broker='redis://', backend='redis://')

app.conf.broker_url = 'redis+sentinel://<user>:<password>@<sentinel_host>:<sentinel_port>/<service_name>'
app.conf.broker_transport_options = {'master_name': '<service_name>'}

其中，`<user>`和`<password>`是redis集群的用户名和密码，`<sentinel_host>`和`<sentinel_port>`是sentinel的地址和端口，`<service_name>`是redis集群的服务名称。

3.启动celery worker

celery -A tasks worker --loglevel=info

相关问题

celery连接redis集群

要连接Redis集群，您可以按照以下步骤进行操作：
1. 首先，安装Celery和Redis库，您可以使用pip install命令进行安装。
2. 在您的代码中，创建一个Celery实例，使用celery_app=Celery("app")进行实例化。
3. 然后，通过配置broker_url参数来指定Redis的连接地址和端口。对于Redis集群，可以使用sentinel://协议来连接。例如：celery_app.conf.broker_url = 'sentinel://root:redis@localhost:26079;sentinel://root:redis@localhost:26080;sentinel://root:redis@localhost:26081'。
4. 如果您的集群有主节点名称，请使用broker_transport_options参数设置主节点名称。例如：celery_app.conf.broker_transport_options = {'master_name': "local-master"}。

以上是连接Redis集群的步骤。请确保您已经正确配置了Redis集群，并且在代码中使用了正确的连接参数。

celery redis集群

Celery是一个Python分布式任务队列框架，而Redis是一个高性能的键值存储数据库。当它们结合在一起时，可以构建一个强大的分布式任务队列系统。

Celery和Redis集群的结合可以提供以下功能：
1. 异步任务处理：Celery可以将任务异步地发送到Redis集群中，然后由工作节点处理。这样可以避免任务阻塞主线程，提高系统的响应速度。
2. 分布式任务调度：Redis集群可以作为Celery的消息代理，负责存储和传递任务消息。多个Celery工作节点可以从Redis集群中获取任务，并进行并行处理。
3. 任务结果存储：Celery可以将任务的执行结果存储在Redis集群中，以便后续查询和使用。
4. 任务队列监控：Redis集群可以提供监控和管理Celery任务队列的功能，例如查看队列长度、清理过期任务等。

为了搭建Celery和Redis集群，你需要进行以下步骤：
1. 安装和配置Redis集群：根据你的需求，可以选择使用Redis Sentinel或Redis Cluster来搭建Redis集群。配置好集群后，确保所有节点都正常运行。
2. 安装和配置Celery：使用pip安装Celery库，并在Celery配置文件中指定Redis集群的连接信息。
3. 编写任务代码：定义你的任务函数，并使用Celery的装饰器将其注册为Celery任务。
4. 启动Celery工作节点：在每个工作节点上启动Celery的工作进程，它们将从Redis集群中获取任务并执行。
5. 发布和调度任务：在你的应用程序中，使用Celery的API将任务发布到Redis集群中，并设置任务的调度规则。