Django Celery的进程池设置

1. 安装进程池模块

首先需要安装进程池模块，可以选择使用Python自带的multiprocessing模块，也可以使用第三方模块如gevent、eventlet等。以eventlet为例，在终端中运行以下命令即可安装：

pip install eventlet

2. 配置Django celery的进程池

在Django项目的settings.py中，可以通过CELERYD_POOL_RESTARTS、CELERYD_POOL_SIZE、CELERYD_CONCURRENCY等参数来配置celery的进程池。其中常用的参数如下：

• CELERYD_POOL_RESTARTS: 当worker的进程数目达到最大值时，celery会自动重启进程池。如果设置为True，则对于任何异常情况，celery都会重启进程池。默认为False。
• CELERYD_POOL_SIZE: 进程池中worker的数量，可以根据实际情况进行调整。默认为celery.conf.CPU_COUNT，即当前机器的CPU核数。
• CELERYD_CONCURRENCY: 每个worker所能处理的并发任务数量。注意，这个由于是worker级别的配置，因此不同的worker可以有不同的配置。默认为CELERYD_PREFETCH_MULTIPLIER * CELERYD_POOL_SIZE，即每个worker能同时处理的任务数量为prefetch_count * CELERYD_POOL_SIZE。

在settings.py中添加如下代码，即可启用eventlet作为celery的进程池，并设置每个worker可以同时处理的并发任务数量：

CELERYD_POOL_RESTARTS = True
CELERYD_POOL_SIZE = 8
CELERYD_CONCURRENCY = 100
CELERYD_MAX_TASKS_PER_CHILD = 1000

CELERYD_HIJACK_ROOT_LOGGER = False

CELERYD_POOL = 'eventlet'

# 设置eventlet进程池选项
CELERYD_EVENTLET_CONCURRENCY = 1000

# 给eventlet添加猴子补丁
import eventlet
eventlet.monkey_patch()

3. 代码演示

在Django中使用celery可以获得任务的异步执行和调度功能。下面是一个简单的示例，任务接收一个字符串类型的参数，返回其反转后的字符串。

from celery import Celery

app = Celery('pidancode', backend='redis://localhost:6379/0', broker='redis://localhost:6379/0')

@app.task
def reverse_string(s):
    return s[::-1]

我们可以在celery中定义多个任务，每个任务都可以使用不同的进程池配置，以满足不同的需求。