flask - Flask on Railway 中的 Celery[redis] 中的任务正在等待处理

Question

我制作了一个flask api，并将其部署在铁路上。我尝试使用 Celery 将某些任务设为后台任务。我在打印中获取任务后端和任务 ID，但 task.state 始终处于待处理状态，并且我在 中只有很少的任务。我认为每个部署只创建一个任务。 这是我尝试使用 celery 的方法。

"""
path: tasks.py

Celery tasks.
"""
import pandas as pd
from celery import shared_task
from celery.contrib.abortable import AbortableTask

from facebook_business.adobjects.adsinsights import AdsInsights
from facebook_business.adobjects.adaccount import AdAccount


@shared_task(bind=True, base=AbortableTask)
def fetch_insights_task(self, account_id):
    """
    Get insights from Facebook Ads API.
    """
    params = {
        'level': 'campaign',
        'date_preset': 'yesterday',
        'time_increment': 1,
        'breakdowns': ['gender', 'age'],
        }

        .
        .
        .
    return insights

# path: views.py

@main.route('/insights')
def get_insights():
    """
    Insights page
    """
    if 'account_id' not in session:
        return redirect('/select_account')

    task_id = session.get('insights_task_id')
    task = fetch_insights_task.AsyncResult(task_id) if task_id else None
    .
    .

"""
Utils
"""
from celery import Celery

def make_celery(app):
    """
    Make celery
    """
    celery = Celery(app.import_name)
    celery.conf.update(app.config["CELERY_CONFIG"])
    celery.conf.update(
        task_serializer='json',
        result_serializer='json',
        accept_content=['json'],
        timezone='UTC')

    class ContextTask(celery.Task):
        """
        Context task
        """
        def __call__(self, *args, **kwargs):
            with app.app_context():
                return self.run(*args, **kwargs)

    celery.Task = ContextTask
    return celery

celery -A run:celery worker --loglevel=debug -P solo

我期待任务能够完成。但任务始终处于挂起状态。

Answer 1

我尝试使用 Procfile、railway.toml、railway.json 或railway.sh 对 Railway 发出两个启动命令，但都无法运行这两个命令。

铁路总是执行第一个启动命令并忽略其余的命令。

对我有用的唯一方法是运行连接到同一项目存储库的两个铁路服务，并为每个服务使用两个不同的单一启动命令。

根据您的情况:

第一个服务启动命令是

"gunicorn app:app"

第二个服务启动命令是

"celery -A run:celery worker --loglevel=debug -P solo"

如果您想并行运行接收到的任务，您还可以将单独更改为线程。

A Typical case of your railway environment will be as this snapshot