枫之叶 世界是平衡的,每个人都是通过自己的努力,去决定自己生活的样子。

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分布式队列Celery实例:Tornado+celery实现后台耗时处理

需求 目前主要采用Django为后台服务框架,流量不大,但是处理比较耗资源操作时,非常耗时,比如导出大量数据的Excel、word文件等。 效果 思路 为了解决耗时问题,决定采用Tornado+celery的方案来提升性能和前端用户体验! 基础框架:Django(略)、Tornado 任务队列:Celery+Redis 实时推送:WebSocket(略) 实现基于Tornado的核心功能,Django作为web请求接收,当有耗时请求时就交给Tornado,Tornado+celery+Redis实现异步队列处理耗时请求,处理完成后将处理结果通过WebSocket推送给前台,这样就实现了简单后台异步队列处理耗时请求。 本文概要: - Tornado接收到耗时请求给Brokers——生产task - Celery的Workers处理完请求把结果给Result...

初识分布式队列Celery

认识Celery Celery是什么? Celery 是一个由 Python 编写的简单、灵活、可靠的用来处理大量信息的分布式系统,它同时提供操作和维护分布式系统所需的工具。 Celery 专注于实时任务处理,支持任务调度。 说白了,它是一个分布式队列的管理工具,我们可以用 Celery 提供的接口快速实现并管理一个分布式的任务队列。 官网对Celery的简介 Celery: Distributed Task Queue Celery is an asynchronous task queue/job queue based on distributed message passing. It is focused on real-time operation, but supports scheduling as well. The execution units, called...

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