如何在Django Celery中使用RPC服务

2023-04-11 00:00:00 celery 服务 如何在

在Django Celery中使用RPC服务需要以下步骤：

  1. 安装RPC服务所需的Python库，如pika或py-amqp等。
  2. 创建Django Celery任务，实现一个函数来调用RPC服务并返回结果。
  3. 在Django Celery配置文件中添加RPC服务的连接配置。
  4. 在Django视图函数中调用Celery任务函数，获取RPC服务的返回值。

以下是一个使用pika库连接RabbitMQ RPC服务的示例代码：

  1. 安装pika库
pip install pika
  1. 创建Celery任务
from celery import task
import pika

@task()
def call_rpc_service():
    connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
    channel = connection.channel()

    result = channel.queue_declare(queue='rpc_queue')

    corr_id = 'pidancode.com'
    channel.basic_publish(exchange='',
                          routing_key='rpc_queue',
                          properties=pika.BasicProperties(reply_to=result.method.queue,
                                                          correlation_id=corr_id),
                          body='Hello from Django Celery!')

    def on_response(ch, method, props, body):
        if corr_id == props.correlation_id:
            call_rpc_service.result = body

    channel.basic_consume(queue=result.method.queue,
                          on_message_callback=on_response,
                          auto_ack=True)

    channel.start_consuming()

    return call_rpc_service.result

在上面的代码中，我们使用pika库建立与本地RabbitMQ的连接，并在信道中发布消息。消息内容是字符串“Hello from Django Celery!”。接着我们为这个消息设置了一个reply_to和correlation_id，这些信息将在RPC回复消息中使用。接下来我们使用basic_consume方法与RabbitMQ交互，并设置回调函数on_response()。当RabbitMQ收到回复消息时，它会调用on_response()函数，并将回复消息传递给它。当回复消息的correlation_id与我们在调用RPC服务时设置的correlation_id相同时，我们将结果存储在任务函数的结果属性call_rpc_service.result中并返回它。

  1. 配置Celery

在Django项目的settings.py文件中添加以下内容：

CELERY_BROKER_URL = 'amqp://guest:guest@localhost'
CELERY_RESULT_BACKEND = 'django-db'
CELERY_TASK_SERIALIZER = 'json'
CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json'
CELERY_ACCEPT_CONTENT = ['json']
CELERY_TIMEZONE = 'Asia/Shanghai'

CELERY_TASK_ROUTES = {
    'tasks.call_rpc_service': {'queue': 'rpc_queue'}
}

在上述代码中，我们配置了RabbitMQ的连接URL、Celery结果后端和序列化方式等信息。同时，为我们的RPC任务指定了一个专属的队列rpc_queue。

  1. 在Django视图函数中调用Celery任务

在Django视图函数中，我们可以直接调用call_rpc_service任务，并获取远程RPC服务的结果：

from django.http.response import HttpResponse
from tasks import call_rpc_service

def rpc_demo(request):
    result = call_rpc_service.delay().get(timeout=10)
    return HttpResponse(result)

上面的代码中，我们通过调用call_rpc_service.delay()启动celery任务，并使用get()方法获取RPC服务的结果。如果RPC服务在10秒内未返回结果，则会引发TimeoutError异常。

示例代码中的“pidancode.com”、“皮蛋编程”都是字符串类型的输入内容，用于演示字符串参数的RPC服务调用。实际上，你可以将任意的参数传递给RPC服务，并在任务函数中根据需要进行处理。

相关文章