Miten suoritat taustatehtäviä Celerylla?

Question

Accepted Answer

**Celery** on standardi työkalu **tausta- ja ajoitettujen tehtävien** suorittamiseen Djangossa — työlle, joka ei pitäisi estää HTTP-pyyntöä (sähköpostien lähettäminen, tiedostojen käsittely, hitaiden sovellusliittymien kutsuminen) tai joka suoritetaan aikataulun mukaan. Tehtävät jonoutetaan ja **worker**-prosessit käsittelevät ne asynkronisesti.

## Ongelma, jonka Celery ratkaisee

```python
# ❌ doing slow work inline blocks the response — the user waits, risks timeouts
def register(request):
    user = create_user(request.POST)
    send_welcome_email(user)           # slow — the user waits for the email to send
    generate_report(user)               # even slower
    return redirect("home")             # finally responds after all that
```

Hitaan työn suorittaminen sisäänmuodossa tekee käyttäjille odottamista ja riskeeraa pyynnön aikakatkaisu. Celery siirtää sen tausta-workereille, joten pyyntö palautuu välittömästi.

## Celery-tehtävän määrittäminen ja kutsuminen

```python
# tasks.py — define a task
from celery import shared_task

@shared_task
def send_welcome_email(user_id):
    user = User.objects.get(id=user_id)
    send_email(user.email, "Welcome!")    # runs in a WORKER, not the web process

# in a view — QUEUE the task instead of running it inline
def register(request):
    user = create_user(request.POST)
    send_welcome_email.delay(user.id)     # .delay() queues it → returns IMMEDIATELY
    return redirect("home")                # user gets a fast response
```

`@shared_task`-dekoraattori määrittää tehtävän; `.delay()` (tai `.apply_async()`) jonottaa sen workerin asynkronisesti käsiteltäväksi — näkymä ei odota.

## Arkkitehtuuri

```text
Django (web) --.delay()--> BROKER (Redis/RabbitMQ) --> CELERY WORKER (processes the task)
                              (the message queue)         (separate process/machine)
```

```text
Components:
  ✓ Broker (Redis or RabbitMQ) — holds the queue of pending tasks
  ✓ Celery worker(s) — separate processes that pull and execute tasks
  ✓ Result backend (optional) — stores task results/status
Run workers separately: `celery -A myproject worker`
```

## Ajoitetut / jaksolliset tehtävät (Celery Beat)

```python
# run tasks on a schedule (like cron) via Celery Beat
CELERY_BEAT_SCHEDULE = {
    "daily-report": {
        "task": "myapp.tasks.generate_daily_report",
        "schedule": crontab(hour=0, minute=0),     # every midnight
    },
}
```

## Luotettavuusominaisuudet

```python
@shared_task(bind=True, max_retries=3, default_retry_delay=60)
def sync_data(self):
    try:
        do_sync()
    except Exception as exc:
        raise self.retry(exc=exc)             # automatic retries on failure
```

```text
✓ Retries with backoff (resilience against transient failures)
✓ Task persistence (queued tasks survive restarts via the broker)
✓ Scheduling (Celery Beat — periodic/cron-like tasks)
✓ Rate limiting, concurrency control, task routing/priorities
✓ Workers scale independently of web servers
```

## Miksi sillä on merkitystä

Taustatehtävien käsittely Celerylla on välttämätön tieto vastaavien, skaalautuvien Django-sovellusten rakentamiselle, koska monet todelliset tarpeet vaativat työtä, jonka ei pitäisi tapahtua pyynnön aikana sisäänmuodossa.

Ymmärryksen tärkeys johtuu keskeisestä ongelmasta — hitaan tai lykätyn työn (sähköpostien lähettäminen, kuvien/tiedostojen käsittely, raporttien luominen, hitaiden ulkoisten API:iden kutsuminen, tietojen synkronointi) siirtämisestä pyyntö-vastaus-syklista — joka on yleistä tuotantosovelluksissa.

Tällaisen työn suorittaminen sisäänmuodossa tekee käyttäjille odottamista, riskeeraa pyynnön aikakatkaisu ja häviää työn, jos se epäonnistuu, kun taas **Celery** antaa sinulle vastata käyttäjälle välittömästi, kun taas erillisiä **workereita** käsittelevät työtä asynkronisesti ja luotettavasti.

Yksinkertaisen asynkroisen siirtämisen lisäksi Celery tarjoaa kriittisiä tuotantoominaisuuksia: **ajoitettuja/jaksollisia tehtäviä** (Celery Beatin kautta, korvataan cronin sovellusasteen aikataulusta — päivittäiset raportit, siivoustehtävät, toistuvat synkronisaatiot), **automaattisia uudelleenyrityksiä takaiskulla** (vastustuskyky väliaikaisille virheille), **tehtävän pysyvyys** (jonoutetut tehtävät selviytyvät uudelleenkäynnistyksistä välittäjän kautta, joten työ ei katoa) ja **riippumaton scaling** workerista verkkopalvelimille.

Celeryn arkkitehtuurin ymmärtäminen (broker kuten Redis/RabbitMQ jonon hallinnassa, workerit käsittelevät tehtäviä, tulosparannus), kuinka määritellään ja jonoutetaan tehtäviä (`@shared_task`, `.delay()`), ajoitetaan jaksollista työtä ja määritetään luotettavuusominaisuudet on arvokas senior-level-tieto tuotanto-Django-järjestelmien rakentamiseen, joissa käsitellään raskasta tai lykättyä työtä moitteettomasti.

Koska taustakäsittely on yleinen, tärkeä vaatimus vastaavalle, robustille sovelluksille — ja Celery on de facto standardi ratkaisu Django-ekosysteemissa — sen hallitseminen on käytännöllinen, usein relevantti taito, joka heijastaa kykyä arkkitehtoida todellisia Django-sovelluksia yksinkertaisen synkronoisen pyynnön käsittelyn ulkopuolella.