celery

Django：Python 界最全能的 web 开发框架，battery-include 各种功能完备，可维护性和开发速度一级棒。常有人说 Django 慢，其实主要慢在 Django ORM 与数据库的交互上，所以是否选用 Django，取决于项目对数据库交互的要求以及各种优化。而对于 Django 的同步特性导致吞吐量小的问题，其实可以通过 Celery 等解决，倒不是一个根本问题。Django 的项目代表：Instagram，Guardian。 Tornado：天生异步，性能强悍是 Tornado 的名片，然而 Tornado 相比 Django 是较为原始的框架，诸多内容需要自己去处理。当然，随着项目越来越大，框架能够提供的功能占比越来越小，更多的内容需要团队自己去实现，而大项目往往需要性能的保证，这时候 Tornado 就是比较好的选择。Tornado项目代表：知乎。 Flask：微框架的典范，号称 Python 代码写得最好的项目之一。Flask 的灵活性，也是双刃剑：能用好 Flask 的，可以做成 Pinterest，用不好就是灾难（显然对任何框架都是这样）。Flask 虽然是微框架，但是也可以做成规模化的 Flask。加上 Flask 可以自由选择自己的数据库交互组件（通常是 Flask-SQLAlchemy），而且加上 celery +redis 等异步特性以后

一、Celery 核心模块 1. Brokers brokers 中文意思为中间人，在这里就是指 任务队列本身 ，接收生产者发来的消息即Task，将任务存入队列。任务的消费者是Worker，Brokers 就是生产者和消费者存放/拿取产品的地方(队列)。Celery 扮演生产者和消费者的角色。 常见的 brokers 有 rabbitmq、redis、Zookeeper 等。推荐用Redis或RabbitMQ实现队列服务。 2. Workers 就是 Celery 中的 工作者 ，执行任务的单元，类似与生产/消费模型中的消费者。它实时监控消息队列，如果有任务就从队列中取出任务并执行它。 3. Backend / Result Stores 用于存储任务的执行结果 。队列中的任务运行完后的结果或者状态需要被任务发送者知道，那么就需要一个地方储存这些结果，就是 Result Stores 了。 常见的 backend 有 redis、Memcached 甚至常用的数据库都可以。 4. Tasks 就是 想在队列中进行的任务 ，有异步任务和定时任务。一般由用户、触发器或其他操作将任务入队，然后交由 workers 进行处理。 5. Beat 定时任务调度器 ，根据配置定时将任务发送给Brokers。 二、Celery 基本使用 1.创建一个celery application

python高并发的解决方案 一.cdn加速 简单说就是把静态资源放到别人服务器上 全称 :Content Delivery Network或Content Ddistribute Network，即内容分发网络 基本思路 ： 尽可能避开互联网上有可能影响数据传输速度和稳定性的瓶颈和环节，使内容传输的更快、更稳定。通过在网络各处放置节点服务器所构成的在现有的互联网基础之上的一层智能虚拟网络，CDN系统能够实时地根据网络流量和各节点的连接、负载状况以及到用户的距离和响应时间等综合信息将用户的请求重新导向离用户最近的服务节点上。 目的 ： 解决因分布、带宽、服务器性能带来的访问延迟问题，适用于站点加速、点播、直播等场景。使用户可就近取得所需内容，解决 Internet网络拥挤的状况，提高用户访问网站的响应速度和成功率。 控制时延无疑是现代信息科技的重要指标，CDN的意图就是尽可能的减少资源在转发、传输、链路抖动等情况下顺利保障信息的连贯性。 CDN就是扮演者护航者和加速者的角色，更快准狠的触发信息和触达每一个用户，带来更为极致的使用体验。 二.精灵图 什么是精灵图： css精灵,是一种网页图片应用处理技术。主要是指将网页中需要的零星的小图片集成到一个大的图片中 应用的原因： 1.减少对浏览器的请求次数，避免网页的延迟 2.方便小图标的统一管理 精灵图的制作： 1.软件：ps 2

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 有人说，程序员总是对好的东西如数家珍，对不好的东西置若罔闻。2015 年，当微服务炒作开始飞起，每个人都在议论它的好处： 弹性； 伸缩性； 易于部署； 清晰的边界。 我们公司也从单体转向了微服务，但最后在二者之间找到了一个平衡点。微服务的一些好处是切实存在的，但它的一些缺点和潜在风险也不可忽视。 从单体到微服务 我于 2017 年加入公司，当时我们的团队大约有 20 名工程师，我们的应用程序是一个部署在 ECS 上的 Django 单体。 在过去两年里，我们开发了很多新服务，以下是一个不完整的清单： 票据服务：管理客户票据； 收费服务：管理 Stripe 的收费和支付； 定价服务：管理服务定价； 匹配服务：为企业经理和供应商之间牵线搭桥； 消息服务：管理聊天功能； 通知服务：管理推送通知、应用内通知和邮件； 审核服务：供应商审核客户； Netsuite 同步服务：将数据同步到 Netsuite； Salesforce 同步服务：将数据同步到 Salesforce； Stripe 同步服务：Stripe 和我们的系统之间的一个传输层； RDS 监控服务：确保我们的 Postgres 数据库正确备份； Datadog 监控服务：监控 Datadog 代理运行正常； GitHub

好久没来了，今天有时间来分享一下httpRunnerManager后续学习，异步执行、定时任务、发送测试报告。直接上干货。 继httpRunnerManager学习二后，想要 异步执行 要安装rabbitMQ 同样我们下载docker镜像 ： #docker pull rabbitmq:3.8.0-management 启动容器： #docker run -d --name rabbitmq3.8 -p 5672:5672 -p 15672:15672 -v $PWD/data:/var/lib/rabbitmq --hostname myRabbit -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=admin -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123456 rabbitmq:3.8.0-management -d 后台运行 --name 指定容器名 -p 指定服务运行的端口（5672：应用访问端口，15672控制台web端口） -v 映射目录或文件 --hostname 主机名 -e指定环境变量：RABBITMQ_DEFAULT_USER 用户名 　　　　　　　　RABBITMQ_DEFAULT_PASS 密码 启动完毕：可通过http://服务器ip:15672打开，（前提开放访问端口）账号密码启动容器有设置，可登录说明rabbitMQ安装成功。 踩坑

一、Celery 核心模块 1. Brokers brokers 中文意思为中间人，在这里就是指 任务队列本身 ，接收生产者发来的消息即Task，将任务存入队列。任务的消费者是Worker，Brokers 就是生产者和消费者存放/拿取产品的地方(队列)。Celery 扮演生产者和消费者的角色。 常见的 brokers 有 rabbitmq、redis、Zookeeper 等。推荐用Redis或RabbitMQ实现队列服务。 2. Workers 就是 Celery 中的 工作者 ，执行任务的单元，类似与生产/消费模型中的消费者。它实时监控消息队列，如果有任务就从队列中取出任务并执行它。 3. Backend / Result Stores 用于存储任务的执行结果 。队列中的任务运行完后的结果或者状态需要被任务发送者知道，那么就需要一个地方储存这些结果，就是 Result Stores 了。 常见的 backend 有 redis、Memcached 甚至常用的数据库都可以。 4. Tasks 就是 想在队列中进行的任务 ，有异步任务和定时任务。一般由用户、触发器或其他操作将任务入队，然后交由 workers 进行处理。 5. Beat 定时任务调度器 ，根据配置定时将任务发送给Brokers。 二、Celery 基本使用 1.创建一个celery application

1.准备 1.1 创建zanhu用户组 groupadd zanhu 1.2 创建zanhu用户并加入zanhu用户组内 useradd -m zanhu -g zanhu 1.3 设置密码 passwd zanhu 1.4 给zanhu用户授予执行权限 chmod +x /home/zanhu 1.5 安装系统所需依赖 yum install python-devel zlib-devel mysql-devel libffi-devel bzip2-devel openssl-devel java gcc wget 由于之前使用rpm安装过mysql8.0，通过 rpm -qa|grep mysql 命令查看已经包含mysql-community-devel所以不需要安装mysql-devel 1.6 安装部署所需的服务 yum install -y nginx redis supervisor 1.7 设置开机启动 systemctl enable redis nginx supervisord 1.8 切换到zanhu用户 su - zanhu 1.9 通过xftp将Django项目拷贝至/home/zanhu目录下，注意修改项目的属主，属组为zanhu chown zanhu:zanhu -R zanhu/ 1.10 在项目目录下创建logs目录，用来存放gunicorn