Django+Celery 进阶：Celery可视化监控与排错

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
  

1. celery -A mysite status
3. ### 大概10秒后，输出结果
4. ->  celery@DESKTOP-MHHVBI3: OK
6. 1 node online.

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• 列出正在执行的Celery 任务
  

1. celery -A mysite inspect active
3. ### 输出结果
4. ->  celery@DESKTOP-MHHVBI3: OK
5.     - empty -
7. 1 node online.

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• 列出已注册的Celery 任务
  

1. celery -A mysite inspect registered
3. ### 输出结果示例
4. ->  celery@DESKTOP-MHHVBI3: OK
5.     * myapp_infra.tasks.cleanup_expired_data
6.     * myapp_infra.tasks.send_daily_report
7.     * myapp_system.tasks.login_log_task
8.     * myapp_system.tasks.operation_log_task
9.     * myapp_system.tasks.send_single_mail_task
11. 1 node online.

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• 显示Celery 统计数据
  

1. celery -A mysite inspect stats
3. ### 输出结果示例
4. ->  celery@DESKTOP-MHHVBI3: OK
5.     {
6.         "broker": {
7.             "alternates": [],
8.             "connect_timeout": 4,
9.             "failover_strategy": "round-robin",
10.             "heartbeat": 0,
11.             "hostname": "127.0.0.1",
12.             "insist": false,
13.             "login_method": null,
14.             "port": 6379,
15.             "ssl": false,
16.             "transport": "redis",
17.             "transport_options": {},
18.             "uri_prefix": null,
19.             "userid": null,
20.             "virtual_host": "3"
21.         },
22.         "clock": "543",
23.         "pid": 2316,
24.         "pool": {
25.             "implementation": "celery.concurrency.solo:TaskPool",
26.             "max-concurrency": 1,
27.             "max-tasks-per-child": null,
28.             "processes": [
29.                 2316
30.             ],
31.             "put-guarded-by-semaphore": true,
32.             "timeouts": []
33.         },
34.         "prefetch_count": 32,
35.         "rusage": "N/A",
36.         "total": {
37.             "myapp_infra.tasks.cleanup_expired_data": 3,
38.             "myapp_system.tasks.login_log_task": 36
39.         },
40.         "uptime": 541
41.     }
43. 1 node online.

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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

1. pip install flower

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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

1. celery -A mysite flower --port=5555

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访问 http://: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。

点击查看集成代码示例
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

1. [2025-04-12 22:53:48,435: INFO/MainProcess] Task tasks.add[6d0cc2d2-0a84-4a4d-b5e7-e86a4bd9b625] received
2. [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)
3. Traceback (most recent call last):

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解决方法

1. # 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
2. celery -A tasks worker --loglevel=INFO --pool=solo

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AppRegistryNotReady 错误

错误信息

1. 2025-05-17 18:33:13,886 INFO D:\workspace_python\mars-mgn\mysite\myapp_system\tasks.py changed, reloading.
2. Traceback (most recent call last):
3. ...
4.   File "D:\workspace_python\mars-mgn\venv\Lib\site-packages\django\apps\registry.py", line 138, in check_apps_ready
5.     raise AppRegistryNotReady("Apps aren't loaded yet.")
6. django.core.exceptions.AppRegistryNotReady: Apps aren't loaded yet.

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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
  

1. # myapp_system/tasks.py
2. from celery import shared_task
3. from django.core.mail import send_mail
5. @shared_task
6. def send_email_task(subject, message, from_email, recipient_list):
7.     # 导入操作移至任务函数内部：延迟导入模型和序列化器
8.     from .mail_log.serializers import MailLogSaveSerializer
9.     from .models import SystemMailLog
10.    
11.     # 发送邮件逻辑
12.     send_mail(subject, message, from_email, recipient_list)
13.     return "邮件发送成功"

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任务参数

错误信息

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

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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
  

1. # 设置 Django 时区
2. TIME_ZONE = 'Asia/Shanghai'
3. USE_TZ = True
5. # 配置 Celery 时区
6. CELERY_TIMEZONE = 'Asia/Shanghai'
8. # MySQL数据库连接字符串中添加时区参数
9. DATABASES = {
10.     "default": {
11.         "ENGINE": "django.db.backends.mysql",
12.                 # ...
13.         "OPTIONS": {"init_command": "SET time_zone='+08:00'"},
14.     }
15. }

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• Celery Worker 所在服务器系统时区为
  

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

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