Učinkovito upravljanje celerom, celerybeat, cvijet i fastapi u Devcontainers

Dinamično postavljanje Docker -a za Fastapi, celer i srodne usluge

Ova skripta koristi Python s Docker Composeom za konfiguriranje dinamičkog upravljanja uslugama u razvojnom okruženju. Usluge su postavljene da rade samo kada su potrebne, optimizirajući korištenje resursa.

# Docker Compose file with profiles for selective service activation
version: '3.8'
services:
  trader:
    build:
      context: ..
      dockerfile: .devcontainer/Dockerfile
    volumes:
      - ../:/app:cached
      - ~/.ssh:/home/user/.ssh:ro
      - ~/.gitconfig:/home/user/.gitconfig:cached
    command: sleep infinity
    environment:
      - AGENT_CACHE_REDIS_HOST=redis
      - DB_URL=postgresql://myuser:mypassword@postgres:5432/db
    profiles:
      - default
  celery:
    build:
      context: ..
      dockerfile: .devcontainer/Dockerfile
    volumes:
      - ../:/app:cached
    command: celery -A src.celery worker --loglevel=debug
    environment:
      - AGENT_CACHE_REDIS_HOST=redis
      - DB_URL=postgresql://myuser:mypassword@postgres:5432/db
    profiles:
      - optional
  redis:
    image: redis:latest
    networks:
      - trader-network
    profiles:
      - default

Optimiziranje pokretanja celera s Python skriptom

Ova Python skripta automatizira pokretanje usluga celera na temelju akcije korisnika. Koristi Docker SDK za Python za kontrolu spremnika.

import docker
def start_optional_services():
    client = docker.from_env()
    services = ['celery', 'celerybeat', 'flower']
    for service in services:
        try:
            container = client.containers.get(service)
            if container.status != 'running':
                container.start()
                print(f"Started {service}")
            else:
                print(f"{service} is already running")
        except docker.errors.NotFound:
            print(f"Service {service} not found")
if __name__ == "__main__":
    start_optional_services()

Jedinično testiranje tijeka rada celera

Ova Python test skripta koristi Pytest za potvrdu okruženja izvršavanja celera, osiguravajući modularnost i ispravnost.

import pytest
from celery import Celery
@pytest.fixture
def celery_app():
    return Celery('test', broker='redis://localhost:6379/0')
def test_task_execution(celery_app):
    @celery_app.task
    def add(x, y):
        return x + y
    result = add.delay(2, 3)
    assert result.get(timeout=5) == 5

Često postavljana pitanja o integraciji Dockera i Celeryja

1. Koja je svrha Docker Compose profila?
2. Omogućuju grupiranje usluga u logičke kategorije, omogućujući selektivni pokretanje kontejnera. Na primjer, profil "zadani" može uključivati ​​osnovne usluge poput Fastapi, dok "opcionalni" profil uključuje Celery radnika.
3. Kako mogu pokrenuti određenu uslugu iz izbornog profila?
4. Koristite naredbu docker compose --profile optional up celery Za pokretanje samo spremnika u "opcionalnom" profilu.
5. Koja je prednost korištenja Docker SDK-a za upravljanje spremnicima?
6. Docker SDK omogućava programsku kontrolu nad spremnicima, poput pokretanja ili dinamičkog zaustavljanja specifičnih usluga, putem Python skripti.
7. Kako mogu pratiti Celery zadatke u stvarnom vremenu?
8. Možete koristiti Flower, web alat za praćenje. Počnite ga koristiti celery -A app flower za pregled napredovanja zadatka i zapisa putem web sučelja.
9. Koja je korist pokretanja Celery radnika samo na zahtjev?
10. Štedi resurse i izbjegava nepotrebne API pozive. Na primjer, možete odgoditi početak radnika dok određene testove integracije ne trebaju pozadinska obrada zadataka.

Učinkovito upravljanje kontejnerima za programere

Učinkovito upravljanje razvojnim resursima ključno je za održavanje produktivnosti. Selektivnim pokretanjem usluga kao što su Celery i Flower, programeri se mogu usredotočiti na izgradnju značajki bez nepotrebnog ometanja. Docker Compose profili pojednostavljuju ovaj proces, osiguravajući mudro korištenje resursa.

Skripte i okviri testiranja dodatno poboljšavaju ovu postavku pružajući dinamičku aktivaciju usluge i provjeru valjanosti. U kombinaciji, ovi alati nude fleksibilno i robusno okruženje, omogućujući programerima da s lakoćom ispravljaju pogreške, testiraju i postavljaju svoje FastAPI aplikacije. 🌟