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使用Python进行异步微服务架构的设计与实现

微服务架构已经成为现代软件开发中的主流趋势，它将一个大型应用程序拆分为一系列小型、独立的服务，每个服务都有自己的特定功能。而异步微服务架构则更进一步，通过异步通信方式提高了系统的性能和可扩展性。...数据库集成 在实际的微服务架构中，数据库是一个不可或缺的组件。我们可以使用异步数据库客户端来与数据库进行交互，以保持整个系统的异步特性。...添加容器化支持 容器化是部署和管理微服务架构的一种流行方式，它提供了环境隔离、便捷的部署和扩展等优势。我们可以使用Docker将我们的微服务容器化，并使用Docker Compose来管理多个容器。...将微服务和相关组件容器化，并使用Docker Compose来管理这些容器。...随后，我们通过容器化技术，使用Docker将微服务和相关组件容器化，并使用Docker Compose来管理这些容器。

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    python测试开发django-159.Celery 异步与 RabbitMQ 环境搭建

    前言 Celery是一个Python任务队列系统，用于处理跨线程或网络节点的工作任务分配。它使异步任务管理变得容易。...您的应用程序只需要将消息推送到像RabbitMQ这样的代理，Celery worker会弹出它们并安排任务执行。...镜像 docker pull rabbitmq:3.8.0-management 启动容器,设置账号 admin 和密码 123456 docker run -d --name rabbitmq3.8...要在 Django 项目中使用 Celery，您必须首先定义 Celery 库的一个实例（称为“应用程序”） 如果你有一个现代的 Django 项目布局，比如： - proj/ - manage.py...这确保在 Django 启动时加载应用程序，以便@shared_task装饰器（稍后提到）将使用它： # This will make sure the app is always imported when

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    Celery 任务：SQLAlchemy 会话处理指南

    在本文中，我将向您介绍一些基本的 SQLAlchemy 概念，并向您展示如何在 Celery 任务中使用 SQLAlchemy，而无需求助于第三方包，这 帮助您了解事物是如何运作的 提供了一个通用的解决方案...，即使没有 Web 框架，也可以与 Flask、FastAPI 或其他任何东西一起使用 SQLAlchemy Django ORM 世界中的生活非常简单。...session.add(book) session.commit() Celery task 我对上述两个选项的问题是，它在每个任务中涉及大量重复的锅炉代码。...您可以使用它来简化 SQLAlchemy 会话的创建和拆卸： 在中创建会话before_start 使会话可用于绑定任务 关闭会话after_return import celery from sqlalchemy.orm...它使您的任务代码免受重复的样板代码的影响。你怎么认为？可以在评论区讨论。

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    在Kubernetes上运行Airflow两年后的收获

    因此，几个 Pod 完成后，节点的缩减速度非常快。这种行为是将这些节点上剩余的 Pod 驱逐出去，重新分配给其他节点，从而减少总节点数并节省成本。...为了使 DAG 在 Airflow 中反映出来，我们需要将存储桶的内容与运行调度器、工作节点等的 Pod 的本地文件系统进行同步。...我们在每个 Airflow 组件 Pod 中都运行 objinsync 作为一个边缘容器，频繁进行同步。因此，我们总是能够在几分钟内捕获 DAG 的新更新。...这样做的好处是 DAG 在不同的 Airflow 组件之间永远不会出现不同步的情况。 不幸的是，我们目前还无法在这里实现该解决方案，因为我们目前仅支持集群节点的 EBS 卷。...经过调查，这是我们在 Celery 工作节点资源使用图表上看到的情况。 Celery 工作节点中的内存泄漏 我们的任务很小，主要由 Celery 工作节点执行的 DBT 作业组成。

    1.8K10

    从同步到异步起飞：FastAPI+Uvicorn 异步编程深度指南（实战案例 + 原理剖析）

    +Docker ️ 工程能力：专注模型工程化部署、知识库构建与优化，擅长全流程解决方案 专栏传送门：LLM大模型开发 项目实战指南、Python 从真零基础到纯文本 LLM 全栈实战、​​​​​...关注我，解锁大模型与智能交互的无限可能！...同步代码在等待 IO 操作完成时会阻塞整个线程，导致服务器资源利用率低下，无法处理更多的请求。为了解决这个问题，异步编程模式应运而生。...使用 Celery 异步任务的示例代码： # main.py from fastapi import FastAPI from celery_app import add_task app = FastAPI...4.1 同步代码阻塞事件循环的问题 在 FastAPI 异步接口中，如果使用同步代码（如 time.sleep ()、requests.get ()），会阻塞整个事件循环，导致服务器无法处理其他请求。

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    Docker Compose 项目打包部署

    Docker 的应用程序工具 Docker 和 Compose兼容性看下图： ?...，由于容器名称是唯一的，如果指定自定义名称，则无法scale deploy 　　　　　　# 指定部署和运行服务相关配置，只能在Swarm模式使用 environment 　　 # 添加环境变量 networks...，这样就可以在外网访问docker容器的服务 # expose: 将当前容器的端口3暴露给link到本容器的容器，expose不会将端口暴露给主机 '''2. depends_on 与 links...container_name: my-web-container 由于Docker容器名称必须是唯一的，因此如果指定了自定义名称，则无法将服务扩展到多个容器。 volumes 卷挂载路径设置。...将使用build的args子选项来定义构建时的环境变量。 pid 将PID模式设置为主机PID模式。 这就打开了容器与主机操作系统之间的共享PID地址空间。

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    十五天Python系统学习教程第十五天

    Day 15 详细学习计划：Python综合项目实战与学习路径规划 学习目标 ✅ 综合运用前14天知识完成完整项目开发 ✅ 掌握生产级项目架构设计与优化技巧 ✅ 制定后续学习计划与技能提升方案...存储：PostgreSQL + Redis 部署：Docker + Nginx + Gunicorn 二、项目架构设计 2.1 分层架构（对比Java的Spring分层） task-manager...send_notification_email.delay(user.email, "新任务已创建") 五、生产级部署方案 5.1 Docker容器化配置 # Dockerfile FROM python...location /static { alias /app/static; } } 六、后续学习路径规划 6.1 技能深化方向 方向 推荐学习内容 资源推荐 Web开发 FastAPI...关键收获： 1️⃣ 掌握Python核心特性与工程化开发能力 2️⃣ 建立跨语言思维，理解不同生态的优劣取舍 3️⃣ 具备复杂项目的架构设计与实施经验 4️⃣ 制定清晰的职业发展技术路线图 保持持续学习

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    开源背后的硬核实力：深度剖析 MyEMS 如何用 Python 栈处理千万级点表的分钟级数据写入

    、成本分摊、合规审计，因此 “写入” 不仅要快，还要兼顾 “存储效率” 与 “查询性能”。...MyEMS 的数据接收层放弃了传统的 Flask 同步 API，转而采用FastAPI+AIOHTTP构建异步服务： FastAPI 原生支持异步请求，配合 Pydantic 实现数据格式校验，确保接收数据的合法性...与 “数据写入”，还能通过 Celery 的 “任务重试”“负载均衡” 确保数据不丢失、写入不阻塞： 任务触发机制：Redis 中暂存的 1000 万条数据达到 “时间窗口”，Celery Beat（...； 部署成本低：Python 跨平台（Windows/Linux/ARM），边缘网关、服务器均可部署，且开源方案无需商业软件授权费，降低企业使用门槛； 社区支持足：FastAPI、Redis-py、Celery...等组件均有活跃社区，问题能快速得到解决，开源项目可站在 “巨人的肩膀上” 快速优化。

    18010

    使用Celery构建生产级工作流编排器

    本文是我在使用 Celery 一年并部署产品后的总结。 将其视为您的“操作指南”，用于构建跨多个计算处理任务的工作流编排器，了解如何对其进行通信，如何协调和部署产品。...此处的每个 worker 都已容器化并作为 pod 部署在 K8s 集群上，并且可以按您希望的那样进行扩展。...我遇到的某些功能加快了长时间运行的进程，这些功能侧重于 worker 轮询任务的方式、指定并发性上的任务分配机制、重试机制和处理故障。...我们通过将应用程序容器化并在 K8s 集群的不同 Pod 上启动每个工作进程来实现此目的。 此处的容器编排将使我们能够满足按需流量，我们的工作进程可以根据队列中的消息进行扩展，并更快地处理这些消息。...因此，现在使用 Celery 以其最佳本质用于数据工程和构建复杂工作流以及部署你的产品。

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    如何使用Celery和RabbitMQ设置任务队列

    Celery是一个Python任务队列系统，用于处理跨线程或网络节点的工作任务分配。它使异步任务管理变得容易。...最常见的用途是通过在分布在群集中的Celery worker上运行资源密集型任务来进行横向应用程序扩展，或者管理Web应用程序中的长异步任务，例如用户发布图像时生成缩略图。...为简单起见，您可以进行系统范围的安装，或者如果您的系统上运行其他Python应用程序，则可以使用虚拟环境。最后一种方法基于每个项目安装库，并防止版本与其他应用程序冲突。...替换celery在BASEDIR与您的系统用户名路径。...这种魔法不能用于每种编程语言，因此Celery提供了另外两种与Worker通信的方法： Webhooks：Flower提供了一个API，允许您通过REST HTTP查询与Celery进行交互。

    5.4K30

    python使用Flask，Redis和Celery的异步任务

    它们还可以用于在主机或进程与用户交互时处理资源密集型任务。 示范  我们将构建一个Flask应用程序，该应用程序允许用户设置提醒，该提醒将在设定的时间传递到他们的电子邮件中。...通过附加消息传递代理的URL，我们导入并使用它在Flask应用程序中初始化Celery客户端。...在我们的例子中，我们将使用Redis作为代理，因此我们将以下内容添加到我们的config.py： CELERY_BROKER_URL = 'redis://localhost:6379/0'CELERY_RESULT_BACKEND...= 'redis://localhost:6379/0' 为了使我们的send_mail()功能作为后台任务执行，我们将添加@client.task装饰器，以便我们的Celery客户端会意识到这一点。...有了我们的监控功能后，让我们安排在仪表板上发送另一封电子邮件，然后导航到http://localhost:5555，在以下位置我们会对此表示欢迎： 在此页面上，我们可以看到Celery集群中的工作人员列表

    2.6K00

    python使用Flask，Redis和Celery的异步任务

    它们还可以用于在主机或进程与用户交互时处理资源密集型任务。 示范 我们将构建一个Flask应用程序，该应用程序允许用户设置提醒，该提醒将在设定的时间传递到他们的电子邮件中。...通过附加消息传递代理的URL，我们导入并使用它在Flask应用程序中初始化Celery客户端。...在我们的例子中，我们将使用Redis作为代理，因此我们将以下内容添加到我们的config.py： CELERY_BROKER_URL = 'redis://localhost:6379/0'CELERY_RESULT_BACKEND...= 'redis://localhost:6379/0' 为了使我们的send_mail()功能作为后台任务执行，我们将添加@client.task装饰器，以便我们的Celery客户端会意识到这一点。...有了我们的监控功能后，让我们安排在仪表板上发送另一封电子邮件，然后导航到http://localhost:5555，在以下位置我们会对此表示欢迎： ?

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    Docker在手，天下我有，在Win10系统下利用Docker部署Gunicorn+Flask打造独立镜像

    原因很简单，这种容器技术可以将整个项目用单个容器装起来，仅仅只需要维护一个简单的配置文件就告诉电脑每次部署要把什么东西装进容器，甚至把这个过程自动化，部署流程就会变得简单、方便。    ...(通过打包好的镜像运行容器)，而Docker的仓库则提高了镜像的便捷性，可以让我们随时随地只要联网就可以使用自己的镜像(相当于小智不用随身携带精灵球，而是通过网络随时下载需要的精灵球)。     ...，能够与各种Web框架兼容（flask，django等）,得益于gevent等技术，使用Gunicorn能够在基本不改变wsgi app代码的前提下，大幅度提高wsgi app的性能。...通过网址访问一下，这里注意一点，就是Windows系统下，访问Docker容器需要通过分配的ip来访问，而不是我们常用的localhost。     完全没有任何问题。    ...结语：到这里我们的 Docker+Flask + Gunicorn就部署完毕了，将这个镜像上传Dockerhub仓库，在任何时间、任何地点、任何系统上，只要连着网、只要我们想，就都可以在短短1分钟之内部署好我们的项目

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    基于CPU和RabbitMQ进行自动伸缩

    然而，这是一项大量的工作，当有KEDA[4]的时候，为什么要另起炉灶呢？ KEDA 是什么？ KEDA 是一个基于 Kubernetes 的事件驱动自动伸缩器，旨在使自动伸缩变得非常简单。...使用 KEDA，你可以通过使用 40 多个可用的 scaler 来驱动 Kubernetes 中任何容器的扩展，包括基于 RabbitMQ 中的未决消息。...有了 KEDA，你可以很容易地定义你想要扩展的应用程序，而不改变应用程序本身，其他应用程序继续运行。...这使得 KEDA 成为一个灵活和安全的选择，可以与任意数量的其他 Kubernetes 应用程序或框架一起运行。 我们如何使用 KEDA？...在这个例子中，ScaledObject zapier-worker-celery 告诉 KEDA 在以下触发器上扩展 zapier-worker-celery 的部署： 当 pod 的 CPU 利用率为

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