django-celery

Django + Celery Asynchrone Aufgabenmuster

Produktionsreife Muster für die Hintergrundaufgabenverarbeitung in Django mit Celery und Redis oder RabbitMQ.

Wann aktivieren

• Hinzufügen von Hintergrundjobs oder asynchroner Verarbeitung zu einer Django-App
• Implementieren von periodischen/geplanten Aufgaben
• Auslagern langsamer Operationen (E-Mail, PDF-Generierung, API-Aufrufe) aus dem Request-Zyklus
• Einrichten von Celery Beat für cron-ähnliche Zeitplanung
• Debuggen von Aufgabenfehlern, Wiederholungen oder Warteschlangenrückständen
• Schreiben von Tests für Celery-Aufgaben

Projekteinrichtung

Installation

pip install 'celery[redis]' django-celery-results django-celery-beat

celery.py — App-Einstiegspunkt

# config/celery.py
import os
from celery import Celery

os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'config.settings.development')

app = Celery('myproject')
app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY')
app.autodiscover_tasks()  # Findet tasks.py in jeder INSTALLED_APP

@app.task(bind=True, ignore_result=True)
def debug_task(self):
    print(f'Request: {self.request!r}')

# config/__init__.py
from .celery import app as celery_app

__all__ = ('celery_app',)

Django-Einstellungen

# config/settings/base.py

# Broker (Redis wird für die Produktion empfohlen)
CELERY_BROKER_URL = env('CELERY_BROKER_URL', default='redis://localhost:6379/0')
CELERY_RESULT_BACKEND = env('CELERY_RESULT_BACKEND', default='django-db')

# Serialisierung
CELERY_ACCEPT_CONTENT = ['json']
CELERY_TASK_SERIALIZER = 'json'
CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json'

# Aufgabenverhalten
CELERY_TASK_TRACK_STARTED = True
CELERY_TASK_TIME_LIMIT = 30 * 60        # Hartes Limit: 30 Min
CELERY_TASK_SOFT_TIME_LIMIT = 25 * 60   # Weiches Limit: sendet SoftTimeLimitExceeded
CELERY_WORKER_PREFETCH_MULTIPLIER = 1   # Verhindert, dass Worker lange Aufgaben horten
CELERY_TASK_ACKS_LATE = True            # Aufgaben bei Worker-Absturz erneut in die Warteschlange

# Ergebnis-Persistenz
CELERY_RESULT_EXPIRES = 60 * 60 * 24   # Ergebnisse 24 Stunden aufbewahren

# Beat-Scheduler (für periodische Aufgaben)
CELERY_BEAT_SCHEDULER = 'django_celery_beat.schedulers:DatabaseScheduler'

# Installierte Apps
INSTALLED_APPS += [
    'django_celery_results',
    'django_celery_beat',
]

Worker starten

# Worker starten (Entwicklung)
celery -A config worker --loglevel=info

# Beat-Scheduler starten (periodische Aufgaben)
celery -A config beat --loglevel=info --scheduler django_celery_beat.schedulers:DatabaseScheduler

# Kombinierter Worker + Beat (nur Entwicklung, niemals in Produktion)
celery -A config worker --beat --loglevel=info

# Produktion: mehrere Worker mit Parallelität
celery -A config worker --loglevel=warning --concurrency=4 -Q default,high_priority

Aufgabenentwurfsmuster

Grundlegende Aufgabe

# apps/notifications/tasks.py
from celery import shared_task
import logging

logger = logging.getLogger(__name__)

@shared_task(name='notifications.send_welcome_email')
def send_welcome_email(user_id: int) -> None:
    """Sende Willkommens-E-Mail an neu registrierten Benutzer."""
    from apps.users.models import User
    from apps.notifications.services import EmailService

    try:
        user = User.objects.get(pk=user_id)
    except User.DoesNotExist:
        logger.warning('send_welcome_email: Benutzer %s nicht gefunden', user_id)
        return  # Idempotent — nicht auslösen, Aufgabe bereits unmöglich auszuführen

    EmailService.send_welcome(user)
    logger.info('Willkommens-E-Mail an Benutzer %s gesendet', user_id)

Wiederholbare Aufgabe

@shared_task(
    bind=True,
    name='integrations.sync_to_crm',
    max_retries=5,
    default_retry_delay=60,       # Sekunden vor erster Wiederholung
    autoretry_for=(ConnectionError, TimeoutError),
    retry_backoff=True,           # Exponentielles Backoff
    retry_backoff_max=600,        # Begrenzung auf 10 Minuten
    retry_jitter=True,            # Zufälligkeit, um Herdenproblem zu vermeiden
)
def sync_contact_to_crm(self, contact_id: int) -> dict:
    """Synchronisiere Kontakt mit externem CRM mit Wiederholung bei vorübergehenden Fehlern."""
    from apps.crm.services import CRMClient

    try:
        result = CRMClient().sync(contact_id)
        return result
    except CRMClient.RateLimitError as exc:
        # Spezifische Wiederholungsverzögerung aus dem Antwortheader
        raise self.retry(exc=exc, countdown=int(exc.retry_after))

Idempotentes Aufgabenmuster

Entwerfen Sie Aufgaben so, dass sie mit denselben Eingaben sicher mehrmals ausgeführt werden können:

@shared_task(name='orders.mark_shipped')
def mark_order_shipped(order_id: int, tracking_number: str) -> None:
    """Markiere Bestellung als versendet — sicher mehrmals ausführbar."""
    from apps.orders.models import Order

    updated = Order.objects.filter(
        pk=order_id,
        status=Order.Status.PROCESSING,    # Sicherung: nur aktualisieren, wenn noch nicht versendet
    ).update(
        status=Order.Status.SHIPPED,
        tracking_number=tracking_number,
    )

    if not updated:
        logger.info('mark_order_shipped: Bestellung %s bereits versendet oder nicht gefunden', order_id)

Aufgabe mit weichem Zeitlimit

from celery.exceptions import SoftTimeLimitExceeded

@shared_task(
    bind=True,
    name='reports.generate_pdf',
    soft_time_limit=120,
    time_limit=150,
)
def generate_pdf_report(self, report_id: int) -> str:
    """Generiere PDF-Bericht mit anmutiger Zeitüberschreitungsbehandlung."""
    from apps.reports.services import PDFGenerator

    try:
        path = PDFGenerator.build(report_id)
        return path
    except SoftTimeLimitExceeded:
        # Bereinige partielle Dateien vor dem harten Abbruch
        PDFGenerator.cleanup(report_id)
        raise

Aufgaben aufrufen

from datetime import timedelta
from django.utils import timezone

# Feuer vergessen (asynchron)
send_welcome_email.delay(user.pk)

# In der Zukunft planen
send_reminder.apply_async(args=[user.pk], countdown=3600)  # 1 Stunde ab jetzt
send_reminder.apply_async(args=[user.pk], eta=timezone.now() + timedelta(days=1))

# Mit Warteschlangen-Routing ausführen
sync_contact_to_crm.apply_async(args=[contact.pk], queue='high_priority')

# Synchron ausführen (nur Tests / Debugging)
result = generate_pdf_report.apply(args=[report.pk])

Beat-Planung (Periodische Aufgaben)

Code-definierter Zeitplan

# config/settings/base.py
from celery.schedules import crontab

CELERY_BEAT_SCHEDULE = {
    'cleanup-expired-sessions': {
        'task': 'users.cleanup_expired_sessions',
        'schedule': crontab(hour=2, minute=0),   # 2 Uhr täglich
    },
    'sync-inventory': {
        'task': 'products.sync_inventory',
        'schedule': 60.0,                         # alle 60 Sekunden
    },
    'weekly-digest': {
        'task': 'notifications.send_weekly_digest',
        'schedule': crontab(day_of_week='monday', hour=8, minute=0),
    },
}

Datenbank-definierter Zeitplan (via django-celery-beat)

# Periodische Aufgaben aus dem Django-Admin oder Code verwalten
from django_celery_beat.models import PeriodicTask, CrontabSchedule
import json

schedule, _ = CrontabSchedule.objects.get_or_create(
    hour='*/6', minute='0',
    timezone='UTC',
)

PeriodicTask.objects.update_or_create(
    name='Inventar alle 6 Stunden synchronisieren',
    defaults={
        'crontab': schedule,
        'task': 'products.sync_inventory',
        'args': json.dumps([]),
        'enabled': True,
    }
)

Canvas: Verketten und Gruppieren von Aufgaben

from celery import chain, group, chord

# Kette: Aufgaben nacheinander ausführen, Ergebnisse übergeben
pipeline = chain(
    fetch_data.s(source_id),
    transform_data.s(),          # empfängt fetch_data-Ergebnis als erstes Argument
    load_to_warehouse.s(),
)
pipeline.delay()

# Gruppe: Aufgaben parallel ausführen
parallel = group(
    send_welcome_email.s(user_id)
    for user_id in new_user_ids
)
parallel.delay()

# Chord: Parallele Aufgaben + Rückruf, wenn alle abgeschlossen
result = chord(
    group(process_chunk.s(chunk) for chunk in data_chunks),
    aggregate_results.s(),       # wird mit Liste der Chunk-Ergebnisse aufgerufen
)
result.delay()

Fehlerbehandlung und Dead-Letter-Queue

# apps/core/tasks.py
from celery.signals import task_failure

@task_failure.connect
def on_task_failure(sender, task_id, exception, args, kwargs, traceback, einfo, **kw):
    """Protokolliere alle Aufgabenfehler in Sentry / Alerting."""
    import sentry_sdk
    with sentry_sdk.new_scope() as scope:
        scope.set_context('celery', {
            'task': sender.name,
            'task_id': task_id,
            'args': args,
            'kwargs': kwargs,
        })
        sentry_sdk.capture_exception(exception)

# Fehlgeschlagene Aufgaben nach maximalen Wiederholungen in die Dead-Letter-Queue leiten
@shared_task(
    bind=True,
    max_retries=3,
    name='payments.charge_card',
)
def charge_card(self, order_id: int) -> None:
    from apps.payments.models import Order, FailedCharge

    try:
        _do_charge(order_id)
    except Exception as exc:
        if self.request.retries >= self.max_retries:
            # In Dead-Letter-Tabelle für manuelle Überprüfung speichern
            FailedCharge.objects.create(
                order_id=order_id,
                error=str(exc),
                task_id=self.request.id,
            )
            return  # Nicht auslösen – Aufgabe ist dauerhaft fehlgeschlagen
        raise self.retry(exc=exc)

Testen von Celery-Aufgaben

Unit-Tests (Kein Broker)

# tests/test_tasks.py
import pytest
from unittest.mock import patch, MagicMock
from apps.notifications.tasks import send_welcome_email

class TestSendWelcomeEmail:

    @pytest.mark.django_db
    def test_sends_email_to_existing_user(self, user):
        with patch('apps.notifications.services.EmailService') as mock_email:
            send_welcome_email(user.pk)
            mock_email.send_welcome.assert_called_once_with(user)

    @pytest.mark.django_db
    def test_skips_missing_user_gracefully(self):
        """Sollte nicht auslösen, wenn der Benutzer zwischen der Einreihung und der Ausführung gelöscht wird."""
        send_welcome_email(99999)  # Nicht vorhandener Benutzer – darf nicht auslösen

Integrationstests mit CELERY_TASK_ALWAYS_EAGER

# config/settings/test.py
CELERY_TASK_ALWAYS_EAGER = True      # Aufgaben in Tests synchron ausführen
CELERY_TASK_EAGER_PROPAGATES = True  # Ausnahmen von Aufgaben erneut auslösen

# tests/test_integration.py
@pytest.mark.django_db
def test_registration_triggers_welcome_email(client):
    with patch('apps.notifications.services.EmailService') as mock_email:
        response = client.post('/api/users/', {
            'email': '[email protected]',
            'password': 'strongpass123',
        })

    assert response.status_code == 201
    mock_email.send_welcome.assert_called_once()

Testen von Wiederholungen

@pytest.mark.django_db
def test_task_retries_on_connection_error():
    with patch('apps.crm.services.CRMClient.sync') as mock_sync:
        mock_sync.side_effect = ConnectionError('timeout')

        with pytest.raises(ConnectionError):
            sync_contact_to_crm.apply(args=[1], throw=True)

        assert mock_sync.call_count == 1  # Nur erster Versuch bei eager

Überwachung

# Aktive Worker und Warteschlangen inspizieren
celery -A config inspect active
celery -A config inspect stats
celery -A config inspect reserved

# Warteschlangenlängen prüfen (Redis)
redis-cli llen celery

# Flower: webbasierter Echtzeit-Monitor
pip install flower
celery -A config flower --port=5555

Anti-Patterns

# SCHLECHT: Modellinstanzen übergeben – sie könnten zum Ausführungszeitpunkt veraltet sein
send_welcome_email.delay(user)        # Niemals ORM-Objekte übergeben
send_welcome_email.delay(user.pk)     # Immer Primärschlüssel übergeben

# SCHLECHT: Aufgaben synchron in Produktions-Views aufrufen
result = generate_report.apply()      # Blockiert den Request-Thread

# SCHLECHT: Nicht-idempotente Aufgabe ohne Sicherungen
@shared_task
def charge_and_fulfill(order_id):
    order.charge()     # Kann doppelt belasten, wenn die Aufgabe wiederholt wird!
    order.fulfill()

# GUT: Idempotent mit Status-Sicherung
@shared_task
def charge_and_fulfill(order_id):
    order = Order.objects.select_for_update().get(pk=order_id)
    if order.status != Order.Status.PENDING:
        return  # Bereits verarbeitet
    order.charge()
    order.fulfill()

Produktions-Checkliste

Prüfung	Einstellung
Worker-Neustart bei Absturz	supervisord oder systemd-Einheit
CELERY_TASK_ACKS_LATE = True	Aufgaben bei Worker-Absturz erneut einreihen
CELERY_WORKER_PREFETCH_MULTIPLIER = 1	Faire Verteilung langer Aufgaben
Separate Warteschlangen pro Priorität	-Q default,high_priority,low_priority
CELERY_TASK_SOFT_TIME_LIMIT gesetzt	Anmutige Zeitüberschreitung vor hartem Abbruch
Sentry-Integration	Alle task_failure-Signale erfassen
Flower oder anderer Monitor	Einblick in Warteschlangentiefen
Beat läuft nur auf einem Knoten	Verhindert doppelte Ausführung geplanter Aufgaben

Verwandte Skills

• django-patterns — ORM, Service-Schicht und Projektstruktur
• django-tdd — Testen von Django-Modellen, Views und Services
• python-testing — pytest-Konfiguration und Fixtures