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| 摘要 | ||
Celery 4.0.2 是一个支持 Python 2.7、3.4 和 3.5 以及 PyPy 的分布式任务队列系统。该版本引入了新的配置选项,如 CELERY_QUEUE_HA_POLICY,优化了任务处理流程,并修复了多项性能问题。文档详细说明了如何从旧版本升级,包括配置更改和移除的部分功能。Celery 4.0.2 还改进了与静态分析工具的兼容性,并支持新的实验性监控工具 Flower。 | ||
| AI总结 | ||
### Celery v4.0.2 文档总结
#### 1. 核心功能与特点
- **任务队列与分布式系统**:Celery 是一个简单、灵活且可靠的分布式系统,用于处理大量消息,并提供运维工具以维护该系统。
- **实时处理与任务调度**:支持实时任务处理和任务调度。
- **活跃社区**:拥有庞大且多元的用户和贡献者社区,可通过 IRC 或邮件列表加入。
#### 2. 主要更新
- **兼容性**:
- 支持 CPython 2.7、3.4、3.5 以及 PyPy。
- 不再支持 Python 2.6。
- **新特性**:
- **新任务消息协议**:提供更高效的任务通信。
- **新的设置名称**:设置名称改为小写(如 `CELERY_QUEUE_HA_POLICY`)。
- **新的 `Task.subtask_from_request` 方法**:返回当前请求的子任务。
- **支持静态分析工具**:如 PyDev/PyCharm/pylint 等。
- **优化与修复**:
- 修复 `Results.get_many` 方法不尊重超时参数的问题。
- 修复 `Worker.ETA` 调度器的毫秒精度问题。
- 修复 `kombu` 导入问题(Python 3.2)。
- 修复 `celery.contrib.batches` 的兼容性问题。
#### 3. 重要变更
- **弃用与移除的特性**:
- 移除了部分 Django 相关功能(因简化或资金问题)。
- 移除了旧的任务基类(`celery.contrib.methods`)。
- **配置更改**:
- 数据库结果后端设置名称从 `sqlalchemy_*` 改为 `database_*`。
- `chain(A, B, C)` 现在可能返回组或其他类型,具体取决于优化。
#### 4. 升级指南
- **从 Celery 3.1 升级**:
- 升级到 Celery 3.1.25。
- 更新配置文件中的新设置名称。
- 读取文档中的重要注意事项。
- 升级到 Celery 4.0。
- **重要注意事项**:
- 默认日志和 PID 目录创建支持(`CELERY_CREATE_DIRS`)。
- 默认 PID 文件路径为 `/var/run/celery/%n.pid`,日志文件路径为 `/var/log/celery/%n.log`。
#### 5. 性能优化与问题修复
- **任务处理**:
- 优化任务撤销逻辑,改进 `TaskRevokedError` 的处理。
- `AsyncResult.collect` 现在支持 `intermediate` 参数。
- **事件与监控**:
- 事件状态的 `tasks_by_name` 应用过滤逻辑。
- 支持新的 `task-revoked` 事件字段(`terminated`, `signum`, `expired`)。
- **其他**:
- 修复 `CELERYD_POOL_RESTARTS` 设置与池重启的问题。
- 修复 `chain.apply` 的参数传递问题。
#### 6. 兼容性与依赖
- 依赖于 `billiard 2.7.3.18` 和 `kombu 2.3.1`。
- 支持与静态分析工具(如 PyDev/PyCharm/pylint)兼容。
#### 7. 文档与资源
- 开发文档已迁移至 [Read The Docs](http://docs.celeryproject.org/en/master)。
- 官方支持的文档和教程可参考 Celery 项目主页。
#### 8. 版权与许可
- 文档遵循 [Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International](https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/legalcode) 许可证。
- 软件遵循 [BSD License (3 Clause)](https://tldrlegal.com/license/bsd-3-clause-license)。
总结:Celery v4.0.2 提供了更强的任务处理能力、优化的性能和更好的兼容性,同时修复了多项问题,适合需要高效分布式任务处理的用户。 | ||
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Celery v4.0.2 Documentation
Celery 4.0 Documentation