一 Django中的异步请求

Django Web中从一个http请求发起，到获得相应返回html页面流程大致如下：

1 http请求发起

2 http handing(request解析)

3 url mapping(url正则匹配找到对应的View)

4 在View中进行逻辑的处理，数据计算（包括调用Model类进行数据库的增删改查）

5 将数据推送到template,返回对应的template/response

同步请求：

        所有逻辑处理，数据计算任务在View中处理完毕后返回response.在View处理任务时用户处于等待状态，值直到页面返回结果

异步请求：

           View中先返回response,再在后台处理任务。用户无需等待，可以继续浏览网站，任务玩车该时，我们再告知用户

二 关于celery

     Celery时基于Python开发的一个分布式任务队列框架，支持使用任务队列的方式在分布的机器/进程/线程上执行任务调度

Celery架构

1  建立消息队列

   首先，我们必须拥有一个broker消息队列用于发送和接受消息。Celery官网提出了多个broker选择方案，RabbitMQ、Redis、Database（不推荐）以及其他的消息中间件。

我们就使用RabbitMQ作为我们的消息中间人。在Linux上安装的方式如下：

sudo  apt-get  install  rabbitmq-server

可以通过命令rabbitmq-server来启动rabbitmq server以及命令rabbitmqctl stop来停止server

2  安装Django-celery

pip  install celery

pip  install django-celery

3 配置settings.py

首先，在settings.py中计入如下代码：

    import djcelery

    djcelery.setup_loader()

   BROKER_URL='amqp://guest@localhost//'

   CELERY_RESULT_BACKEND ='amqp://guest@localhost//'

其中，当djcelery.setup_loader()运行时，Celery便会去查看INSTALLD_APPS下包含的所有app目录中的tasks.py文件，找到标记为task的方法，将它们注册为celery task。BROKER_URL和CELERY_RESULT_BACKEND分别指代你的Broker的代理地址以及Backend（result store）数据存储地址。在Django中如果没有设置backend，会使用其默认的后台数据库用来存储数据。注意，此处backend的设置是通过关键字CELERY_RESULT_BACKEND来配置

然后，在INSTALLED_APPS中加入djcelery：

  INSTALL_APPS =(

'app1',

'djcelery'

)

4  在要使用该任务队列的app根目录下（比如app1），建立tasks.py文件，比如：

在tasks.py中我们就可以编码实现我们需要执行的任务逻辑，在开始处import task，然后在要执行的任务方法开头用上装饰器@task

5 生产任务

在需要执行该任务的View中，通过build_job.delay的方法来创建任务，并送入消息队列，比如：

6  启动worker的命令

python manage.py runserver #先启动服务器

python  manage.py  celery worker -c 4 --loglevel=info #再启动worker

补充：Django下可通过 python  manage.py  celery -- help 查看celery其他命令

另外，Celery提供了一个工具flower，将各个任务的执行情况、各个worker的健康状态进行监控并以可视化的方式展现，如下图所示：

Django下实现的方式如下：

1安装flower

pip  install flower

2  启动flower（默认会启动一个webserver，端口为5555）:

python  manege.py  celery  flower

3. 进入http://localhost:5555即可查看。