Distributed Task Processing with Celery - PyZH

Distributed Task Processing with Celery

Part II César Desales

Task granularity

¡  Example:

download and process data from 3 different sources.

¡  Parallellism vs Communication overhead

Resource leaks

¡ Why doesn't Python release the memory when I delete a large object? http://bit.ly/1yHUUKt

¡  –maxtasksperchild

¡  CELERYD_MAX_TASKS_PER_CHILD

Pooling external resources

¡ Connect to DB every time a task is executed?

¡  Pass non serializable objects to workers?

Limits

¡  Task dependencies -> Deadlocks

¡  Stale results

¡  Throttling

¡  Retries

¡  -time-limit or CELERYD_TASK_TIME_LIMIT

¡  –soft-time-limit or CELERYD_TASK_SOFT_TIME_LIMIT

Scheduling ¡ Cron syntax

¡ Celery beat: single worker doing the scheduling

Queues

¡  celery -A proj worker -Q reporting --concurrency=3

¡  celery -A proj worker -Q operations --concurrency=20

Autoscaling

¡  celery --app=myapp worker --autoscale=15,8

¡  How many workers?

¡  How log is a piece of string?

Monitoring ¡  celery -A proj status

¡  celery -A proj purge

¡  celery -A proj inspect stats

Monitoring (flower) ¡  pip install flower

¡  celery flower --broker=redis://foobar/0 --port=5555

¡  python -m webbrowser -t "http://localhost:5555/"

Results ¡ Avoid if possible

¡  CELERY_RESULT_BACKEND='redis://localhost:6379/0’

¡  CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES=1800

¡  In synch and asynch mode

Thanks!