Ein kurzer Überblick über unsere Starspieler:

  • Celery: Eine verteilte Aufgabenwarteschlange, die die Handhabung asynchroner Aufgaben zum Kinderspiel macht.
  • RabbitMQ: Ein robuster Nachrichtenbroker, der sicherstellt, dass unsere Aufgaben von Dienst zu Dienst hüpfen wie ein aufgedrehter Hase.

Zusammen bilden sie ein kraftvolles Duo, das Ihre verteilte Pipeline schneller zum Laufen bringt, als Sie eine Tasse Kaffee kochen können. (Und glauben Sie mir, diesen Kaffee werden Sie für all das schnelle Prototyping brauchen, das Sie gleich machen werden!)

Einrichtung unseres Spielplatzes

Als erstes bereiten wir unsere Umgebung vor. Öffnen Sie Ihr Terminal und installieren Sie unsere Abhängigkeiten:


pip install celery
pip install rabbitmq

Nun erstellen wir eine einfache Verzeichnisstruktur für unser Projekt:


mkdir celery_rabbit_prototype
cd celery_rabbit_prototype
mkdir service_a service_b
touch service_a/tasks.py service_b/tasks.py
touch celery_config.py

Konfiguration von Celery

Richten wir unsere Celery-Konfiguration ein. Öffnen Sie celery_config.py und fügen Sie Folgendes hinzu:


from celery import Celery

app = Celery('celery_rabbit_prototype',
             broker='pyamqp://guest@localhost//',
             backend='rpc://',
             include=['service_a.tasks', 'service_b.tasks'])

app.conf.update(
    result_expires=3600,
)

if __name__ == '__main__':
    app.start()

Diese Konfiguration richtet unsere Celery-App ein, verbindet sie mit RabbitMQ (läuft auf localhost) und schließt unsere Aufgabenmodule ein.

Aufgaben definieren

Definieren wir nun einige Aufgaben in unseren Diensten. Öffnen Sie service_a/tasks.py:


from celery_config import app

@app.task
def task_a(x, y):
    result = x + y
    print(f"Task A abgeschlossen: {x} + {y} = {result}")
    return result

Und in service_b/tasks.py:


from celery_config import app

@app.task
def task_b(result):
    final_result = result * 2
    print(f"Task B abgeschlossen: {result} * 2 = {final_result}")
    return final_result

Start unserer Mini-verteilten Pipeline

Jetzt kommt der spannende Teil! Starten wir unsere Celery-Worker und sehen uns das Ergebnis an. Öffnen Sie zwei Terminalfenster:

Im ersten Terminal:


celery -A celery_config worker --loglevel=info --queue=service_a

Im zweiten Terminal:


celery -A celery_config worker --loglevel=info --queue=service_b

Showtime: Unsere Pipeline ausführen

Erstellen wir nun ein Skript, um unsere Pipeline auszuführen. Erstellen Sie eine Datei namens run_pipeline.py:


from celery_config import app
from service_a.tasks import task_a
from service_b.tasks import task_b

result = task_a.apply_async((5, 3), queue='service_a')
final_result = task_b.apply_async((result.get(),), queue='service_b')

print(f"Endergebnis: {final_result.get()}")

Führen Sie dieses Skript aus, und voilà! Sie haben gerade eine verteilte Pipeline über zwei Dienste ausgeführt.

Der "Aha!"-Moment

Jetzt denken Sie vielleicht: "Das ist cool, aber warum sollte mich das interessieren?" Hier entfaltet sich die Magie:

  • Skalierbarkeit: Müssen Sie mehr Dienste hinzufügen? Erstellen Sie einfach eine neue Aufgaben-Datei und Warteschlange. Ihre Pipeline wächst mit Ihren Ideen.
  • Flexibilität: Jeder Dienst kann in verschiedenen Sprachen geschrieben oder mit unterschiedlichen Bibliotheken verwendet werden. Solange sie mit Celery kommunizieren können, sind Sie auf der sicheren Seite.
  • Schnelles Prototyping: Haben Sie eine neue Idee? Starten Sie einen neuen Dienst, definieren Sie eine Aufgabe und integrieren Sie sie in Ihre Pipeline. So einfach ist das.

Fallstricke, die Sie beachten sollten

Bevor Sie mit dieser neuen Macht loslegen, beachten Sie folgende Punkte:

  • Aufgaben-Idempotenz: Stellen Sie sicher, dass Ihre Aufgaben bei Fehlern sicher wiederholt werden können.
  • Warteschlangenüberwachung: Behalten Sie Ihre Warteschlangen im Auge. Eine überlastete Warteschlange könnte auf einen Engpass in Ihrer Pipeline hinweisen.
  • Fehlerbehandlung: Implementieren Sie eine ordnungsgemäße Fehlerbehandlung und Protokollierung. Verteilte Systeme können ohne gute Protokolle schwer zu debuggen sein.

Weiterführende Schritte

Jetzt, da Sie die Grundlagen beherrschen, hier einige Ideen, um Ihren Prototyp zu verbessern:

  • Implementieren Sie Aufgabenverkettung für komplexere Workflows
  • Fügen Sie Ergebnis-Backends wie Redis für eine bessere Aufgabenverwaltung hinzu
  • Erforschen Sie die periodische Aufgabenfunktion von Celery für die Planung wiederkehrender Aufgaben
  • Implementieren Sie Aufgabenrouting basierend auf Aufgabenmerkmalen oder benutzerdefinierter Logik

Zusammenfassung

Da haben Sie es – eine Mini-verteilte Pipeline mit Celery und RabbitMQ, perfekt für schnelles Prototyping. Mit diesem Setup können Sie schnell mit verteilten Architekturen experimentieren, neue Ideen testen und Ihren Prototyp nach Bedarf skalieren.

Denken Sie daran, der Schlüssel zum erfolgreichen Prototyping ist die Iteration. Scheuen Sie sich nicht, zu experimentieren, Dinge kaputt zu machen und aus dem Prozess zu lernen. Viel Spaß beim Programmieren, und mögen Ihre verteilten Träume Wirklichkeit werden!

"Der beste Weg, die Zukunft vorherzusagen, ist, sie zu implementieren." - Alan Kay

Jetzt gehen Sie los und verteilen Sie diese Aufgaben wie ein Profi! 🚀