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一、Celery 命令行工具

Celery 命令行工具可用去查看Celery的运行状态。打开一个终端窗口，进入项目目录（与manage.py同级），运行以下命令

• 列出集群中在线的Celery Worker节点

celery -A mysite status### 大概10秒后，输出结果
->  celery@DESKTOP-MHHVBI3: OK1 node online.

• 列出正在执行的Celery 任务

celery -A mysite inspect active### 输出结果
->  celery@DESKTOP-MHHVBI3: OK- empty -1 node online.

• 列出已注册的Celery 任务

celery -A mysite inspect registered### 输出结果示例
->  celery@DESKTOP-MHHVBI3: OK* myapp_infra.tasks.cleanup_expired_data* myapp_infra.tasks.send_daily_report* myapp_system.tasks.login_log_task* myapp_system.tasks.operation_log_task* myapp_system.tasks.send_single_mail_task1 node online.

• 显示Celery 统计数据

celery -A mysite inspect stats ### 输出结果示例
->  celery@DESKTOP-MHHVBI3: OK{"broker": {"alternates": [],"connect_timeout": 4,"failover_strategy": "round-robin","heartbeat": 0,"hostname": "127.0.0.1","insist": false,"login_method": null,"port": 6379,"ssl": false,"transport": "redis","transport_options": {},"uri_prefix": null,"userid": null,"virtual_host": "3"},"clock": "543","pid": 2316,"pool": {"implementation": "celery.concurrency.solo:TaskPool","max-concurrency": 1,"max-tasks-per-child": null,"processes": [2316],"put-guarded-by-semaphore": true,"timeouts": []},"prefetch_count": 32,"rusage": "N/A","total": {"myapp_infra.tasks.cleanup_expired_data": 3,"myapp_system.tasks.login_log_task": 36},"uptime": 541}1 node online.

小结：

• 以上命令支持 --timeout参数，例如在命令后加上--timeout 3
• 参考资料：Celery 监控

二、Celery 图形监控

Celery Flower 图形监控

Celery Flower 是一个用于监控和管理 Celery 任务的开源 Web 应用程序，它提供了实时的任务状态监控、任务执行图表、工作者信息、任务追踪和任务日志等功能。

安装

pip install flower

基本使用

Celery Flower 服务启动命令：进入根目录（包含manage.py文件的目录）执行

celery -A mysite flower --port=5555

访问 http://<IP>:5555 查看Celery 图形监控

• 点击 Workers 查看 Celery Worker 状态

• 点击 Tasks 查看当前及后来的任务（不会显示以前的任务）。另外，通过观察任务列表的变化，判断 Celery Beat 的状态是否正常。

• 点击 Broker 查看 Redis 状态

与Django项目集成

对于Django+Vue3的前后端分离项目，使用iframe（内联框架） HTML 元素，可将网页嵌入其他网页。实现将Celery Flower 集成到Django项目中。

点击查看集成代码

三、Redis 图形监控

Redis一般作为Celery的消息中间件 (Broker)，负责接收任务生产者发送的消息并将任务存入队列。

安装工具：Another Redis Desktop Manager，是一个Redis的图形管理界面工具。下载地址

解压即可使用。连接Redis 服务器后，查看celery队列中的任务数。

• 如果没有celery键，表示当前没有等待的Celery任务

四、Celery 排错

PermissionError权限错误

错误信息

[2025-04-12 22:53:48,435: INFO/MainProcess] Task tasks.add[6d0cc2d2-0a84-4a4d-b5e7-e86a4bd9b625] received
[2025-04-12 22:53:48,436: ERROR/SpawnPoolWorker-6] Pool process <billiard.pool.Worker object at 0x0000027D686A33D0> error: PermissionError(13, '拒绝访问。', None, 5, None)
Traceback (most recent call last):

解决方法

# 在Windows系统中，prefork 多进程模式可能导致权限冲突。改用单进程模式启动--pool=solo 
celery -A tasks worker --loglevel=INFO --pool=solo 

AppRegistryNotReady 错误

错误信息

2025-05-17 18:33:13,886 INFO D:\workspace_python\mars-mgn\mysite\myapp_system\tasks.py changed, reloading.
Traceback (most recent call last):
...File "D:\workspace_python\mars-mgn\venv\Lib\site-packages\django\apps\registry.py", line 138, in check_apps_readyraise AppRegistryNotReady("Apps aren't loaded yet.")
django.core.exceptions.AppRegistryNotReady: Apps aren't loaded yet.

原因及解决方法

• 分析：Celery初始化与Django启动顺序问题：在celery.py中通过app.autodiscover_tasks()自动发现任务时，可能过早加载包含Django模型的任务模块，而Django的INSTALLED_APPS尚未完全初始化
• 避免在任务模块顶部直接导入Django模型。将模型导入操作移至任务函数内部

# myapp_system/tasks.py
from celery import shared_task
from django.core.mail import send_mail@shared_task
def send_email_task(subject, message, from_email, recipient_list):# 导入操作移至任务函数内部：延迟导入模型和序列化器from .mail_log.serializers import MailLogSaveSerializerfrom .models import SystemMailLog# 发送邮件逻辑send_mail(subject, message, from_email, recipient_list)return "邮件发送成功"

任务参数

错误信息

celery.beat.SchedulingError: Couldn't apply scheduled task daily_cleanup_expired_data: cleanup_expired_data() takes 0 positional arguments but 1 was given

解决方法

• 分析：args 和 kwargs 参数是传递给任务。若定义任务时没有定义接收参数，但却传递了arsg或kwargs参数，则Celery Beat 会报错
• 修改任务定义的代码，然后重启Celery worker和 beat。

时区

建议使用统一的时区，例如全部统一为东八区

• 在 settings.py 中明确配置

# 设置 Django 时区
TIME_ZONE = 'Asia/Shanghai'
USE_TZ = True# 配置 Celery 时区
CELERY_TIMEZONE = 'Asia/Shanghai'# MySQL数据库连接字符串中添加时区参数
DATABASES = {"default": {"ENGINE": "django.db.backends.mysql",# ..."OPTIONS": {"init_command": "SET time_zone='+08:00'"},}
}

• Celery Worker 所在服务器系统时区为

# 查看系统时区
timedatectl | grep "Time zone"
# 设置时区
timedatectl set-timezone Asia/Shanghai

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