celery配置redis集群

时间: 2024-02-19 09:54:34 浏览: 39
以下是配置celery使用redis集群的步骤: 1.安装redis-py-cluster库 ```shell pip install redis-py-cluster ``` 2.在celery中配置broker_url ```python 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 ```shell 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。

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