Какой лучший способ использовать Tortoise ORM в задачах Celery?

Содержание

Вопрос или проблема
Ответ или решение
1. Понимание конфликта
2. Лучшие практики интеграции Tortoise ORM с Celery
3. Пример кода
4. Обеспечение высоких показателей
5. Заключение

Вопрос или проблема

Я использую Tortoise ORM в своем приложении FastAPI. Из-за специфики моего приложения мне требуется Celery для выполнения почти дюжины задач, большинство из которых связано с операциями с базой данных. Поскольку я управляю базами данных с помощью Tortoise ORM в своем приложении FastAPI, я также хочу использовать его в своих задачах Celery. Однако запуск асинхронных функций Tortoise ORM из синхронных задач Celery оказался затруднительным, мягко говоря. Я попробовал несколько подходов для выполнения асинхронных функций, включая

Оборачивание всего кода в асинхронный метод и вызов этого метода с помощью asyncio.run(coro(*args, **kwargs)) из задачи Celery.
Использование метода run_async библиотеки Tortoise ORM.

Использование следующего метода

def run_async_method_in_celery(coro, *args, **kwargs):
  try:
      loop = asyncio.get_event_loop()
  except RuntimeError:
      loop = asyncio.new_event_loop()
      asyncio.set_event_loop(loop)
  else:
      if loop.is_closed():
          loop = asyncio.new_event_loop()
          asyncio.set_event_loop(loop)

  return loop.run_until_complete(coro(*args, **kwargs))

Использование async_to_sync из библиотеки asgiref.

Ни один из этих подходов не работал на 100% времени. Очень часто я сталкивался с RuntimeError или ConnectionError из библиотеки asyncpg, используемой Tortoise ORM для баз данных PostgreSQL. Иногда задачи выполнялись идеально, если вызывались после завершения одного из них. Однако, если их вызывать несколько раз за считанные секунды, они начинают генерировать исключения.

Существует ли какой-либо надежный способ использования Tortoise ORM с Celery? Или мне просто стоит прекратить попытки сделать это?

Я буду очень признателен за любую помощь и советы.

Ответ или решение

Использование Tortoise ORM в задачах Celery может быть действительно сложной задачей, особенно при работе с асинхронными функциями. Сердцевина проблемы заключается в конфликте между синхронной и асинхронной природой этих двух инструментов. В этой статье мы рассмотрим, как оптимально интегрировать Tortoise ORM в задачи Celery, избегая распространенных ошибок и улучшая стабильность выполнения заданий.

1. Понимание конфликта

Tortoise ORM предназначен для работы в асинхронном окружении, а Celery изначально проектировался для синхронного выполнения задач. Это создает проблемы при попытке вызвать асинхронные функции Tortoise из задач Celery, что может приводить к ошибкам, таким как RuntimeError или ConnectionError. Поэтому подход к интеграции этих двух систем требует тщательной настройки.

2. Лучшие практики интеграции Tortoise ORM с Celery

Создание отдельного асинхронного контекста:
Вместо того чтобы вызывать асинхронные функции напрямую из задач Celery, лучше создать отдельный асинхронный контекст и выполнять задачи в этом контексте. Это можно сделать, используя стандартные библиотеки Python для работы с асинхронностью.
Использование Celery делегатов:
Настройте ваши задачи Celery так, чтобы они вызывали асинхронные функции через делегаты. Это позволит вам избежать блокировок и эффективно управлять подключением к базе данных.
Настройка пула соединений:
Убедитесь, что у вас правильно настроен пул соединений Tortoise ORM. Это важно, особенно если ваши задачи Celery запускаются параллельно и требуют доступа к базе данных. Настройка параметров пула поможет избежать ConnectionError.

3. Пример кода

Ниже приведен пример кода, который демонстрирует, как добиться успешного выполнения асинхронных задач в Celery с использованием Tortoise ORM:

# celery_app.py
import asyncio
from celery import Celery
from tortoise import Tortoise, fields
from tortoise.models import Model

app = Celery('tasks',
             broker='pyamqp://guest@localhost//')

# Определите асинхронные функции для работы с Tortoise ORM
async def async_db_task(data):
    await Tortoise.init(config)
    # Выполнение операций с Tortoise ORM
    await Model.create(data=data)
    await Tortoise.close_connections()

@app.task
def run_async_task(data):
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(async_db_task(data))

4. Обеспечение высоких показателей

Мониторинг и тестирование: Регулярно проводите тестирование ваших задач Celery, чтобы убедиться, что системы работают эффективно, и выявлять потенциальные конфликты.
Лимиты на количество соединений: Чтобы уменьшить вероятность ошибок подключения при одновременной обработке нескольких задач, установите лимиты на количество одновременно открытых соединений.

5. Заключение

Интеграция Tortoise ORM с Celery — это задача, требующая внимания к деталям и понимания асинхронного программирования. Используя предложенные методы, вы сможете значительно улучшить производительность и стабильность своих Celery задач. Если проблемы продолжаются, рассмотрите возможность использования микросервисной архитектуры, где Celery будет взаимодействовать с вашим приложением через API, минимизируя проблемы, связанные с асинхронностью.