在Django中向长时间运行的方法发送信号

Question

我想向芹菜中一个长期运行的任务发送“暂停”信号，而我正在尝试找出最佳方法。 在视图中，我可以从数据库中提取对象的实例并告诉保存，但这与Celery中的对象实例不同。 该对象不会检查回来是否已暂停。

从长时间运行的类和任务中轮询数据库感觉很奇怪且不切实际，因此我正在考虑向我的实例发送消息。 我看过使用pubsub，但是我更喜欢使用Django信号，因为它已经是Django项目。 我可能以错误的方式来处理这个问题。

这是一个不起作用的示例：

Models.py

class LongRunningClass(models.Model):
    is_paused = models.BooleanField(default=False)
    processed_files = models.IntegerField(default=0)
    total_files = models.IntegerField(default=100)

    def long_task(self):
        remaining_files = self.total_files - self.processed_files
        for i in xrange(remaining_files):
            if not self.is_paused:
                self.processed_files += 1
                time.sleep(1)

        # Task complete, let's save.
        self.save()

Views.py

def pause_task(self, pk):
     lrc = LongRunningClass.objects.get(pk=pk)
     lrc.is_paused = True
     lrc.save()
     return HttpResponse(json.dumps({'is_paused': lrc.is_paused}))


def resume_task(self, pk):
    lrc = LongRunningClass.objects.get(pk=pk)
    lrc.is_paused = False
    lrc.save()

    # Pretend this is a Celery task
    lrc.long_task()

因此，如果我修改models.py以使用信号，则可以添加这些行，但仍然不能正常工作：

pause_signal = django.dispatch.Signal(providing_args=['is_paused'])

@django.dispatch.receiver(pause_signal)
def pause_callback(sender, **kwargs):
    if 'is_paused' in kwargs:
        sender.is_paused = kwargs['is_paused']
        sender.save()

这不会影响已经在运行的实例化类。 如何告诉我在任务中运行的模型实例暂停？

Answer 1

芹菜任务是一个单独的过程。 Django信号是标准的“观察者”模式，该模式在一个线程内运行，因此无法使用信号来组织线程之间的通信。 您需要从数据库加载对象以了解其属性是否已更改。

class LongRunningClass(models.Model):
    is_paused = models.BooleanField(default=False)
    processed_files = models.IntegerField(default=0)
    total_files = models.IntegerField(default=100)

    def get_is_paused(self):
        db_obj = LongRunningClass.objects.get(pk=self.pk)
        return db_obj.is_paused

    def long_task(self):
        remaining_files = self.total_files - self.processed_files
        for i in xrange(remaining_files):
            if not self.get_is_paused:
                self.processed_files += 1
                time.sleep(1)

    # Task complete, let's save.
    self.save() 

从设计上来说不是很好-您最好将long_task移到其他位置，并使用新加载的LongRunningClass实例进行操作，但是这样做会成功。 您可以在此处添加一些内存缓存-如果您不想经常打扰数据库。

顺便说一句：我不确定100％，但您可能在这里遇到另一个设计问题。 当您具有这种周期的长时间运行的任务时，这种情况很少见。 考虑从程序中删除循环（您有队列！）。 看一看：

@celery.task(run_every=2minutes)  # adding XX files for processing every XX minutes
def scheduled_task(lr_pk):
    lr = LongRunningClass.objects.get(pk=lr_pk)
    if not lr.is paused:
        remaining_files = self.total_files - self.processed_files
        for i in xrange(lr.files_per_iteration):
            process_file.delay(lr.pk,i)

@celery.task(rate=1/m,queue='process_file')  # processing each file
def process_file(lr_pk,i):
    #  do somthing with i
    lr = LongRunningClass.objects.get(pk=lr_pk)
    lr.processed_files += 1
    lr.save() 

您必须设置celerybeat，并为此类型的任务创建单独的队列，才能实现此解决方案。 但是结果是，您将对程序速度，并行执行和代码无法控制以使其处于sleep(1) ，具有很多控制权。 如果为每个文件创建另一个模型，则可以控制要处理的文件，不处理的文件，处理错误等。

Answer 2

看一下celery.contrib.abortable-这是Celery任务的备用基类，它在调用方和任务之间实现信号以处理终止，也可以用来实现“暂停”。

当调用方调用abort() ，后端会标记一个状态。 任务调用self.is_aborted()来查看是否已设置特殊状态。 然后执行适当的任何操作（终止，暂停，忽略等）。 动作在任务的控制之下； 这不是自动任务终止。

如果特定任务将ABORT信号解释为暂停请求，则可以按原样使用。 或者，您可以扩展类以提供更多信号，而不仅仅是现有的ABORT。