Bagaimana untuk membina sistem giliran tugas yang diedarkan dengan Docker dan saderi?

Bagaimana untuk membina sistem giliran tugas yang diedarkan dengan Docker dan saderi?

Membina sistem giliran tugas yang diedarkan dengan Docker dan saderi melibatkan beberapa langkah. Pertama, anda perlu menentukan tugas anda. Ini adalah fungsi yang boleh dilaksanakan secara asynchronously. Tugas -tugas ini biasanya ditakrifkan dalam modul Python dan dihiasi dengan penghias @app.task dari saderi.

Seterusnya, anda akan membuat Dockerfile untuk pekerja saderi anda dan satu lagi untuk penjadual mengalahkan saderi anda. Dockerfile untuk pekerja akan memasang kebergantungan yang diperlukan (seperti python, saderi, dan mana-mana perpustakaan khusus tugas), menyalin kod tugas anda, dan menentukan perintah untuk menjalankan pekerja saderi. Sampel Dockerfile mungkin kelihatan seperti ini:

 <code class="dockerfile">FROM python:3.9-slim-buster WORKDIR /app COPY requirements.txt requirements.txt RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt COPY . . CMD ["celery", "-A", "tasks", "worker", "-l", "info"]</code>

Begitu juga, Dockerfile untuk Beat Saderi akan memasang kebergantungan yang diperlukan dan menjalankan penjadual mengalahkan saderi.

Kemudian, anda akan membina imej Docker menggunakan docker build . Selepas membina, anda akan menjalankan bekas untuk pekerja anda dan mengalahkan penjadual, berpotensi menggunakan Docker yang dikarang untuk orkestra yang lebih mudah. Fail docker-compose.yml mungkin kelihatan seperti ini:

 <code class="yaml">version: "3.9" services: celery_worker: build: ./worker ports: - "5555:5555" #Example port mapping, adjust as needed. depends_on: - redis celery_beat: build: ./beat depends_on: - redis redis: image: redis:alpine</code>

Akhirnya, anda memerlukan broker mesej (seperti Redis atau Rabbitmq) untuk mengendalikan komunikasi antara pekerja saderi dan giliran tugas. Anda perlu mengkonfigurasi saderi untuk menggunakan broker pilihan anda. Tugas -tugas tersebut dikemukakan kepada barisan melalui kod aplikasi anda, dan pekerja saderi mengambil dan melaksanakan tugas dari barisan. Ingatlah untuk skala bilangan bekas pekerja berdasarkan keperluan beban kerja anda.

Apakah kelebihan utama menggunakan Docker dan saderi untuk barisan tugas yang diedarkan?

Menggunakan Docker dan Celery bersama -sama menawarkan beberapa kelebihan utama:

• Pengasingan dan mudah alih: Bekas Docker memberikan pengasingan, memastikan pekerja saderi anda berjalan dalam persekitaran yang konsisten dan boleh diramal tanpa mengira infrastruktur yang mendasari. Ini menjadikan aplikasi anda sangat mudah alih, mudah digunakan pada pelbagai platform (awan, premis, dll.).
• Skalabilitas: Sifat yang diedarkan di Saderi, digabungkan dengan keupayaan Docker untuk mudah berputar dan turun bekas, membolehkan penskalaan tanpa pemprosesan tugas anda. Cukup tambah lebih banyak bekas pekerja untuk mengendalikan peningkatan beban kerja.
• Pengurusan Sumber: Docker membolehkan pengurusan sumber yang cekap. Setiap pekerja berjalan di dalam bekasnya sendiri, mengehadkan penggunaan sumbernya dan menghalang satu tugas yang tidak menentu daripada mempengaruhi orang lain.
• Penyebaran mudah: Docker mengarang memudahkan proses penempatan, menjadikannya lebih mudah untuk menguruskan beberapa bekas (pekerja, mengalahkan, broker mesej) sebagai satu unit.
• Reproduktif: Docker memastikan kebolehulangan. Imej Docker yang sama akan sentiasa menghasilkan persekitaran yang sama, memudahkan debugging dan penyelesaian masalah.
• Toleransi Kesalahan: Mekanisme toleransi kesalahan yang wujud di Saderi dipertingkatkan oleh keupayaan Docker untuk memulakan semula bekas yang terhempas secara automatik.

Bagaimanakah saya dapat memastikan toleransi berskala dan kesalahan dalam barisan tugas saderi saya?

Memastikan toleransi berskala dan kesalahan dalam barisan tugas saderi dockeryed anda memerlukan pendekatan pelbagai aspek:

• Skala mendatar: Gunakan pelbagai bekas pekerja saderi. Mengedarkan pekerja anda merentasi pelbagai tuan rumah atau contoh awan untuk skalabiliti maksimum. Pertimbangkan untuk menggunakan docker swarm atau kubernet untuk orkestra kontena untuk menguruskan skala secara automatik berdasarkan beban kerja.
• Pemilihan Broker Mesej: Pilih broker mesej yang mantap seperti Redis atau RabbitMQ, yang kedua -duanya menyokong konfigurasi ketersediaan tinggi dan kesalahan toleransi. Untuk RabbitMQ, pertimbangkan untuk menggunakan persediaan kluster. Untuk Redis, gunakan Sentinel untuk ketersediaan yang tinggi.
• BANYAK PELANGGAN: Gunakan pelbagai beratur untuk mengkategorikan tugas berdasarkan keutamaan atau jenis. Ini membolehkan anda mengutamakan tugas -tugas penting dan skala jenis tugas tertentu secara bebas.
• Pemantauan Pekerja: Melaksanakan alat pemantauan (seperti Prometheus dan Grafana) untuk mengesan prestasi pekerja, panjang giliran, dan masa pelaksanaan tugas. Ini membantu anda mengenal pasti kesesakan dan skala infrastruktur anda secara proaktif.
• Mekanisme semula: Konfigurasikan saderi untuk mencuba tugas -tugas yang gagal selepas kelewatan tertentu. Ini membantu menangani kesilapan sementara tanpa kehilangan tugas.
• Restart Container Automatik: Konfigurasikan Docker untuk memulakan semula bekas secara automatik sekiranya berlaku kegagalan.
• Beban mengimbangi: Jika menggunakan pelbagai hos pekerja, gunakan pengimbang beban untuk mengedarkan tugas masuk secara merata di seluruh pekerja.
• Pemeriksaan kesihatan: Melaksanakan pemeriksaan kesihatan untuk pekerja saderi dan broker mesej anda untuk memastikan mereka berfungsi dengan betul.

Apakah cabaran biasa yang dihadapi ketika menggunakan giliran tugas yang diedarkan berasaskan saderi dengan Docker, dan bagaimana saya dapat menangani mereka?

Cabaran biasa termasuk:

• Konfigurasi Rangkaian: Memastikan sambungan rangkaian yang betul antara bekas (pekerja, pukulan, broker mesej) adalah penting. Gunakan rangkaian Docker untuk memudahkan proses ini. Masalah sering berpunca daripada pemetaan pelabuhan yang salah atau pengasingan rangkaian.
• Isu Sambungan Broker: Masalah yang menghubungkan ke broker mesej adalah perkara biasa. Sahkan konfigurasi broker (hos, pelabuhan, kelayakan) dalam konfigurasi saderi anda dan pastikan broker boleh diakses oleh bekas pekerja anda.
• Pengurusan Ketergantungan: Menguruskan kebergantungan di seluruh bekas yang berbeza boleh menjadi kompleks. Gunakan persekitaran maya dan requirements.txt yang konsisten untuk menguruskan kebergantungan dengan pasti.
• Pembalakan dan pemantauan: Mengumpul dan menganalisis log dari pelbagai bekas boleh mencabar. Gunakan penyelesaian pembalakan berpusat (seperti Stack ELK atau GrayLog) untuk mengagregatkan dan menganalisis log dari semua bekas anda. Melaksanakan alat pemantauan seperti yang dinyatakan sebelum ini.
• Pengurusan Negeri: Menguruskan keadaan tugas anda boleh menjadi sukar dalam persekitaran yang diedarkan. Pastikan tugas anda adalah idempotent (boleh dijalankan beberapa kali tanpa kesan sampingan) untuk mengelakkan masalah dengan pengambilan tugas. Pertimbangkan menggunakan pangkalan data untuk menyimpan keadaan tugas jika diperlukan.
• Debugging: Isu debug dalam persekitaran yang diedarkan boleh mencabar. Gunakan alat seperti debugging jauh dan pembalakan kontena untuk memudahkan debugging.

Menangani cabaran ini memerlukan perancangan yang teliti, ujian menyeluruh, dan penggunaan alat dan teknik yang sesuai. Docker yang berstruktur dengan baik mengarang konfigurasi, pemantauan yang mantap, dan pemahaman yang jelas tentang seni bina saderi adalah kunci kepada penempatan yang berjaya.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk membina sistem giliran tugas yang diedarkan dengan Docker dan saderi?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!