芹菜任务共享基础状态

Question

我想为在Python中的硬件资源上执行的操作实现调度程序。硬件资源封装在自己的类中，该对象包含状态信息，因此应该只有该对象的一个​​实例。我试过用Celery这样做。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

Celery任务定义如下：

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)

我用celery开始--concurrency=1，以确保只产生一名工人。

然后，运行一个类似的序列

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

当我想要的是5，10，0，0 - 即5和10在同一个实例上运行时，将返回20，40，add，mult。据我所知，add和mult生成不同的ObClTask子类。但有没有办法实现我对Celery的需求？

编辑：这可能适用于类属性。但这是反模式吗？

Answer 1

@app.task(base=whatever)创建了一个新的任务类，因此最终得到两个不同的任务实例。

我强烈建议你不要使用任务实例来保持状态 - 这对于只读值或本地缓存（cf the db connection cache in the fine manual）都是可以的，但不适用于这个用例。如果要维护任务执行之间的共享状态，请将状态保存在某个数据库中，在任务函数开始时读取它并在完成后更新它（并且不要忘记设置某个锁，这样只有一个任务可以访问它资源一次）。

Answer 2

我在寻找类似问题的解决方案时找到了您的问题。这就是我最终做的事情。我使用RabbitMQ作为经纪人而Redis作为结果后端，但是根据你的情况调整它：

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 / 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celery。确保使用--concurrency=1，因此您只有一个实例工作进程来控制您的硬件。 ：

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，您可以调用您的任务，并获得预期的结果。

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