Why task.delay() Does Not Trigger Any Celery Task

Tại sao `task.delay()` không kích hoạt bất kỳ tác vụ Celery nào

Celery cho phép bạn giao các tác vụ tốn nhiều thời gian cho các worker nền, giải phóng ứng dụng chính của bạn để duy trì khả năng phản hồi. Tuy nhiên, việc gọi task.delay() và không thấy tác vụ của bạn được thực thi có thể là do một số vấn đề cấu hình hoặc lỗi.

Bài viết này khám phá những vấn đề này và cung cấp các giải pháp để giúp các tác vụ của bạn chạy trơn tru.

Các nguyên nhân và giải pháp có thể

1. Quá trình Celery Worker không chạy

Các tác vụ trong Celery được xử lý bởi các worker, vì vậy nếu không có worker nào đang chạy, các tác vụ sẽ không được xử lý.

celery -A proj worker --loglevel=INFO

Hãy đảm bảo rằng worker của bạn đang chạy bằng cách thực hiện lệnh trên. Thay thế proj bằng tên của ứng dụng Celery của bạn. Theo mặc định, quá trình celery worker sẽ lắng nghe hàng đợi DEFAULT, vì vậy nếu bạn đánh dấu hàng đợi tác vụ là cái khác (ví dụ: QuickBooks, Stripe) thì bạn nên chỉ định tên hàng đợi ở đây

celery -A proj worker --loglevel=INFO -Q default,quickbooks,stripe

Giải pháp:

Luôn xác minh rằng ít nhất một worker đang chạy khi gọi task.delay().

2. Cấu hình Celery Broker không chính xác

Celery dựa vào một message broker như RabbitMQ hoặc Redis để xếp hàng các tác vụ. Nếu broker của bạn không được cấu hình chính xác hoặc không chạy, các tác vụ sẽ không được gửi đến hàng đợi.

Ví dụ `settings.py`:

CELERY_BROKER_URL = 'redis://localhost:6379/0'

# Rabbitmq: amqp://myuser:mypassword@localhost:5672/myvhost

Hãy đảm bảo rằng URL broker của bạn chính xác và dịch vụ broker đang hoạt động.

Giải pháp:

Kiểm tra lại CELERY_BROKER_URL trong cài đặt và xác minh rằng broker (ví dụ: Redis hoặc RabbitMQ) đang hoạt động.

3. Tác vụ chưa được đăng ký

Nếu tác vụ không được đăng ký với ứng dụng Celery, việc gọi task.delay() sẽ không làm gì cả. Điều này thường xảy ra khi tác vụ không được import hoặc trang trí đúng cách.

Ví dụ:

from celery import Celery

app = Celery('proj')



@app.task

def add(x, y):

    return x + y

Hãy đảm bảo rằng tác vụ của bạn được trang trí đúng cách bằng @app.task và nó được import đúng cách ở những nơi cần thiết.

Giải pháp:

Hãy đảm bảo tác vụ của bạn được định nghĩa, đăng ký và import đúng cách trong ứng dụng Celery.

4. Hàng đợi tác vụ được cấu hình sai

Celery cho phép các tác vụ được định tuyến đến các hàng đợi cụ thể. Nếu worker của bạn không lắng nghe hàng đợi chính xác, tác vụ của bạn sẽ không được thực thi.

Ví dụ `settings.py`:

CELERY_TASK_ROUTES = {

    'proj.add':

    {

        'queue': 'math_tasks'

    },

}

Hãy đảm bảo worker được cấu hình để lắng nghe hàng đợi đúng:

celery -A proj worker -Q math_tasks --loglevel=INFO

Giải pháp:

Xác minh rằng tác vụ được định tuyến đến một hàng đợi hiện có và worker của bạn được cấu hình để xử lý các tác vụ từ hàng đợi đó.

5. Vấn đề kết nối cơ sở dữ liệu

Nếu tác vụ của bạn tương tác với cơ sở dữ liệu và có sự cố với kết nối (ví dụ: cơ sở dữ liệu bị lỗi), tác vụ có thể bị lỗi âm thầm mà không được kích hoạt.

Ví dụ về Tác vụ:

@app.task

def save_to_db(data):

    # Thao tác cơ sở dữ liệu ở đây

    pass

Giải pháp:

Hãy đảm bảo kết nối cơ sở dữ liệu của bạn đang hoạt động và bất kỳ migration nào cần thiết đã được áp dụng trước khi chạy các tác vụ Celery liên quan đến thao tác cơ sở dữ liệu.

6. Chế độ Eager

Celery có một "chế độ eager" trong đó các tác vụ được thực thi cục bộ thay vì được gửi đến worker. Chế độ này hữu ích để kiểm thử, nhưng nó có thể gây nhầm lẫn khi bạn mong đợi các tác vụ được xếp hàng.

Ví dụ `settings.py`:

CELERY_TASK_ALWAYS_EAGER = False

Hãy đảm bảo rằng CELERY_TASK_ALWAYS_EAGER được đặt thành False trong cài đặt của bạn để các tác vụ được xếp hàng.

Giải pháp:

Kiểm tra xem bạn có đang chạy ở chế độ eager hay không, trừ khi đó là ý định của bạn.

7. Hạn sử dụng tác vụ

Theo mặc định, các tác vụ Celery có thời gian hạn sử dụng. Nếu một tác vụ không được thực thi trong khung thời gian này, nó sẽ bị loại bỏ, điều này có thể khiến nó có vẻ như tác vụ chưa bao giờ được kích hoạt.

Ví dụ về Tác vụ có Hạn sử dụng:

add.apply_async((10, 20), expires=60)

Giải pháp:

Điều chỉnh thời gian hạn sử dụng nếu cần để đảm bảo các tác vụ không bị loại bỏ sớm.

8. Sự không khớp múi giờ giữa Broker và Worker

Sự không khớp múi giờ giữa broker và worker của bạn có thể khiến các tác vụ được lên lịch không chính xác, dẫn đến việc các tác vụ bị trì hoãn hoặc không được thực thi.

Ví dụ:

CELERY_TIMEZONE = 'UTC'

Hãy đảm bảo rằng cả broker và Celery worker của bạn đều sử dụng cùng một cấu hình múi giờ. Có một liên kết github cho vấn đề này

Giải pháp:

Đồng bộ hóa múi giờ giữa broker và Celery worker của bạn để tránh các vấn đề về lập lịch.

Lỗi thường gặp và mẹo gỡ lỗi

Dưới đây là một số mẹo gỡ lỗi thực tế để giúp xác định các vấn đề:

Bật ghi nhật ký: Sử dụng ghi nhật ký chi tiết để theo dõi những gì đang xảy ra với các tác vụ của bạn:

celery -A proj worker --loglevel=DEBUG
Kiểm tra hàng đợi tác vụ: Sử dụng lệnh inspect của Celery để kiểm tra trạng thái của các worker và tác vụ của bạn:

celery -A proj inspect active
Kiểm tra Broker: Nếu sử dụng Redis làm broker, bạn có thể kiểm tra danh sách các tác vụ đang chờ xử lý bằng cách kết nối với Redis và chạy:

redis-cli keys *

Kết luận

Nếu task.delay() không kích hoạt các tác vụ Celery của bạn, thường là do các vấn đề cấu hình như worker không chạy, cài đặt broker không chính xác hoặc sự cố đăng ký tác vụ.

Bằng cách kiểm tra có hệ thống các điểm yếu tiềm ẩn này, bạn sẽ có thể xác định và giải quyết vấn đề một cách nhanh chóng.

Cấu hình Celery nâng cao có thể được tìm thấy ở đây