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我正在研究一个小但计算密集的 Python应用程序.计算密集型工作可以分成几个可以同时执行的部分.我试图找到一个合适的堆栈来实现这一目标.
目前我计划在Apache2 WSGI上使用带有Celery的Flask应用程序作为任务队列.
在下面,如果有3个或更多工作者可用,a_long_process(),another_long_process()和yet_another_long_process()会同时执行吗?在进程执行时是否会阻止Flask应用程序?
来自Flask app:
@myapp.route('/foo')
def bar():
task_1 = a_long_process.delay(x, y)
task_1_result = task_1.get(timeout=1)
task_2 = another_long_process.delay(x, y)
task_2_result = task_2.get(timeout=1)
task_3 = yet_another_long_process.delay(x, y)
task_3_result = task_3.get(timeout=1)
return task_1 + task_2 + task_3
tasks.py:
from celery import Celery
celery = Celery('tasks', broker="amqp://guest@localhost//", backend="amqp://")
@celery.task
def a_long_process(x, y):
return something
@celery.task
def another_long_process(x, y):
return something_else
@celery.task
def yet_another_long_process(x, y):
return a_third_thing
最佳答案
您应该更改代码,以便工作人员可以并行工作:
@myapp.route('/foo')
def bar():
# start tasks
task_1 = a_long_process.delay(x, y)
task_2 = another_long_process.delay(x, y)
task_3 = yet_another_long_process.delay(x, y)
# fetch results
try:
task_1_result = task_1.get(timeout=1)
task_2_result = task_2.get(timeout=1)
task_3_result = task_3.get(timeout=1)
except TimeoutError:
# Handle this or don't specify a timeout.
raise
# combine results
return task_1 + task_2 + task_3
此代码将阻止,直到所有结果都可用(或达到超时).
Will the Flask app be blocked while the processes are executing?
此代码仅阻止WSGI容器的一个worker.整个站点没有响应,取决于您使用的WSGI容器. (例如Apache mod_wsgi,uWSGI,gunicorn等)大多数WSGI容器会产生多个worker,因此在代码等待任务结果时只会阻塞一个worker.
对于这种应用程序,我建议使用gevent,它为每个请求生成一个单独的greenlet,并且非常轻量级.
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转载注明原文:Python,Flask和Celery的并发异步流程 - 乐贴网