环境版本：

windows7 x64

django 1.11.6

django-celery 3.2.2

1)通过eclipse，右击项目名称，Run As----Pydev:Django

2)在manage.py文件所在路径执行命令：python manage.py runserver 0.0.0.0:8000

本次启动采用方式1，启动成功后，控制台日志打印信息如下：

2、在...\testdj\testdj\testdj下新建celery配置文件celeryconfig.py：

#-*- coding: utf-8 -*-

'''Created on 2019年8月28日

@author: lenovo'''

importceleryimportdjcelery#当djcelery.setup_loader()运行时，Celery便会去查看INSTALLD_APPS下包含的所有app目录中的tasks.py文件，找到标记为task的方法，将它们注册为celery task。

djcelery.setup_loader()#设置不同的队列，不要只使用默认的队列，这样当任务比较多的时候任务之间会相互影响(例如将普通任务和定时任务混在一起)，

CELERY_QUEUES={#定时任务队列

'beat_tasks':{'exchange':'beat_tasks','exchange_type':'direct','binding_key':'beat_tasks'},'work_queue':{'exchange':'work_queue','exchange_type':'direct','binding_key':'work_queue'}#普通任务队列

}

CELERY_DEFAULT_QUEUE='work_queue' #设置默认队列，若不指定队列则使用该队列

CELERY_IMPORTS=('course.tasks',

)#参数配置可参考官网：http://docs.celeryproject.org/en/latest/userguide/configuration.html

CELERY_ACKS_LATE=True #允许重试

CELERYD_FORCE_EXECV=True #可以让Celery更加可靠,只有当worker执行完任务后,才会告诉MQ,消息被消费，防治死锁

CELERYD_CONCURRENCY=4 #设置并发的worker数量

CELERYD_MAX_TASKS_PRE_CHILD=100 #每个worker最多执行100个任务被销毁，可以防止内存泄露

CELERYD_TASK_TIME_LIMIT=12*30 #单个任务的最大运行时间为6分钟，超过的话就被杀掉

3、在项目路径...\testdj\testdj下新建app，命名为course

右击项目名称testdj，选择Django---create application(mange.py startapp)，输入app名称完成创建；

4、将新建的course这个app和djcelery模块注册到settings.py中：

INSTALLED_APPS =['django.contrib.admin','django.contrib.auth','django.contrib.contenttypes','django.contrib.sessions','django.contrib.messages','django.contrib.staticfiles','djcelery','course',

]

注册djcelery是为了后续通过manage.py使用其相关命令 ；

5、建立Celery与django的关系，包括broker和backend设置，在settings.py中完成相关配置：

#Celery

from celeryconfig import *BROKER_BACKEND='redis'BROKER_URL='redis://localhost:6379/1'CELERY_RESULT_BACKEND='redis://localhost:6379/2'

6、在...\testdj\testdj\course下新建tasks.py文件

#-*- coding: utf-8 -*-

'''Created on 2019年8月28日

@author: lenovo'''

importtimefrom celery.task importTaskclassCourseTask(Task):

name='course-task' #给该任务起一个名字，这样可以用它在其他地方表示这个任务

def run(self,*args,**kwargs):print 'start course task'time.sleep(4)print 'args={},kwargs={}'.format(args, kwargs)print 'end course task'

7、新建views.py

#-*- coding: utf-8 -*-

'''Created on 2019年8月29日

@author: lenovo'''

from course.tasks importCourseTaskfrom django.http importJsonResponsedefdo(request):#执行异步任务

print 'start do request'CourseTask.delay()print 'end do request'

return JsonResponse({'result':'ok'})

8、修改urls.py文件：

from django.conf.urls importurlfrom django.contrib importadminfrom course importviews

urlpatterns=[

url(r'^admin/', admin.site.urls),

url(r'^do/$',views.do,name='do'),

]

9、启动worker：在manage.py文件所在路径下执行命令python manage.py celery worker -l INFO

10、打开浏览器访问http://127.0.0.1:8000/do/完成请求发送，查看runserver启动的服务日志显示通过views.py已发送任务成功，查看worker日志显示worker已接收到任务并进行了消费

并且我们发起请求时，

start do request

end do request

是实时打印的(而非等待4S才打印end do request)，说明任务未出现阻塞情况，证明任务是异步的。

11、增加定时任务设置：修改celeryconfig.py文件，增加定时任务，并指定定时任务运行在beat_tasks队列中：

#-*- coding: utf-8 -*-

'''Created on 2019年8月28日

@author: lenovo'''

importceleryimportdjcelery#当djcelery.setup_loader()运行时，Celery便会去查看INSTALLD_APPS下包含的所有app目录中的tasks.py文件，找到标记为task的方法，将它们注册为celery task。

djcelery.setup_loader()#设置不同的队列，不要只使用默认的队列，这样当任务比较多的时候任务之间会相互影响(例如将普通任务和定时任务混在一起)，

CELERY_QUEUES={#定时任务队列

'beat_tasks':{'exchange':'beat_tasks','exchange_type':'direct','binding_key':'beat_tasks'},'work_queue':{'exchange':'work_queue','exchange_type':'direct','binding_key':'work_queue'}#普通任务队列

}

CELERY_DEFAULT_QUEUE='work_queue' #设置默认队列，若不指定队列则使用该队列

CELERY_IMPORTS=('course.tasks',

)#参数配置可参考官网：http://docs.celeryproject.org/en/latest/userguide/configuration.html

CELERY_ACKS_LATE=True #允许重试

CELERYD_FORCE_EXECV=True #可以让Celery更加可靠,只有当worker执行完任务后,才会告诉MQ,消息被消费，防治死锁

CELERYD_CONCURRENCY=4 #设置并发的worker数量

CELERYD_MAX_TASKS_PRE_CHILD=100 #每个worker最多执行100个任务被销毁，可以防止内存泄露

CELERYD_TASK_TIME_LIMIT=12*30 #单个任务的最大运行时间为6分钟，超过的话就被杀掉

#设置定时任务

from datetime importtimedelta

CELERYBEAT_SCHEDULE={'task1':{'task':'course-task','schedule':timedelta(seconds=5),'options':{'queue':'beat_tasks'}

}

}

12、启动beat：执行命令python manage.py celery beat -l INFO

13、查看beat日志定时任务发送情况以及worker日志任务消费情况，当前定时任务跑在beat_tasks队列里正常

beat日志显示按照定时任务设置要求每隔5s发送一次任务：

worker日志显示worker成功消费了每个定时任务：