首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何让celery重试for a请求,直到成功

Celery是一个分布式任务队列框架,用于处理异步任务。当我们需要让Celery重试一个请求直到成功时,可以通过设置Celery的retry机制来实现。

首先,我们需要在Celery任务函数中设置retry参数。retry参数可以接受一个布尔值或一个整数,用于指定任务的重试行为。如果设置为True,任务将无限次重试直到成功;如果设置为整数,任务将重试指定的次数。

接下来,我们可以使用Celery的retry方法来实现任务的重试。在任务函数中,当我们遇到一个请求失败的情况时,可以调用retry方法来触发任务的重试。retry方法接受一些可选参数,例如重试的延迟时间、最大重试次数等。

下面是一个示例代码,演示了如何让Celery重试一个请求直到成功:

代码语言:txt
复制
from celery import Celery

app = Celery('myapp', broker='redis://localhost:6379/0')

@app.task(bind=True, retry=True, retry_max=3, retry_backoff=True)
def process_request(self, url):
    try:
        # 发送请求并处理响应
        response = send_request(url)
        process_response(response)
    except Exception as e:
        # 请求失败,触发重试
        self.retry(exc=e)

在上面的代码中,我们定义了一个名为process_request的Celery任务函数。通过设置retry=True,我们告诉Celery任务需要进行重试。同时,我们设置了retry_max=3,表示最多重试3次。retry_backoff=True表示每次重试之间的延迟时间会逐渐增加。

当任务函数中的请求失败时,我们调用self.retry()来触发重试。如果重试次数超过了retry_max指定的次数,任务将被标记为失败。

这样,Celery将会自动重试任务,直到请求成功或达到最大重试次数。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云消息队列 CMQ、腾讯云函数 SCF。

腾讯云消息队列 CMQ是一种高可用、可伸缩、可靠的消息队列服务,可用于解耦、异步通信、流量削峰等场景。它提供了消息的可靠投递和顺序消费能力,适用于各种异步任务的处理。

腾讯云函数 SCF是一种事件驱动的无服务器计算服务,可以帮助我们更轻松地编写和管理后端代码。我们可以将Celery任务函数封装为一个SCF函数,通过事件触发来执行任务,并利用SCF的自动重试机制来实现任务的重试功能。

更多关于腾讯云消息队列 CMQ的信息,请访问:腾讯云消息队列 CMQ

更多关于腾讯云函数 SCF的信息,请访问:腾讯云函数 SCF

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

在Go中如何正确重试请求

转载请声明出处哦~,本篇文章发布于luozhiyun的博客:https://www.luozhiyun.com/archives/677 我们平时在开发中肯定避不开的一个问题是如何在不可靠的网络服务中实现可靠的网络通信...,其中 http 请求重试是经常用的技术。...但是 Go 标准库 net/http 实际上是没有重试这个功能的,所以本篇文章主要讲解如何在 Go 中实现请求重试。 概述 一般而言,对于网络通信失败的处理分为以下几步: 感知错误。...使用 net/http 重试所带来的问题 重试这个操作其实对于 Go 来说其实还不能直接加一个 for 循环根据次数来进行,对于 Get 请求重试的时候没有请求体,可以直接进行重试,但是对于 Post...核心思想就是通过全局的计数器,用来统计调用次数、成功/失败次数。

1.9K20

celery执行的任务老是错误,人头疼?这时候就要上错误重试

前言 前一篇内容我介绍了执行耗时任务的神器celery,但是感觉还是缺点料,本篇章再来继续深入讲诉以及介绍一下celery执行任务的错误重试机制。...本次说明,我采用的是发送邮件错误的情况作为示例,如下: 在异步调用任务中经常需要调用第三方的api请求,如果一次执行失败,则应该进行重试执行。...Celery任务的文档结构 错误重试示例 故意将邮件服务的地址配置错误 为了做到错误的演示,我首先将发送邮件的smtp地址写错,如下: 那么稍后执行发送邮件的时候,就一定会报找不到smtp的错误...5次任务,直到成功,或者失败 [2019-10-21 14:01:18,224: WARNING/MainProcess] =========== 执行发送邮件 =============== [2019...随后一直重试执行了5次都报错,说明重试的5次是从第一次执行失败后计算的。 好了,大概celery错误重试的机制大概就是如此。后续,我会继续尽量将工作中碰到的问题,以及解决的方法抛出来进行分享,谢谢。

1.9K20
  • 77.9K Star 的 Axios 项目如何优雅实现请求重试

    axios是什么,无需多讲,axios解析的可以看下77.9K Star 的 Axios 项目有哪些值得借鉴的地方这篇文章 为什么需要请求重试 项目中,经常会有很多用户的网络抽风或者各种原因造成偶发性的网络异常请求错误...这个时候实现网络错误请求错误重试也能比较好的解决这种偶发场景。 如何去做呢 我们可以使用axios-retry这个库去实现重拾。...也就是说多次重试请求必须在timeout内结束 retryDelay每个请求之间的重试延迟时间,默认为0 例如,如果我想定制,重试4次、除了默认情况重试外,404也重试、重置超时时间、重试延迟时间50ms...还是非常清晰易懂的 更进一步 在实际场景中,很多时候http请求成功并不说明我们的请求就符合预期的。...这个时候重试也是很重要了。 如何优雅重试 上文提到axios-retry的重试原理是通过响应拦截器的错误处理函数去实现的,那么我们在响应拦截器的正常处理函数中抛出这个这个错误是否可以呢?

    3.1K30

    Celery 4.3.0 任务失败重试机制

    存在的现象 在异步调用任务中经常需要调用第三方的api请求,如果一次执行失败,则应该进行重试执行。否则,如果在执行一些连续性的chain链条任务,前面执行失败,那么后续的也就不用执行了。...下面来看看一个发送邮件失败,然后重试执行的示例。 Celery任务的文档结构 ?...该示例是延续上一篇Django 2.1.7 Celery 4.3.0 异步发送邮件示例的,如果不清楚如何发送邮件,可以先查阅一下我上一篇的内容。...是重试任务 eta:指定重试的时间/日期 countdown:在多久之后重试(每多少秒重试一次)...5次任务,直到成功,或者失败 [2019-10-21 14:01:18,224: WARNING/MainProcess] =========== 执行发送邮件 =============== [2019

    3.5K20

    并行分布式框架 Celery 之架构 (2)

    任务块函数能够你将需要处理的大量对象分为分成若干个任务块,如果你有一百万个对象,那么你可以创建 10 个任务块,每个任务块处理十万个对象。...如何实现分布式。...之中,错误主要有3种: 用户代码错误:错误可以直接返回应用,因为Celery无法知道如何处理; Broker错误:Celery可以根据负载平衡策略尝试下一个节点; 网络超时错误:Celery可以重试请求...5.2.2.1 重试Celery 中,对于重试,有 broker_connection_max_retries 配置,就是最大重试次数。...并且可以传入上次调用成功的 channel。 如果调用fun过程中失败,kombu 会自动进行try。 5.2.2.3 fallback 如果重试不解决问题,则会使用 fallback。

    81310

    nginx+uwsgi+djangorestframework+flower+celery+redis

    你可以将你的任务交给 Celery 处理,也可以 Celery 自动按 crontab 那样去自动调度任务,然后去做其他事情,你可以随时查看任务执行的状态,也可以 Celery 执行完成后自动把执行结果告诉你...使用Celery的常见场景如下: 1.高并发的请求任务。...此时可以把交易请求任务交给 Celery 去异步执行,执行完再将结果返回给用户。...用户提交后不需要等待,任务完成后会通知到用户(购买成功或缴费成功),提高了网站的整体吞吐量和响应时间,几乎不需要增加硬件成本即可满足高并发。 2.定时任务。...一些耗时较长的操作,比如 I/O 操作,网络请求,可以交给 Celery 去异步执行,用户提交后可以做其他事情,当任务完成后将结果返回用户即可,可提高用户体验。

    1.5K10

    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。...-Ofair 选项会禁用此行为,等待分发任务,直到每个工作进程可以工作。...任务失败和重试:你的代码可能会失败,但如何处理失败可以选择,通过 propagate 标志,chord 和 group 中失败的任务不会影响其他任务的执行,添加重试机制将原子地确保任务被工作进程重试。...Sentry,并它通过错误堆栈跟踪向你的 Slack 和电子邮件组发出警报。...所有系统都已准备就绪,我们已成功制作了一个生产级编排器,该编排器可以满足高 RPS 要求,并按需扩展。 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。

    27510

    并行分布式框架 Celery 之 容错机制

    0x01 概述 1.1 错误种类 Celery 之中,错误(以及应对策略)主要有 3 种: 用户代码错误:错误可以直接返回应用,因为Celery无法知道如何处理; Broker错误:Celery可以根据负载平衡策略尝试下一个节点...; 网络超时错误:Celery可以重试请求; 1.2 失败维度 从系统角度出发,几个最可能的失败维度如下(本文可能进程,线程两个单词混用,请大家谅解): Broker失败; Worker --...2.1.1 Retry in CeleryCelery 中,对于重试,有 broker_connection_max_retries 配置,就是最大重试次数。...3.2 Retry in Task 在任务执行的过程中,总会由于偶尔的网络抖动或者其他原因造成网络请求超时或者抛出其他未可知的异常,任务中不能保证所有的异常都被及时重试处理,celery 提供了很方便的重试机制...这就是 “延迟确认”,即只在任务成功完成后进行确认。这是其他许多队列系统(如SQS)所推荐的行为。 Celery在它的FAQ : “我应该使用重试还是acks_late?” 中对这一点进行了介绍。

    74420

    Django+Celery学习笔记1——任务队列介绍

    在做测试的时候,对于一些特殊场景,比如凌晨3点执行一批测试集,或者在前端发送100个请求时,而每个请求响应至少1s以上,用户不可能等着后端执行完成后,将结果返回给前端,这个时候需要一个异步任务队列。...如果你的业务场景中需要用到异步任务,就可以考虑使用celery   2、你想对100台机器执行一条批量命令,可能会花很长时间 ,但你不想你的程序等着结果返回,而是给你返回 一个任务ID,         ...broker: 存放任务(依赖RabbitMQ或Redis,进行存储) worker:执行任务   Celery特性描述   1、方便查看定时任务的执行情况, 如 是否成功, 当前状态, 执行任务花费的时间等.... add.apply_async((2,3), retry=False)   5、retry_policy : 重试策略.   1、max_retries : 最大重试次数, 默认为 3 次.   2...、interval_start : 重试等待的时间间隔秒数, 默认为 0 , 表示直接重试不等待.   3、interval_step : 每次重试重试间隔增加的秒数, 可以是数字或浮点数, 默认为

    1.1K10

    Django爬虫:如何处理超过重试次数的请求以保障数据完整性

    然而,当请求超过一定的重试次数后,如果仍然无法成功获取数据,就会面临数据不完整的风险。本文将深入探讨如何使用一种特定的机制来处理这一问题。...解决方案为了解决请求失败导致数据不完整的问题,我们可以使用一种称为“Dead Letter Queue”(DLQ)的特定机制。DLQ是一种队列,用于存储那些无法成功处理的请求。...当一个请求超过了设定的重试次数后,我们将其放入DLQ中,然后定期从DLQ中取出这些请求并重新发送它们,以确保数据的完整性。接下来,我们将详细介绍如何在Django爬虫中使用DLQ机制来处理这个问题。...步骤二:处理请求超过重试次数的情况在Django应用中,我们需要处理请求超过重试次数的情况。...通过定期处理DLQ中的请求,我们可以在适当的时间内提高数据获取的成功率。请注意,在实际应用中,需要根据项目的需求和代理的配置来进一步优化和调整这些步骤。

    23720

    Python Celery 库详解

    本教程将介绍如何使用 Celery 库来创建和管理异步任务。安装 Celery首先,我们需要安装 Celery。...监控任务状态有时候,我们需要监控任务的状态,以便知道任务是成功完成、失败还是正在执行中。Celery 提供了状态监控的功能。...监控任务状态有时候,我们需要监控任务的状态,以便知道任务是成功完成、失败还是正在执行中。Celery 提供了状态监控的功能。...高级特性除了上述介绍的基本功能外,Celery 还提供了许多高级特性,如定时任务、任务重试、任务链、分布式任务等。你可以根据实际需求选择使用这些特性。...任务重试Celery 允许你在任务执行失败时自动重试任务。你可以使用 @app.task 装饰器的 retry 参数来配置任务的重试策略。

    2.1K10

    celery + rabbitmq初步

    # PENDING, START, SUCCESS,任务当前的状态 r.status # PENDING, START, SUCCESS,任务当前的状态 r.successful # 任务成功返回...r}'.format(task_id, exc)) # 任务成功时执行 def on_success(self, retval, task_id, args, kwargs):...('tasks.add',args=[3,4]) # 参数基本和apply_async函数一样 # 但是send_task在发送的时候是不会检查tasks.add函数是否存在的,即使为空也会发送成功...;使用true或false,默认为true shadow:重新指定任务的名字str,覆盖其在日志中使用的任务名称; retry_policy : 重试策略. max_retries : 最大重试次数,...默认为 3 次. interval_start : 重试等待的时间间隔秒数, 默认为 0 , 表示直接重试不等待. interval_step : 每次重试重试间隔增加的秒数, 可以是数字或浮点数,

    2K60

    分布式任务管理系统 Celery 之二

    其内建任务状态有如下几种: 参数 说明 PENDING 任务等待中 STARTED 任务已开始 SUCCESS 任务执行成功 FAILURE 任务执行失败...add.apply_async((32,29), expires=60) retry : 定时如果任务失败后, 是否重试....add.apply_async((32,29), retry=False) retry_policy : 重试策略. max_retries : 最大重试次数, 默认为 3 次. interval_start...: 重试等待的时间间隔秒数, 默认为 0 , 表示直接重试不等待. interval_step : 每次重试重试间隔增加的秒数, 可以是数字或浮点数, 默认为 0.2 interval_max...: 重试间隔最大的秒数, 即 通过 interval_step 增大到多少秒之后, 就不在增加了, 可以是数字或者浮点数, 默认为 0.2 . 3.2 定时任务 Celery 提供类似linux crontab

    94930

    开发环境下,如何通过一个命令 fastapi 和 celery 一起工作

    本文来分享一下如何 FastAPI 和 Celery 更好的相互配合,开发环境下如何通过一个命令就可以两者一起工作。...0、安装依赖 pip install fastapi celery uvicorn 1、写个纯 celery 任务 首先,让我们来写一个纯属 celery 的任务,它正常运行,然后在通过 fastapi...任务返回了结果 24,命令成功完成, 此时 worker 界面增加的信息如下: 2、通过 fastapi 来执行 编写一个 api.py 通过接口来调用上述的 add 函数: from fastapi...3、开发环境下如何一条命令启动 如果不使用两个终端来启动两个命令,我们可以使用 Celery 提供的测试实用程序在后台线程中启动 celery worker,比如写一个这样的文件run.py,内容如下:...worker 和 fastapi 接口服务,调试的时候是不是非常方便: 最后的话 本文分享了 fastapi 和 celery如何配合工作的,并分享了一个用于开发环境的脚本,可以通过一个命令来启动

    3.1K30

    如何前端数据请求实现奇妙的孤岛隧穿?

    本文将详细介绍我所写的库fods的设计思路,以解决前端数据请求的破壁,不同的人不同的团队不同的组件,可以在相同的数据请求中各自独立工作(孤岛效果)。...当我们的组件体系逐渐丰富起来,我们会开始因为数据如何传递而感到麻烦。...如上所述,在前端,数据请求的管理,说简单也简单,但是说麻烦也是一件非常麻烦的事,而且至今没有一种合理有效的通用方案。 问题的思考 如何两个组件形成孤岛效应,互不影响呢?...数据源层暴露出的接口确保了应用层的独立性,应用层只会把数据源作为依赖,而无需关心数据源的数据是如何请求得到的,这样,我们就能让整个应用中,同一接口的数据只有一个来源。...这完全归功于抽象出数据源层,秉持“开放封闭”原则,应用层只需要调用数据源层的对应接口即可使用,而无需关心数据源本身是如何做数据请求如何做数据缓存、如何做数据响应的。

    10810

    构建高效分布式系统:Celery与RabbitMQ的完美结合

    水平扩展性:Celery和RabbitMQ都支持水平扩展,可以轻松地将系统扩展到多台机器上,以应对高负载和大规模的任务处理需求。如何结合Celery和RabbitMQ?...下面是一个简单的示例,演示了如何在Python中结合使用Celery和RabbitMQ来创建一个简单的分布式系统。...错误处理任务重试Celery提供了任务重试机制,可以在任务执行失败时自动重试任务。你可以通过配置最大重试次数和重试间隔来控制任务重试的行为。...总结在本文中,我们深入探讨了如何利用Celery和RabbitMQ构建Python中的分布式系统。...我们首先介绍了Celery和RabbitMQ的概念及其优势,然后展示了如何结合它们来创建一个简单但功能强大的分布式系统。

    18810

    爬取百万github用户数据,查找谁才是python大牛?

    意外的发现github提供了非常nice的API以及文档https://developer.github.com/v3/guides/,我对github的爱已经深入骨髓。...数据存储使用mongo,重复请求判断使用的redis,写mongo数据采用celery的异步调用,需要rabbitmq服务正常启动,在settings.py正确配置后,使用下面的步骤启动: 进入github_spider...单个请求延时过长,数据下载速度太慢。 针对一段时间内访问失败的链接没有重试机制,存在数据丢失的可能。...又专门写了一个辅助脚本从网上爬取免费的HTTPS代理存放在redis中,路径proxy/extract.py,每次请求的时候都带上代理,运行错误重试自动更换代理并把错误代理清楚。...本来网上免费的HTTPS代理就很少,而且很多还不能用,由于大量的报错重试,访问速度不仅没有原来快,而且比原来慢一大截,此路不通只能走多并发实现了。

    1.3K30

    真正的 Tornado 异步非阻塞

    但是在实际使用过程中很容易把 Tornado 使用成异步阻塞框架,这样对比其他两大框架没有任何优势而言,本文就如何实现真正的异步非阻塞记录。...gen.coroutine 异步编程 在 Tornado 中两个装饰器: tornado.web.asynchronous tornado.gen.coroutine asynchronous 装饰器是请求变成长连接的方式...# bad self.write("Hello, world") asynchronous 装饰器不会自动调用self.finish() ,如果没有没有指定结束,该长连接会一直保持直到...当使用 time.sleep(10) 时候会阻塞其他的请求。 ? 这里的异步非阻塞是针对另一请求来说的,本次的请求该是阻塞的仍然是阻塞的。...实际测试中,由于 tornado-celery 很久没有更新,导致请求会一直阻塞,不会返回 解决办法是: 把 celery 降级到 3.1 pip install celery==3.1 把 pika

    3.9K60
    领券