Een snelle blik op onze sterspelers:

  • Celery: Een gedistribueerde taakwachtrij die het afhandelen van asynchrone taken eenvoudig maakt.
  • RabbitMQ: Een robuuste berichtmakelaar die ervoor zorgt dat onze taken van dienst naar dienst springen als een cafeïnehoudend konijn.

Samen vormen ze een krachtige combinatie die je gedistribueerde pijplijn sneller laat draaien dan je een kop koffie kunt zetten. (En geloof me, je zult die koffie nodig hebben voor al het snelle prototypen dat je gaat doen!)

Onze Speelplaats Inrichten

Laten we eerst onze omgeving klaarmaken. Open je terminal en laten we onze afhankelijkheden installeren:


pip install celery
pip install rabbitmq

Nu maken we een eenvoudige mapstructuur voor ons project:


mkdir celery_rabbit_prototype
cd celery_rabbit_prototype
mkdir service_a service_b
touch service_a/tasks.py service_b/tasks.py
touch celery_config.py

Celery Configureren

Laten we onze Celery-configuratie instellen. Open celery_config.py en voeg toe:


from celery import Celery

app = Celery('celery_rabbit_prototype',
             broker='pyamqp://guest@localhost//',
             backend='rpc://',
             include=['service_a.tasks', 'service_b.tasks'])

app.conf.update(
    result_expires=3600,
)

if __name__ == '__main__':
    app.start()

Deze configuratie stelt onze Celery-app in, verbindt deze met RabbitMQ (draaiend op localhost), en omvat onze taakmodules.

Taken Definiëren

Laten we nu enkele taken definiëren in onze services. Open service_a/tasks.py:


from celery_config import app

@app.task
def task_a(x, y):
    result = x + y
    print(f"Taak A voltooid: {x} + {y} = {result}")
    return result

En in service_b/tasks.py:


from celery_config import app

@app.task
def task_b(result):
    final_result = result * 2
    print(f"Taak B voltooid: {result} * 2 = {final_result}")
    return final_result

Onze Mini Gedistribueerde Pijplijn Starten

Nu komt het spannende deel! Laten we onze Celery-werkers starten en de magie zien gebeuren. Open twee terminalvensters:

In de eerste terminal:


celery -A celery_config worker --loglevel=info --queue=service_a

In de tweede terminal:


celery -A celery_config worker --loglevel=info --queue=service_b

Showtime: Onze Pijplijn Uitvoeren

Laten we nu een script maken om onze pijplijn uit te voeren. Maak een bestand genaamd run_pipeline.py:


from celery_config import app
from service_a.tasks import task_a
from service_b.tasks import task_b

result = task_a.apply_async((5, 3), queue='service_a')
final_result = task_b.apply_async((result.get(),), queue='service_b')

print(f"Eindresultaat: {final_result.get()}")

Voer dit script uit, en voilà! Je hebt zojuist een gedistribueerde pijplijn uitgevoerd over twee services.

Het "Aha!" Moment

Nu denk je misschien, "Dat is cool, maar waarom zou het me iets kunnen schelen?" Hier is waar de magie echt gebeurt:

  • Schaalbaarheid: Moet je meer services toevoegen? Maak gewoon een nieuw taakbestand en wachtrij. Je pijplijn groeit mee met je ideeën.
  • Flexibiliteit: Elke service kan in verschillende talen worden geschreven of verschillende bibliotheken gebruiken. Zolang ze met Celery kunnen communiceren, zit je goed.
  • Snel Prototypen: Heb je een nieuw idee? Start een nieuwe service, definieer een taak en voeg deze toe aan je pijplijn. Zo eenvoudig is het.

Valkuilen om Voorzichtig mee te Zijn

Voordat je losgaat met deze nieuwe kracht, houd deze punten in gedachten:

  • Taak Idempotentie: Zorg ervoor dat je taken veilig opnieuw kunnen worden uitgevoerd in geval van fouten.
  • Wachtrij Monitoring: Houd je wachtrijen in de gaten. Een volle wachtrij kan wijzen op een knelpunt in je pijplijn.
  • Foutafhandeling: Implementeer goede foutafhandeling en logging. Gedistribueerde systemen kunnen lastig te debuggen zijn zonder goede logs.

Verder Gaan

Nu je de basis onder de knie hebt, hier zijn enkele ideeën om je prototype te verbeteren:

  • Implementeer taakketens voor complexere workflows
  • Voeg resultaatbackends zoals Redis toe voor betere taakresultaatverwerking
  • Verken Celery's periodieke taakfunctie voor het plannen van terugkerende taken
  • Implementeer taakroutering op basis van taakkenmerken of aangepaste logica

Afronden

Daar heb je het – een mini gedistribueerde pijplijn met Celery en RabbitMQ die perfect is voor snel prototypen. Met deze setup kun je snel experimenteren met gedistribueerde architecturen, nieuwe ideeën testen en je prototype opschalen indien nodig.

Onthoud, de sleutel tot succesvol prototypen is iteratie. Wees niet bang om te experimenteren, dingen kapot te maken en te leren van het proces. Veel programmeerplezier, en moge je gedistribueerde dromen werkelijkheid worden!

"De beste manier om de toekomst te voorspellen is door deze te implementeren." - Alan Kay

Ga nu op pad en verdeel die taken als een baas! 🚀