关于python：Celery AsyncResult始终处于挂起状态


Celery AsyncResult is always PENDING

我正在演示，代码很简单：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
# The Config
class Config:
    BROKER_URL = 'redis://127.0.0.1:6379/0'
    CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://127.0.0.1:6379/0'
    CELERY_ACCEPT_CONTENT = ['application/json']

# The Task
@celery_app.task()
def add(x, y):
    return x + y

要启动工作程序：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
$ celery -A appl.task.celery_app worker --loglevel=info -broker=redis://localhost:6379/0

 -------------- celery@ALBERTATMP v3.1.13 (Cipater)
 ---- **** -----
 --- * ***  * -- Linux-3.2.0-4-amd64-x86_64-with-debian-7.6
 -- * - **** ---
 - ** ---------- [config]
 - ** ---------- .> app:         celery_test:0x293ffd0
 - ** ---------- .> transport:   redis://localhost:6379/0
 - ** ---------- .> results:     disabled
 - *** --- * --- .> concurrency: 2 (prefork)
 -- ******* ----
 --- ***** ----- [queues]
 -------------- .> celery           exchange=celery(direct) key=celery

计划任务：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
>>> from appl.task import add
>>> r = add.delay(1, 2)
>>> r.id
'c41d4e22-ccea-408f-b48f-52e3ddd6bd66'
>>> r.task_id
'c41d4e22-ccea-408f-b48f-52e3ddd6bd66'
>>> r.status
'PENDING'
>>> r.backend
<celery.backends.redis.RedisBackend object at 0x1f35b10>

然后，工作人员将执行任务：

1
2
[2014-07-29 17:54:37,356: INFO/MainProcess] Received task: appl.task.add[beeef023-c582-42e1-baf7-9e19d9de32a0]
[2014-07-29 17:54:37,358: INFO/MainProcess] Task appl.task.add[beeef023-c582-42e1-baf7-9e19d9de32a0] succeeded in 0.00108124599865s: 3

但是结果仍然是PENDING：

1
2
3
>>> res = add.AsyncResult(r.id)
>>> res.status
'PENDING'

我已经尝试了官方常见问题解答。 但这没有帮助。

1
2
>>> celery_app.conf['CELERY_IGNORE_RESULT']
False

我做错什么了？ 谢谢！

相关讨论

已经有一段时间了，但是将其留给其他遇到类似问题的人：

在屏幕截图中，您看到结果被禁用

enter image description here

实例化celery实例时，请确保您具有正确的配置输入

1
2
3
4
from celery import Celery,Task

# here im using an AMQP broker with a memcached backend to store the results
celery = Celery('task1',broker='amqp://guest:[email protected]:5672//',backend='cache+memcached://127.0.0.1:11211/')

由于某些原因，我总是很难通过配置文件获取celery实例的参数，因此在实例化过程中如上所示在代理和后端中显式传递了它们

现在，您将看到正确配置为内存缓存的结果(在我的实例中-应该在您的实例中为redis)。还要确保在任务列表中选择任务(task1.add)

enter image description here

如果仍然无法正常工作，请在启动celery时尝试使用以下调试选项

1
celery worker -A task1.celery -l debug

看看它发出的信息是否出了问题

就我而言，它修复了您的错误，结果设置为成功，并且我能够在r.get()上恢复3

  • 尝试将您的代理更改为其他内容(例如rabbitmq)，然后再次检查状态。

  • 确保您的Redis服务器已启动并且可用于celery。

    redis-cli
    keys *

    并且您应该看到一些与芹菜相关的密钥，如果不是，则意味着您的经纪人存在问题

    • 这对我有用：

    1
    2
    3
    from celery.result import AsyncResult
    celery_task_result = AsyncResult(task_id)
    task_state = celery_task_result.state

    和task_state获得各种状态：'FAILURE'，'SUCCESS'，'PENDING'等。