日夕如是寒暑不间,基于Python3+Tornado6+APScheduler/Celery打造并发异步动态定时任务轮询服务

日夕如是寒暑不间,基于Python3+Tornado6+APScheduler/Celery打造并发异步动态定时任务轮询服务

    定时任务的典型落地场景在各行业中都很普遍,比如支付系统中,支付过程中因为网络或者其他因素导致出现掉单、卡单的情况,账单变成了“单边账”,这种情况对于支付用户来说,毫无疑问是灾难级别的体验,明明自己付了钱,扣了款,但是订单状态却未发生变化。所以,每一笔订单的支付任务流程中都需要一个定时轮询的备选方案,一旦支付中发生问题,定时轮询服务就可以及时发现和更正订单状态。

    又比如,之前的一篇以寡治众各个击破,超大文件分片上传之构建基于Vue.js3.0+Ant-desgin+Tornado6纯异步IO高效写入服务,在超大型文件分片传输任务过程中,一旦分片上传或者分片合并环节出了问题,就有可能导致超大型文件无法完整的传输到服务器中,从而浪费大量的系统带宽资源,所以每一个分片传输任务执行过程中也需要一个对应的定时轮询来“盯”着,防止过程中出现问题。

    在实际业务场景中,定时服务基本都作为主应用的附属服务而存在,不同定时任务的调度时间可能不一样,所以如果能够配合主服务并发异步调用定时任务,则可以单应用能够支持上万,甚至十万以上的定时任务,并且不同任务能够有独立的调度时间,这里通过Tornado配合APScheduler和Celery,分别展示不同的异步定时任务调用逻辑。

    APScheduler

    APScheduler(advanceded python scheduler)是一款及其优秀的Python3定时任务框架,它不仅支持并发异步调用定时任务,还可以动态地对定时任务进行管理,同时也支持定时任务的持久化。

    首先安装APScheduler以及Tornado6:

pip3 install apscheduler
pip3 install tornado==6.1

    随后导入基于Tornado的异步APScheduler:

from datetime import datetime  
from tornado.ioloop import IOLoop, PeriodicCallback
from tornado.web import RequestHandler, Application
from apscheduler.schedulers.tornado import TornadoScheduler

    这里TornadoScheduler实例就具备了Tornado的事件循环特性,随后声明异步定时任务:

async def task():  
print('[APScheduler][Task]-{}'.format(datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f')))

    随后初始化定时任务对象:

scheduler = None

# 初始化
def init_scheduler():

global scheduler

scheduler = TornadoScheduler()

scheduler.start()

scheduler.add_job(task,"interval",seconds=3,id="job1",args=())

print("定时任务启动")

    这里启动后就添加一个定时任务,每隔三秒执行一次。

    接着main入口启动服务:

if __name__ == '__main__':

init_scheduler()

    系统返回:

C:\Users\liuyue\www\tornado6>python test_scheduler.py
定时任务启动
[APScheduler][Task]-2022-07-28 22:13:47.792582
[APScheduler][Task]-2022-07-28 22:13:50.783016
[APScheduler][Task]-2022-07-28 22:13:53.783362
[APScheduler][Task]-2022-07-28 22:13:56.775059
[APScheduler][Task]-2022-07-28 22:13:59.779563

    随后创建Tornado控制器视图:

class SchedulerHandler(RequestHandler):
def get(self):
job_id = self.get_query_argument('job_id', None)
action = self.get_query_argument('action', None)
if job_id:
# 添加任务
if 'add' == action:
if job_id not in job_ids:
job_ids.append(job_id)
scheduler.add_job(task, 'interval', seconds=3, id=job_id, args=(job_id,))
self.write('[TASK ADDED] - {}'.format(job_id))
else:
self.write('[TASK EXISTS] - {}'.format(job_id))
# 删除任务
elif 'remove' == action:
if job_id in job_ids:
scheduler.remove_job(job_id)
self.write('[TASK REMOVED] - {}'.format(job_id))
else:
self.write('[TASK NOT FOUND] - {}'.format(job_id))
else:
self.write('[INVALID PARAMS] INVALID job_id or action')

    这里通过传参来动态的删减异步定时任务,对于完成轮询任务的定时任务,完全可以物理删除,从而节约系统资源,随后添加路由并且启动Tornado服务:

if __name__ == '__main__':

routes = [url(r"/scheduler/",SchedulerHandler)]

init_scheduler()

# 声明tornado对象
application = Application(routes,debug=True)
application.listen(8888)
IOLoop.current().start()

    APScheduler定时任务持久化    

    所谓任务持久化,即任务存储在诸如文件或者数据库这样的持久化容器中,如果APScheduler定时任务服务进程中断,未执行的任务还会保留,当服务再次启动时,定时任务可以从数据库中读取出来再次被装载调用,这里以redis数据库为例子:

from apscheduler.jobstores.redis import RedisJobStore

# 初始化
def init_scheduler():

global scheduler

jobstores = {
'default': RedisJobStore(jobs_key='cron.jobs',run_times_key='cron.run_times',
host='localhost', port=6379,)
}

scheduler = TornadoScheduler(jobstores=jobstores)

scheduler.start()

scheduler.add_job(task,"interval",seconds=3,id="job1",args=())

print("定时任务启动")

    这里通过jobstores参数将redis装载到定时任务服务中,当创建任务时,数据库中会以hash的形式来存储任务明细:

127.0.0.1:6379> keys *
1) "cron.run_times"
2) "cron.jobs"
127.0.0.1:6379> type cron.jobs
hash
127.0.0.1:6379> hgetall cron.jobs
1) "job1"
2) "\x80\x05\x95\x14\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00}\x94(\x8c\aversion\x94K\x01\x8c\x02id\x94\x8c\x04job1\x94\x8c\x04func\x94\x8c\x0e__main__:task1\x94\x8c\atrigger\x94\x8c\x1dapscheduler.triggers.interval\x94\x8c\x0fIntervalTrigger\x94\x93\x94)\x81\x94}\x94(h\x01K\x02\x8c\btimezone\x94\x8c\x1bpytz_deprecation_shim._impl\x94\x8c\twrap_zone\x94\x93\x94\x8c\bbuiltins\x94\x8c\agetattr\x94\x93\x94\x8c\bzoneinfo\x94\x8c\bZoneInfo\x94\x93\x94\x8c\t_unpickle\x94\x86\x94R\x94\x8c\x0cAsia/Irkutsk\x94K\x01\x86\x94R\x94h\x19\x86\x94R\x94\x8c\nstart_date\x94\x8c\bdatetime\x94\x8c\bdatetime\x94\x93\x94C\n\a\xe6\a\x1c\x16\x1e&\x0b\xc7\x8b\x94h\x1d\x86\x94R\x94\x8c\bend_date\x94N\x8c\binterval\x94h\x1f\x8c\ttimedelta\x94\x93\x94K\x00K\x03K\x00\x87\x94R\x94\x8c\x06jitter\x94Nub\x8c\bexecutor\x94\x8c\adefault\x94\x8c\x04args\x94)\x8c\x06kwargs\x94}\x94\x8c\x04name\x94\x8c\x05task1\x94\x8c\x12misfire_grace_time\x94K\x01\x8c\bcoalesce\x94\x88\x8c\rmax_instances\x94K\x01\x8c\rnext_run_time\x94h!C\n\a\xe6\a\x1c\x16\x1e,\x0b\xc7\x8b\x94h\x1d\x86\x94R\x94u."

    而如果删除任务,redis数据库中的任务也会同步删除。

    至此,APScheduler配合Tornado就完成了一个简单的并发异步定时任务服务。

    Celery

    celery是一款在Python定时任务领域“开风气之先”的框架,和APScheduler相比,celery略显臃肿了一点,同时,celery并不具备任何任务持久化的功能,也需要三方的容器进行支持。

    首先安装5.0以上版本:

pip3 install celery==5.2.7

    随后,初始化任务对象:

from celery import Celery
from datetime import timedelta
from redisbeat.scheduler import RedisScheduler

app = Celery("tornado")


app.conf["imports"] = ["celery_task"]

# 定义broker
app.conf.broker_url = "redis://localhost:6379"

# 任务结果
app.conf.result_backend = "redis://localhost:6379"

# 时区
app.conf.timezone = "Asia/Shanghai"

    这里任务代理(broker)和任务结果(result_backend)也都存储在redis中。

    紧接着声明异步任务方法:

from celery import shared_task
import asyncio

async def consume():

return 'test'

@shared_task
def async_job():

return asyncio.run(consume())

    这里通过asyncio库间接调用异步方法。

    然后添加定时任务的配置:

from datetime import timedelta 

# 需要执行任务的配置
app.conf.beat_schedule = {
"task1": {
"task": "celery_task.async_consume", #执行的方法
"schedule": timedelta(seconds=3),
"args":()
},
}

    随后启动worker服务:

celery -A module_name worker --pool=solo -l info

    接着启动beat服务:

celery -A module_name beat -l info

    异步定时任务会被装载执行,系统返回:

C:\Users\liuyue\www\tornado6>celery -A test_celery worker --pool=solo -l info

-------------- celery@LIUYUE354D v5.2.7 (dawn-chorus)
--- ***** -----
-- ******* ---- Windows-10-10.0.22000-SP0 2022-07-28 22:55:00
- *** --- * ---
- ** ---------- [config]
- ** ---------- .> app: tornado:0x23769b40430
- ** ---------- .> transport: redis://localhost:6379//
- ** ---------- .> results: redis://localhost:6379/
- *** --- * --- .> concurrency: 4 (solo)
-- ******* ---- .> task events: OFF (enable -E to monitor tasks in this worker)
--- ***** -----
-------------- [queues]
.> celery exchange=celery(direct) key=celery


[tasks]
. celery_task.async_job
. celery_task.job
. test_celery.sub

[2022-07-28 22:55:02,234: INFO/MainProcess] Connected to redis://localhost:6379//
[2022-07-28 22:55:04,267: INFO/MainProcess] mingle: searching for neighbors
[2022-07-28 22:55:11,552: INFO/MainProcess] mingle: all alone
[2022-07-28 22:55:21,837: INFO/MainProcess] celery@LIUYUE354D ready.
[2022-07-28 22:58:26,032: INFO/MainProcess] Task celery_task.job[b0337808-c90b-450b-98bc-fd577f7039d0] received
[2022-07-28 22:58:28,086: INFO/MainProcess] Task celery_task.job[b0337808-c90b-450b-98bc-fd577f7039d0] succeeded in 2.062999999994645s: 'test'
[2022-07-28 22:58:28,099: INFO/MainProcess] Task celery_task.job[f4aa4304-02c3-48ee-8625-fa1fe27b8e98] received
[2022-07-28 22:58:28,099: INFO/MainProcess] Task celery_task.job[f4aa4304-02c3-48ee-8625-fa1fe27b8e98] succeeded in 0.0s: 'test'
[2022-07-28 22:58:28,975: INFO/MainProcess] Task celery_task.job[bb33981d-0629-4173-8375-128ba84d1f0f] received
[2022-07-28 22:58:28,975: INFO/MainProcess] Task celery_task.job[bb33981d-0629-4173-8375-128ba84d1f0f] succeeded in 0.0s: 'test'

    同时,在redis数据库中会以列表和字符串的形式存储任务明细和结果:

127.0.0.1:6379> keys *
1) "celery-task-meta-f4aa4304-02c3-48ee-8625-fa1fe27b8e98"
2) "celery-task-meta-bb33981d-0629-4173-8375-128ba84d1f0f"
3) "_kombu.binding.celery"
4) "celery-task-meta-b0337808-c90b-450b-98bc-fd577f7039d0"
5) "cron.run_times"
6) "cron.jobs"
7) "celery"

    从调度层面上讲,celery和APScheduler并无太大的不同,但从使用成本上看,celery比APScheduler多维护一个服务,worker和beat双服务的形式无形中也增加了系统监控资源的开销。

    动态维护异步定时任务

    从任务管理层面上看,celery毫无疑问输的很彻底,因为原生celery压根就不支持动态地修改定时任务。但我们可以通过三方库的形式来曲线救国:

pip3 install redisbeat

    这里通过redis的定时任务服务来取代celery原生的beat服务。

    建立redisbeat实例:

from celery import Celery
from datetime import timedelta
from redisbeat.scheduler import RedisScheduler

app = Celery("tornado")


app.conf["imports"] = ["celery_task"]

# 定义broker
app.conf.broker_url = "redis://localhost:6379"

# 任务结果
app.conf.result_backend = "redis://localhost:6379"

# 时区
app.conf.timezone = "Asia/Shanghai"

@app.task
def sub():

return "test"


schduler = RedisScheduler(app=app)
schduler.add(**{
'name': 'job1',
'task': 'test_celery.sub',
'schedule': timedelta(seconds=3),
'args': ()
})

    通过schduler.add方法就可以动态地添加定时任务,随后以redisbeat的形式启动celery服务:

celery -A test_celery beat -S redisbeat.RedisScheduler -l INFO

    此时经过改造的系统接受动态任务调用而执行:

C:\Users\liuyue\www\tornado6>celery -A test_celery worker --pool=solo -l info

-------------- celery@LIUYUE354D v5.2.7 (dawn-chorus)
--- ***** -----
-- ******* ---- Windows-10-10.0.22000-SP0 2022-07-28 23:09:50
- *** --- * ---
- ** ---------- [config]
- ** ---------- .> app: tornado:0x19c1a1f0040
- ** ---------- .> transport: redis://localhost:6379//
- ** ---------- .> results: redis://localhost:6379/
- *** --- * --- .> concurrency: 4 (solo)
-- ******* ---- .> task events: OFF (enable -E to monitor tasks in this worker)
--- ***** -----
-------------- [queues]
.> celery exchange=celery(direct) key=celery


[tasks]
. celery_task.async_job
. celery_task.job
. test_celery.sub

[2022-07-28 23:09:52,916: INFO/MainProcess] Connected to redis://localhost:6379//
[2022-07-28 23:09:54,971: INFO/MainProcess] mingle: searching for neighbors
[2022-07-28 23:10:02,140: INFO/MainProcess] mingle: all alone
[2022-07-28 23:10:12,427: INFO/MainProcess] celery@LIUYUE354D ready.
[2022-07-28 23:10:12,440: INFO/MainProcess] Task test_celery.sub[ade9c5ad-d551-44f2-84e7-a2824b2d022d] received
[2022-07-28 23:10:14,518: INFO/MainProcess] Task test_celery.sub[ade9c5ad-d551-44f2-84e7-a2824b2d022d] succeeded in 2.0780000000013388s: 'test'
[2022-07-28 23:10:14,518: INFO/MainProcess] Task test_celery.sub[11927889-8385-4c88-aff1-42179b559db0] received
[2022-07-28 23:10:14,518: INFO/MainProcess] Task test_celery.sub[11927889-8385-4c88-aff1-42179b559db0] succeeded in 0.0s: 'test'
[2022-07-28 23:10:14,533: INFO/MainProcess] Task test_celery.sub[442cd168-5a68-4ade-b4e7-6ae4a92a53ae] received
[2022-07-28 23:10:14,533: INFO/MainProcess] Task test_celery.sub[442cd168-5a68-4ade-b4e7-6ae4a92a53ae] succeeded in 0.0s: 'test'
[2022-07-28 23:10:17,087: INFO/MainProcess] Task test_celery.sub[e4850b5d-28e9-47c8-88e6-d9086e93db88] received
[2022-07-28 23:10:17,087: INFO/MainProcess] Task test_celery.sub[e4850b5d-28e9-47c8-88e6-d9086e93db88] succeeded in 0.0s: 'test'

    相应地,也可以通过remove方法和任务id进行删除操作:

schduler.remove('job1')

    任务明细的存储形式上,也由列表升级成为了有序集合,提高了效率:

127.0.0.1:6379> type celery:beat:order_tasks
zset
127.0.0.1:6379> zrange celery:beat:order_tasks 0 -1
1) "{\"py/reduce\": [{\"py/type\": \"celery.beat.ScheduleEntry\"}, {\"py/tuple\": [\"job1\", \"test_celery.sub\", {\"__reduce__\": [{\"py/type\": \"datetime.datetime\"}, [\"B+YHHBcMDgfyGg==\", {\"py/reduce\": [{\"py/function\": \"pytz._p\"}, {\"py/tuple\": [\"Asia/Shanghai\", 28800, 0, \"CST\"]}]}]], \"py/object\": \"datetime.datetime\"}, 43, {\"py/reduce\": [{\"py/type\": \"celery.schedules.schedule\"}, {\"py/tuple\": [{\"py/reduce\": [{\"py/type\": \"datetime.timedelta\"}, {\"py/tuple\": [0, 3, 0]}]}, false, null]}]}, {\"py/tuple\": []}, {}, {}]}]}"

    至此,celery配合tornado打造异步定时任务就完成了。

    结语

   APScheduler长于灵活机动并可以依附于Tornado事件循环体系中,Celery则娴于调度和分布式的支持并相对独立,二者不分轩轾,各擅胜场,适合不同的业务应用场景,当然,在异步定时任务执行异常时的处理策略也有很多方面需要完善,比如由于实例夯死导致的过时触发问题、任务追赶和任务堆积问题、工作流场景下任务异常后是整体重试还是断点续传重试等,都需要具体问题具体分析。