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当多进程遇上异步：一次 Celery 与 Async SQLAlchemy 的边界冲突

news 2025/11/4 10:13:07
  • 引言
  • 问题根源分析
    • Celery 的多进程模型：隐性的陷阱
    • Async SQLAlchemy 与事件循环的绑定
    • 当 Celery fork 子进程后会发生什么
    • 一个 socket 的例子揭开真相
  • 解决方案设计
    • 在 worker 初始化阶段创建独立资源
    • 在 task 中执行异步 SQLAlchemy 操作
    • 解决衍生问题：为什么依然会是 NoneType
    • 动态 import：延迟绑定的正确姿势
  • 工程经验与最佳实践总结
  • 参考

引言

在现代 Python 后端开发中，FastAPI + SQLAlchemy + Celery 已成为一个常见且看似"完美"的组合：

  • FastAPI 提供高性能的异步框架；
  • SQLAlchemy Async 负责异步数据库访问；
  • Celery 承担异步任务调度与执行。

理论上，它们各司其职、协同高效。但当我尝试在 Celery Worker 中执行异步 SQLAlchemy 操作 时，却没有那么顺利。我遇到了一系列诡异的错误：

  • 数据库连接异常；
  • event loop 未绑定；
  • 子进程中连接池复用失败；
  • engine、session 莫名变为 NoneType。

这些问题看似随机、多点暴雷，但背后却是同一个根源：

多进程模型与异步事件循环之间的冲突。

进一步调试后，我还发现另一个隐藏陷阱：
Python 的 模块导入机制 导致在 Celery 主进程中创建的全局变量被子进程“冻结”，即使在子进程中重新初始化，也可能引用到无效对象。

最终我发现，要想让 Celery 和 Async SQLAlchemy 和谐共处，核心思路只有一个：

在每个 Celery 子进程中独立创建事件循环（loop）、异步数据库引擎（engine）和会话工厂（sessionmaker）。

接下来，我们就从问题的根源出发，看看这场“多进程 vs 异步”的冲突究竟是如何产生的。

问题根源分析

在项目初期，我的数据库操作模块运行得一切正常。
典型的初始化代码大概是这样：

engine = create_async_engine(async_db_connection_url)
async_session_maker = sessionmaker(engine, class_=AsyncSession, expire_on_commit=False)

所有的数据库读写都通过 async_session_maker 执行，运行平稳。
问题出现在我把部分耗时任务（例如文件解析、数据写入）“外包”给 Celery 之后。

当前的系统架构：

fastapi celery architecture

Celery 的多进程模型：隐性的陷阱

Celery 支持多种并发模型：prefork、eventlet、gevent、solo 等1。
为了保持配置简单，我最初采用了默认的 prefork 模式。

在 prefork 模型 下，Celery 主进程在启动时会：

  1. 预加载应用模块（包括导入的 Python 对象与全局变量）；
  2. fork 出多个 worker 子进程；
  3. 每个子进程都会继承主进程的内存状态，包括：
    • Python 对象；
    • 文件描述符；
    • socket 句柄等资源。

然后主进程负责从消息队列中获取任务，然后分发给各个子任务进行处理。
这种“复制内存快照”的方式在同步程序中问题不大。但当程序中涉及到 异步事件循环（event loop） 和 数据库连接池 时，问题就出现了。

Async SQLAlchemy 与事件循环的绑定

AsyncEngine 是 SQLAlchemy 为异步场景提供的引擎封装。
它在内部会管理一个连接池（pool），而连接池中的每个连接对象都持有一个底层 socket。
这些 socket 是在创建引擎时通过当前事件循环（event loop）初始化的。

可以理解为：

AsyncEngine ← 连接池 ← socket ← event loop

因此，当我们在主进程中创建 engine 时，它就已经和主进程的 event loop “绑定”在了一起。

当 Celery fork 子进程后会发生什么

在 Celery 主进程中创建的 engine 和 event loop 会被子进程继承。
但问题在于：

  • 子进程继承的 socket 是“同一个”连接；

  • 子进程的 event loop 与主进程 loop 并不兼容；

  • 原 loop 在 fork 后通常已经关闭或失效。

结果是：

  • 子进程拿到的 engine 无法再使用；

  • 调用 await 时触发异常；

  • 连接池复用失败或行为异常。

典型报错包括：

RuntimeError: Event loop is closed
sqlalchemy.exc.InvalidRequestError: Can't operate on closed connection
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'run_until_complete'

这类错误的共同点是 —— 它们都不是语法问题，而是资源被 fork 复制后处于无效状态。

一个 socket 的例子揭开真相

为了更直观地理解，我们可以用最简单的 socket 例子来还原这种问题：

# z1.py
import os, sockets = socket.socket()
s.connect(("example.com", 80))
pid = os.fork()if pid == 0:  # 子进程s.send(b"GET / HTTP/1.0\r\n\r\n")data = s.recv(100)print("child:", data)
else:s.send(b"HEAD / HTTP/1.0\r\n\r\n")data = s.recv(100)print("parent:", data)

运行的结果大概是这样的：

# python z1.py 
parent: b'ength: 310\r\nExpires: Sat, 01 Nov 2025 11:22:08 GMT\r\nDate: Sat, 01 Nov 2025 11:22:08 GMT\r\nConnection:'
child: b'HTTP/1.0 400 Bad Request\r\nServer: AkamaiGHost\r\nMime-Version: 1.0\r\nContent-Type: text/html\r\nContent-L'

虽然没有报错，但父子进程的 TCP 数据完全"串台"。
原因很简单 —— 它们复用了同一个 socket 文件描述符。
同样的事也发生在 Async SQLAlchemy 的连接池上:

fork 后共享 socket 不会立刻报错，但会导致不可预测的行为。

fastapi celery architecture

问题的本质：

Async SQLAlchemy 是事件循环驱动的资源系统，而 Celery 的多进程模型是内存复制驱动的资源系统。两者在设计理念上并不兼容。

层级关键点问题表现
Celery 模型多进程 fork，继承主进程资源子进程复用了主进程的 socket 和内存
Async SQLAlchemyengine 与 event loop 绑定fork 后 loop 无效、连接池混乱
结果异步任务报错、engine 失效、连接池崩溃RuntimeError: Event loop is closed、NoneType 异常等

解决方案设计

在 worker 初始化阶段创建独立资源

Celery 提供了一个非常有用的信号：worker_process_init。
它会在每个 worker 子进程启动时被触发，非常适合用来初始化异步环境。

from celery import signals
from sqlalchemy.ext.asyncio import create_async_engine, AsyncSession
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
import asyncio@signals.worker_process_init.connect
def init_worker(**kwargs):global worker_loop, async_engine, async_session_maker# 1 为每个 worker 创建独立的事件循环worker_loop = asyncio.new_event_loop()asyncio.set_event_loop(worker_loop)# 2 为当前进程创建独立的 async engineasync_engine = create_async_engine(DB_URL, pool_pre_ping=True)# 3 为当前进程创建独立的 sessionmakerasync_session_maker = sessionmaker(async_engine, class_=AsyncSession, expire_on_commit=False)

这样，每个 Celery 子进程在启动时都会完成以下三件事：

  1. 拥有自己的 event loop；
  2. 拥有自己的数据库连接池；
  3. 拥有独立的 session 工厂。

从此，主进程与 worker 子进程的异步上下文彻底隔离。

在 task 中执行异步 SQLAlchemy 操作

在 Celery 的任务函数中，可以通过 run_until_complete() 在同步上下文中运行异步函数。

from app.instance_database.database.session import worker_loop, async_session_maker@celery_app.task(bind=True, max_retries=3)
def parse_qr_task(self, url: str, key: str):async def get_audio_source_by_qr_hash(qr_text_hash: str):async with async_session_maker() as session:stmt = select(AudioSource).where(AudioSource.qr_text_hash == qr_text_hash)result = await session.execute(stmt)return result.scalar_one_or_none()existing = worker_loop.run_until_complete(get_audio_source_by_qr_hash(key))return existing

虽然这种写法看起来有点“曲线救国”，但它在多进程模型下非常稳定。
因为此时所有异步相关资源（loop、engine、sessionmaker）都在当前子进程中创建并绑定。

解决衍生问题：为什么依然会是 NoneType

当我首次采用上述方案时，仍然出现了一个奇怪的问题：

AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'run_until_complete'

原因在于：

  • Celery 主进程在启动时，会预加载模块；
  • 此时导入的 worker_loop、async_session_maker 变量还未初始化；
  • fork 后子进程继承的变量就是 None。

虽然 init_worker() 在每个子进程启动时执行，但如果 task 函数在导入阶段就引用了这些变量（即在文件顶部导入），就会发生“引用时机错误”的问题。

动态 import：延迟绑定的正确姿势

最简单、最可靠的办法是 —— 延迟导入这些变量，确保它们在使用时已经被初始化。

@celery_app.task(bind=True)
def parse_qr_task(self, url: str, key: str):from app.instance_database.database.session import worker_loop, async_session_makerasync def get_audio_source_by_qr_hash(qr_text_hash: str):async with async_session_maker() as session:stmt = select(AudioSource).where(AudioSource.qr_text_hash == qr_text_hash)result = await session.execute(stmt)return result.scalar_one_or_none()result = worker_loop.run_until_complete(get_audio_source_by_qr_hash(key))return result

这种“动态 import”方式能确保在 Celery 任务运行时，获取到的 worker_loop 与 async_session_maker 已经被子进程正确初始化。

为了避免重复编写导入语句，可以将其封装为通用函数：

# db_runtime.py
def get_runtime_objects():from app.instance_database.database.session import worker_loop, async_session_makerreturn worker_loop, async_session_maker

然后在任务中简洁地调用：

loop, session_maker = get_runtime_objects()
loop.run_until_complete(...)

工程经验与最佳实践总结

回顾整个排查和解决过程，可以发现，问题的核心并不在于某个框架或库的“缺陷”，而在于 不同运行模型（多进程 vs 异步事件循环）之间的边界模糊。这种问题往往出现在系统集成阶段，而非单一模块内部。以下是我在这次实践中总结的几条工程经验与最佳实践。

  1. 明确运行模型的边界
    在一个系统中，异步编程模型（asyncio）和多进程模型（multiprocessing / Celery）不能直接混用资源。

    • 异步模型依赖事件循环（Event Loop）来调度协程。

    • 多进程模型通过 fork() 或 spawn() 创建子进程，进程之间不共享 loop、socket、或连接池。

因此，只要存在多进程，就应当假定所有 loop 与连接池都需在子进程中重新初始化，而非从父进程继承。

  1. 区分全局状态与进程本地状态
    Python 的模块导入机制会导致全局变量在不同进程间被复制，而非共享。
    这意味着：

    • 父进程中的 worker_loop 变量在子进程中虽然存在，但引用的 loop 实际已经失效。
    • 若在模块顶层执行异步初始化（如 engine = create_async_engine()），所有子进程会继承一个无效的资源对象。

所以：

  • 避免在模块顶层执行异步初始化逻辑。
  • 使用 惰性加载 或 依赖注入 机制，确保每个进程独立创建和销毁自身资源。

这次遇到的问题让我再次认识到：
工程能力的成熟，不仅体现在“写出异步代码”，更体现在“知道异步代码应该在哪里被执行”。理解框架底层运行机制、建立稳定的初始化边界、保持模块化思维——这些都是让系统在复杂场景中依然可控的关键。

参考

  1. celery 的并发模式
http://www.dtcms.com/a/565510.html

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