通过celery_one避免Celery定时任务重复执行
通过celery_one避免Celery定时任务重复执行
在使用Celery统计每日访问数量的时候，发现一个任务会同时执行两次，发现同一时间内（1s内）竟然同时发送了两次任务，也就是同时产生了两个worker，造成统计两次，一直找不到原因。
参考：https://blog.csdn.net/qq_41333582/article/details/83899884
有人使用 Redis 实现了分布式锁，然后也有人使用了 Celery Once。
Celery Once 也是利用 Redis 加锁来实现, Celery Once 在 Task 类基础上实现了 QueueOnce 类，该类提供了任务去重的功能，所以在使用时，我们自己实现的方法需要将 QueueOnce 设置为 base
@task(base=QueueOnce, once={'graceful': True})
后面的 once 参数表示，在遇到重复方法时的处理方式，默认 graceful 为 False，那样 Celery 会抛出 AlreadyQueued 异常，手动设置为 True，则静默处理。
另外如果要手动设置任务的 key，可以指定 keys 参数
@celery.task(base=QueueOnce, once={'keys': ['a']})
def slow_add(a, b):
sleep(30)
return a + b
解决步骤
Celery One允许你将Celery任务排队，防止多次执行
安装
pip install -U celery_once
要求，需要Celery4.0，老版本可能运行，但不是官方支持的。
使用celery_once，tasks需要继承一个名为QueueOnce的抽象base tasks
Once安装完成后，需要配置一些关于ONCE的选项在Celery配置中
from celery import Celery
from celery_once import QueueOnce
from time import sleep
celery = Celery('tasks', broker='amqp://guest@localhost//')
# 一般之前的配置没有这个，需要添加上
celery.conf.ONCE = {
'backend': 'celery_once.backends.Redis',
'settings': {
'url': 'redis://localhost:6379/0',
'default_timeout': 60 * 60
}
}
# 在原本没有参数的里面加上base
@celery.task(base=QueueOnce)
def slow_task():
sleep(30)
return "Done!"
要确定配置，需要取决于使用哪个backend进行锁定，查看Backends
在后端，这将覆盖apply_async和delay。它不影响直接调用任务。
在运行任务时，celery_once检查是否没有锁定（针对Redis键）。否则，任务将正常运行。一旦任务完成（或由于异常而结束），锁将被清除。如果在任务完成之前尝试再次运行该任务，将会引发AlreadyQueued异常。
example.delay(10)
example.delay(10)
Traceback (most recent call last):
..
AlreadyQueued()
result = example.apply_async(args=(10))
result = example.apply_async(args=(10))
Traceback (most recent call last):
..
AlreadyQueued()
graceful：如果在任务的选项中设置了once={'graceful': True}，或者在运行时设置了apply_async，则任务可以返回None，而不是引发AlreadyQueued异常。
from celery_once import AlreadyQueued
# Either catch the exception,
try:
example.delay(10)
except AlreadyQueued:
pass
# Or, handle it gracefully at run time.
result = example.apply(args=(10), once={'graceful': True})
# or by default.
@celery.task(base=QueueOnce, once={'graceful': True})
def slow_task():
sleep(30)
return "Done!"
