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超实用 Demo：使用 FastAPI、Celery、RabbitMQ 和 MongoDB 实现一个异步任务工作流

MongoDBRabbitMQ异步 实现 使用 一个 工作 任务
2023-06-13 09:13:59 时间

异步任务，是 Web 开发中经常遇到的问题，比如说用户提交了一个请求，虽然这个请求对应的任务非常耗时，但是不能让用户等在这里，通常需要立即返回结果，告诉用户任务已提交。任务可以在后续慢慢完成，完成后再给用户发一个完成的通知。

今天分享一份代码，使用 Celery、RabbitMQ 和 MongoDB 实现一个异步任务工作流，你可以修改 task.py 来实现你自己的异步任务。

架构图如下：

其中 Celery 来执行异步任务，RabbitMQ 作为消息队列，MongoDB 存储任务执行结果，FastAPI 提供 Web 接口。

以上所有模块均可使用 Docker 一键部署。

下面为 Demo 使用方法：

1、确保本机已安装 Docker、Git

2、下载源代码：

git clone https://github.com/aarunjith/async-demo.git

3、部署并启动：

cd async-demo
docker compose up --build

4、启动一个异步任务：

$ curl -X POST http://localhost:8080/process

任务会发送到消息队列，同时会立即返回一个任务 id：

❯ curl -X POST http://localhost:8080/process
{"status":"PENDING","id":"a129c666-7b5b-45f7-ba54-9d7b96a1fe58","error":""}%

5、查询任务状态：

curl -X POST http://localhost:8080/check_progress/<task_id>

任务完成后的返回结果如下：

 ❯ curl -X POST http://localhost:8080/check_progress/a129c666-7b5b-45f7-ba54-9d7b96a1fe58
{"status":"SUCEESS","data":"\"hello\""}%

代码目录结构如下：

其中 app.py 如下:

from fastapi import FastAPI
from celery.result import AsyncResult
from tasks import start_processing
from loguru import logger
from pymongo import MongoClient
import uvicorn

# Lets create a connection to our backend where celery stores the results
client = MongoClient("mongodb://mongodb:27017")

# Default database and collection names that Celery create
db = client['task_results']
coll = db["celery_taskmeta"]

app = FastAPI()


@app.post('/process')
async def process_text_file():
    '''
    Process endpoint to trigger the start of a process
    '''
    try:
        result = start_processing.delay()
        logger.info(f'Started processing the task with id {result.id}')
        return {
            "status": result.state,
            'id': result.id,
            'error': ''
        }
    except Exception as e:
        logger.info(f'Task Execution failed: {e}')
        return {
            "status": "FAILURE",
            'id': None,
            'error': e
        }


@app.post('/check_progress/{task_id}')
async def check_async_progress(task_id: str):
    '''
    Endpoint to check the task progress and fetch the results if the task is
    complete.
    '''
    try:
        result = AsyncResult(task_id)
        if result.ready():
            data = coll.find({'_id': task_id})[0]
            return {'status': 'SUCEESS', 'data': data['result']}
        else:
            return {"status": result.state, "error": ''}
    except Exception as e:
        data = coll.find({'_id': task_id})[0]
        if data:
            return {'status': 'SUCEESS', 'data': data['result']}
        return {'status': 'Task ID invalid', 'error': e}

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("app:app", host='0.0.0.0', port='8080')

如果要实现自己的任务队列，就修改 task.py 来添加自己的异步任务，可以整合到自己的项目中。

最后的话

Celery 是异步任务非常好用的工具，推荐阅读分布式异步任务队列神器之-Celery，一文搞定 celery 任务远程调用。RabbitMQ 消息队列可以确保服务重新启动时数据也不丢失，因此这个 Demo 有很强的实用价值，如果觉得有帮助，可以转发、关注、讨论。

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