redis-queue-tool

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redis高并发队列

功能描述

• 比scrapy更灵活,比celery更容易上手的分布式爬虫框架。用最少的代码,用最简单的方式,做最多的事情
• 1分钟内能熟练运用该框架爬取数据,无需学习复杂文档.轻松扩展各种中间件

特色说明：

 支持中间件：
    支持reids kafka sqlite memory 四种中间件(首推redis,支持批量发布任务,分布式消费快如闪电)

 并发支持：
    支持process threading gevent三种并发消费模式(可混合使用)

 控频限流：
    精确控制1秒钟运行多少次函数

 任务去重：
    如果重复推送消费成功的任务,自动过滤掉该任务

 消费确认：
    启用消费确认,消费任务宕机手动终止情况,任务不会丢失

 重试次数：
    当函数运行出错，会立即重试指定的次数，达到最大次重试数后任务会进入死信队列

 任务可视化：
    可以通过redis web版管理工具实时查看当前任务消费情况                  

版本说明

• 支持版本: python 3.0+

pip安装

pip install redis-queue-tool

DEMO说明

所有demo

1.发布任务和消费任务(函数版)

from redis_queue_tool import get_consumer
def f11(a: int = 1, b: int = 1):
    print(f"t_demo11,a:{a},b:{b}")

customer = get_consumer('test11', consuming_function=f11)

for i in range(1, 200):
    customer.publisher_queue.pub(a=i, b=i)

customer.start()

2.发布任务和消费任务(装饰器版)

from redis_queue_tool import task_deco

@task_deco('test0')  # 消费函数上新增任务队列装饰器
def f0(a, b):
    print(f"t_demo0,a:{a},b:{b}")

# 发布任务
for i in range(1, 51):
    f0.pub(i, i)

# 消费任务
f0.start()

3.发布消费任务(类调用版)

from redis_queue_tool import RedisPublish, RedisCustomer


for zz in range(1, 501):
    param = {"a": zz, "b": zz, "c": zz}
    RedisPublish(queue_name='test2').publish_redispy(param)


def print_msg_dict(a, b, c):
    print(f"msg_dict:{a},{b},{c}")


# 消费多参数类型任务 queue_name消费队列名称 qps每秒消费任务数(默认没有限制)
RedisCustomer(queue_name='test2', consuming_function=print_msg_dict,
              qps=50).start_consuming_message()

4.发布消费任务(额外参数)

from redis_queue_tool import task_deco

@task_deco('test1', qps=30, threads_num=30, max_retry_times=3, ack=True)
def f1(a, b):
    print(f"t_demo1,a:{a},b:{b}")

# 发布任务
for i in range(1, 31):
    f1.pub(i, i + 1)  # 或者 f1.publish_redispy(i,i+1)

# 消费任务
f1.start()

# DLQ消息重入消费队列
f1.publisher.dlq_re_queue()

5.批量提交任务(使用协程消费)

from redis_queue_tool import task_deco
from gevent import monkey
monkey.patch_all()

# #### 3.批量提交任务
result = [{'a': i, 'b': i, 'c': i} for i in range(1, 51)]

# customer_type 消费者类型(默认thread)，max_push_size每次批量提交记录数(默认值50)
# 若使用gevent请在代码开头加入：from gevent import monkey monkey.patch_all()
@task_deco('test3', qps=50, customer_type='gevent', max_push_size=100)  # 消费函数上新增任务队列装饰器
def f3(a, b, c):
    print(f"t_demo3:{a},{b},{c}")

# 发布任务
f3.pub_list(result)

# 消费任务
f3.start()

6.切换任务队列中间件为sqlite(默认为redis)

from redis_queue_tool import task_deco, MiddlewareEum

@task_deco('test4', middleware=MiddlewareEum.SQLITE, qps=10)
def f4(a, b, c):
    print(f"t_demo4:{a},{b},{c}")

for zz in range(1, 51):
    f4.pub(zz, zz, zz)

f4.start()

消费函数参数详解

get_consumer(queue_name='test11', consuming_function=f11, process_num=2, threads_num=30, max_retry_times=5, qps=10)
:param queue_name: 队列名称
:param consuming_function: 队列消息取出来后执行的方法
:param process_num: 启动进程数量(默认值:1)
:param threads_num: 启动线程数(默认值:50)
:param max_retry_times: 错误重试次数(默认值:3)
:param qps: 每秒限制消费任务数量(默认0不限)
:param middleware: 消费中间件,默认redis 支持sqlite ,kafka, memory
:param specify_threadpool: 外部传入线程池
:param customer_type: 消费者类型 string 支持('thread','gevent') 默认thread
:param fliter_rep: 消费任务是否去重 bool True:去重 False:不去重
:param max_push_size : 每次批量推送任务数量 默认值50
:param ack : 是否需要确认消费 默认值False
:param priority : 队列优先级 int[0-4]

reids安装

reids 普通安装

reids docker安装

docker run  -d -p 6379:6379 redis

redis web版管理工具 redisweb

特色说明

1 . 高并发分布式爬虫(经过线上千万级数据爬取验证)

2 . 分布式数据清洗(清洗自动去重,支持任意时刻中断后继续清洗)

3 . 短视频处理(视频下载上传,带宽足够无需等待)

4 . 异步实时在线查询接口(速度达到毫秒级别)

5 . 其它使用场景扩展中

更新说明

2020-12-18  pip安装版本升级到4.8.0,新增支持优先级队列参数priority

2020-11-17  新增支持优先级队列,priority值越大,队列消优先级越高

2020-11-01 版本4.6.9 新增支持DLQ死信队列支持,当ack=True消费失败消息都会进入死信队列

2020-06-11 版本4.1.5 新增支持gevent协程消费参数 customer_type='gevent'

2020-05-20 新增消费函数超时时间参数

2020-05-10 新增sqlite中间件支持

2020-04-13 消费函数新增自动控制线程数

2020-04-10 消费函数新增限频参数

2020-01-08 消费函数支持多参数类型

2019-12-06 简化多线程消费队列类

2019-10-14 新增消费函数错误重试机制,默认重试3次

2019-10-12 任务去重忽略参数顺序

2019-09-27 修复提交列表任务BUG

2019-05-25 新增添加任务时动态传参

2019-04-06 新增爬取任务自动去重功能

2019-03-23 新增单线程异步批量提交功能