Вопрос или проблема
Я ищу совет о том, как правильно использовать лямбда-функцию, чтобы имитировать выполнение задачи рабочего процесса, используя следующую конфигурацию:
AWS MQ с RabbitMQ в качестве брокера.
Лямбда-функция с настроенным триггером, слушающим очередь MQ.
Рабочий процесс, определенный в моем приложении Celery, с некоторыми задачами:
task_01: выполняется на экземпляре рабочего Celery.
task_02: выполняется на лямбда-функции, я помещаю его в специфическую очередь, которую не слушает ни один другой работник.
task_03: выполняется на экземпляре рабочего Celery.
workflow = chain(
task_01.s(),
task_02.s(),
task_03.s()
)
Если я выполняю task_01, лямбда-функция на task_02 срабатывает правильно, но мне нужно имитировать код Celery, сохранить результат в бэкэнд и правильно запустить task_03.
В настоящее время я использую приведенный ниже код для сохранения результата task_02, но мне нужно, чтобы некоторые функции рабочего процесса, такие как chain, group, chord, были вызваны.
from celery.worker.request import Request
def handler(event, context):
message_data = # получить данные из события
message = {name: 'x', 'headers': message_data_headers}
r = Request(message, app=app)
r.execute()
Мне нужна другая логика для вызова следующей задачи в списке цепочки.
Для задачи без рабочего процесса это работает, но я хочу знать, можно ли заставить это работать в любом сценарии.
Ответ или решение
Настройка AWS Lambda в качестве работника Celery с использованием RabbitMQ
При использовании AWS Lambda в качестве рабочей единицы в рамках Celery важно правильно настроить взаимодействие с вашим брокером сообщений (в данном случае RabbitMQ) и учитывать особенности Celery для выполнения цепочек задач. В данном отношении необходимо реализовать механизм, который позволит выполнять задачи, сохранять результаты и продолжать следование по рабочему процессу.
1. Основные компоненты системы
- AWS MQ (RabbitMQ как брокер сообщений) будет использоваться для отправки и получения сообщений между работниками Celery и функциями Lambda.
- AWS Lambda будет выполнять специальные задачи (например,
task_02), которые требуют быстрого реагирования и масштабируемости. - Celery будет координировать выполнение задач через цепочки, группы и другие рабочие структуры.
2. Настройка AWS Lambda на прослушивание очереди RabbitMQ
-
Создание Lambda функции:
- Настройте функцию Lambda, выберите триггер
AWS MQ(RabbitMQ) и укажите нужную очередь, на которую Lambda будет подписываться.
- Настройте функцию Lambda, выберите триггер
-
Настройка прав доступа:
- Убедитесь, что настройка IAM для функции Lambda позволяет ей взаимодействовать с RabbitMQ и использовать необходимые ресурсы.
3. Код Lambda функции
Ваша Lambda функция должна получать задачи, обрабатывать их и корректно возвращать результаты, чтобы другие задачи в цепочке могли продолжить выполнение.
import json
from celery.result import AsyncResult
from celery import chain
from celery.worker.request import Request
from my_celery_app import app # Замените на ваш файл с задачами Celery
def handler(event, context):
for record in event['Records']:
message_body = json.loads(record['body'])
task_id = message_body['task_id'] # Убедитесь, что ваш объект сообщения содержит ID задачи
# Выполнение текущей задачи с помощью Celery
result = run_task_in_celery(task_id, message_body)
# Если результат требует дальнейшей обработки
if result.status == 'SUCCESS':
next_task = execute_next_task(task_id, result.result)
return {
'statusCode': 200,
'body': json.dumps(next_task)
}
else:
# Обработка ошибок
return {
'statusCode': 500,
'body': json.dumps({'error': 'Task execution failed'})
}
def run_task_in_celery(task_id, message):
request = Request(
{'name': task_id, 'args': [message]},
app=app
)
return request.execute()
def execute_next_task(previous_task_id, previous_result):
# Здесь вы можете определить, какую следующую задачу выполнять.
# Например, если это 'task_02', то переходим к 'task_03'
workflow = chain(
task_01.s(previous_result),
task_03.s()
)
result = workflow.apply_async()
return {'next_task_id': result.id}4. Сохранение результатов и переход к следующему заданию
- Ваша задача
task_02должна корректно обрабатывать входные данные и возвращать результаты, что позволяет вам передавать их в следующую задачу (task_03). - Используйте механизм
chainот Celery для определения последовательности выполнения задач. После того какtask_02завершится, следующая задача может быть запущена автоматически.
5. Заключение
Использование AWS Lambda в качестве работника Celery позволяет масштабировать задачи и улучшать отзывчивость системы. Однако важно правильно настроить взаимодействие между компонентами и корректно реализовать логику обработки результатов задач.
Поддерживайте документацию и следите за обновлениями в зависимости от изменений в платформе AWS и Celery. Это поможет вам не только поддерживать стабильность системы, но и гарантировать максимальную производительность.