如何在Linux上配置Celery集群

在 Linux 上配置 Celery 集群需要以下几个步骤：

1. 安装 Celery 和相关依赖库：

   使用 pip 安装 Celery 和其他必要的库，例如 Redis（用于消息代理）和 Django（如果你使用 Django 作为后端）。

   pip install celery redis django
   

2. 创建一个新的 Celery 项目或在现有项目中添加 Celery 支持：

   如果你还没有一个项目，可以创建一个新的项目。在项目根目录下创建一个名为 celery.py 的文件，然后在 __init__.py 文件中导入 Celery 实例以确保它是项目的一部分。

   # project/celery.py
   from __future__ import absolute_import, unicode_literals
   import os
   from celery import Celery
   
   os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'project.settings')
   
   app = Celery('project')
   
   app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY')
   
   app.autodiscover_tasks()
   

   # project/__init__.py
   from __future__ import absolute_import, unicode_literals
   from .celery import app as celery_app
   
   __all__ = ('celery_app',)
   

3. 配置 Celery 和 Redis：

   在 Django 的 settings.py 文件中，添加以下配置以设置 Celery 和 Redis：

   CELERY_BROKER_URL = 'redis://localhost:6379'
   CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://localhost:6379'
   CELERY_ACCEPT_CONTENT = ['application/json']
   CELERY_TASK_SERIALIZER = 'json'
   CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json'
   

4. 创建任务：

   在 Django 应用程序中创建一个新的任务。例如，在一个名为 tasks.py 的文件中创建一个简单的任务：

   from celery import shared_task
   
   @shared_task
   def add(x, y):
       return x + y
   

5. 运行 Celery worker：

   在项目根目录下，使用以下命令启动 Celery worker：

   celery -A project worker --loglevel=info
   

   这将启动一个 Celery worker，它将开始处理任务队列中的任务。你可以根据需要启动多个 worker 来实现集群。

6. 调用任务：

   现在你可以从你的应用程序中调用 Celery 任务。例如，在 Django 视图中调用 add 任务：

   from .tasks import add
   
   result = add.delay(4, 4)
   

通过以上步骤，你已经成功地在 Linux 上配置了一个 Celery 集群。你可以根据需要调整 worker 的数量、Redis 配置等以满足你的需求。

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