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MT4 用户指引

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MT4 用户指引

本文讲解 EventDispatcher 和 Event 组件 如何实现。

0x01 思路

EventDispatcher 和 Event 组件负责 MT4 用户指引 Celery 内部事件(Event)的处理。

  • 事件分发 势必有生产者,消费者,EventDispatcher 就是作为 事件生产者;
  • 涉及到生产消费,那么需要有一个 broker 存储中间事件;
  • 因为 Celery 底层依赖于 Kombu,而 Kombu 本身就有生产者,消费者概念,所以这里可以直接利用这两个概念;
  • Kombu 也提供了 Mailbox 的实现,它的作用就是通过 Mailbox 我们可以实现不同实例之间的事件发送和处理,具体可以是单播 和 广播;

所以我们可以大致推论:EventDispatcher 可以利用 kombu 的 producer, consumer 或者 Mailbox。

而 Events 是负责事件(Event)的接受,所以我们也可以推论:

  • Events 利用 Kombu 的消费者来处理 事件;
  • 具体如何处理事件,则会依据 Celery 的当前状态决定,这就涉及到了 State 功能;

0x02 定义

EventDispatcher 代码位于: celery\events\dispatcher.py 。

  • connection (kombu.Connection) :就是用来和 Broker 交互的连接功能;
  • channel (kombu.Channel) : Channel 可以理解成共享一个Connection的多个轻量化连接。就是真正的连接。
    • Connection 是 AMQP 对 连接的封装;
    • Channel 是 AMQP 对 MQ 的操作的封装;
    • 具体以 "针对redis的轻量化连接" 来说,Channel 可以认为是 redis 操作和连接的封装。每个 Channel 都可以与 redis 建立一个连接,在此连接之上对 redis 进行操作,每个连接都有一个 socket,每个 MT4 用户指引 socket 都有一个 file,从这个 file 可以进行 poll。

    0x03 MT4 用户指引 Producer

    我们发现,EventDispatcher 确实使用了 Kombu 的 Producer,当然 Celery 这里使用 ampq 对 Kombu 做了封装。所以我们重点就需要看如何配置 Producer。

    3.1 Connection

    由代码可以看到,Connection 是直接使用 Celery 的 connection_for_write

    3.2 Exchange

      MT4 用户指引
    • Exchange:交换机 或者 路由。事件发送者将事件发至Exchange,Exchange负责将事件分发至队列;
    • Queue:事件队列,存储着即将被应用消费掉的事件,Exchange负责将事件分发Queue,消费者从Queue接收事件;

    交换机通过匹配事件的 routing_key 和 binding_key来转发事件,binding_key 是consumer 声明队列时与交换机的绑定关系。

    路由就是比较routing-key(这个 MT4 用户指引 message 提供)和 MT4 用户指引 binding-key(这个queue 注册到 exchange 的时候提供)。

    所以我们知道,这里默认的 Exchange 就是一个 celeryev(fanout) 类型。

    3.3 建立

    0x04 分发事件

    4.1 Send 发送

    • 如果需要分组发送,就内部有一个缓存,然后成组发送;
    • 否则就直接调用 Producer publish API 发送。

    4.2 publish MT4 用户指引 与 broker 交互

    于是得倒了routing_key 为 'worker.online'。

    因为是 pubsub,所以此时在 redis 之中看不到事件内容。

    这个事件将如何处理?我们需要看看 Events 组件。

    0x05 Events 组件

    5.1 Event 有什么用

    前面说了,Celery 在 Task/Worker 的状态发生变化的时候就会发出 MT4 用户指引 Event,所以,一个很明显的应用就是监控 Event 的状态,例如 Celery 大家所熟知的基于 WebUI 的管理工具 flower 就用到了 Event,但是,这也是一个比较明显的应用,除此之外,我们还可以利用 Event 来给 Task 做快照,甚至实时对 Task 的状态转变做出响应,例如任务失败之后触发报警,任务成功之后执行被依赖的任务等等,总结一下,其实就是:

    • 对 Task 的状态做快照;
    • 对 Task 的状态做实时处理;
    • 监控 Celery(Worker/Task) 的执行状态;

    5.2 调试

    Celery Events 可以用来开启快照相机,或者将事件dump到标准输出。

    5.3 入口

    5.4 事件循环

    注意,这里给 Receiver 传入的 handlers=,是后续处理事件时候的处理函数。

    5.5 EventReceiver

    EventReceiver 就是用来接收Event,并且处理的。而且需要留意,EventReceiver 是继承 ConsumerMixin。

    可以看到利用了 ConsumerMixin 来处理事件。其实从文章开始时候我们就知道,既然有 kombu . producer ,就必然有 kombu . consumer。

    这里其实是有多个 EventReceiver 绑定了这个 Connection,然后 ConsumerMixin 帮助协调这些 Receiver,每个 Receiver 都可以收到这些 Event,但是能不能处理就看他们的 routing_key 设置得好不好了。