celery-longterm-scheduler 1.0.1

用法

• 通过在芹菜配置中添加类似longterm_scheduler_backend = 'redis://localhost:6739/1'的设置来配置存储。 （存储也尊重内置的芹菜配置设置 redis_socket_timeout，redis_socket_connect_timeout和 redis_max_connections。
• 将芹菜应用程序配置为使用自定义任务类 MYCELERY = celery.Celery(task_cls=celery_longterm_scheduler.Task)
• 设置一个cronjob以运行celery longterm_scheduler（例如，每5分钟一次）
• 现在你可以通过打电话来安排你的任务 mytask.apply_async(args, kwargs, eta=datetime)正常。这又回来了 一个普通的AsyncResult对象，但只支持读取.id。 任何其他方法或属性都可能显式或隐式失败。
• 您可以通过调用 celery_longterm_scheduler.get_scheduler(MYCELERY).revoke('mytaskid') （我们无法连接到芹菜内置的AsyncResult.revoke()， 不幸的是）。revoke()成功时返回true，如果给定 在存储后端找不到任务（例如，因为它已经来了 到期并被执行）。

而不是给芹菜经纪人发送一份正常的工作（增加了时间安排 信息），这将在调度程序存储后端中创建作业条目。这个 然后，cronjob定期检查存储中是否有任何到期的作业，以及 然后才把一份普通的芹菜工作交给经纪人。

基本原理

为什么不使用芹菜内置的apply_async(eta=)？因为你永远不能 确实要删除挂起的作业。AsyncResult('mytaskid').revoke()只能添加 任务id到statedb，在那里它必须永远保存，所以任务是 确认为已撤销。对于计划在6个月内运行的作业，或者 稍后，这将创建一个无法管理、不断增长的statedb。

为什么不用芹菜？因为它是为周期性工作而建的，我们需要 单枪匹马的工作。从芹菜中没有多少收获 实现，特别是因为我们想使用redis作为存储 已经将其用作代理和结果后端）。

实施

redis模式

芹菜长期调度器假设它与专用的redis数据库通信。 它使用^{tt15}为每个计划作业创建一个条目$ （作业配置用json序列化）并使用名为 scheduled_task_id_by_time，包含由unix评分的jobid 到期时间戳（UTC）。

运行测试

使用tox和py.test。可能安装tox（例如，通过pip install tox） 然后简单地运行tox。

对于集成测试，您需要安装redis二进制文件（测试 开始their own server）。

芹菜长期计划更改