django-celery

Patrones de Tareas Asíncronas con Django + Celery

Patrones de nivel de producción para el procesamiento de tareas en segundo plano en Django usando Celery con Redis o RabbitMQ.

Cuándo Activar

• Añadir trabajos en segundo plano o procesamiento asíncrono a una aplicación Django
• Implementar tareas periódicas o programadas
• Descargar operaciones lentas (correo electrónico, generación de PDF, llamadas a API) del ciclo de solicitud
• Configurar Celery Beat para programación tipo cron
• Depurar fallos de tareas, reintentos o acumulaciones en colas
• Escribir pruebas para tareas de Celery

Configuración del Proyecto

Instalación

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

celery.py — Punto de entrada de la aplicación

# 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()  # Descubre tasks.py en cada 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',)

Configuración de Django

# config/settings/base.py

# Broker (Redis recomendado para producción)
CELERY_BROKER_URL = env('CELERY_BROKER_URL', default='redis://localhost:6379/0')
CELERY_RESULT_BACKEND = env('CELERY_RESULT_BACKEND', default='django-db')

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

# Comportamiento de tareas
CELERY_TASK_TRACK_STARTED = True
CELERY_TASK_TIME_LIMIT = 30 * 60        # Límite duro: 30 min
CELERY_TASK_SOFT_TIME_LIMIT = 25 * 60   # Límite suave: envía SoftTimeLimitExceeded
CELERY_WORKER_PREFETCH_MULTIPLIER = 1   # Evita que el worker acumule tareas largas
CELERY_TASK_ACKS_LATE = True            # Reencola si el worker falla

# Persistencia de resultados
CELERY_RESULT_EXPIRES = 60 * 60 * 24   # Conserva resultados 24 horas

# Programador Beat (para tareas periódicas)
CELERY_BEAT_SCHEDULER = 'django_celery_beat.schedulers:DatabaseScheduler'

# Aplicaciones instaladas
INSTALLED_APPS += [
    'django_celery_results',
    'django_celery_beat',
]

Ejecutar Workers

# Iniciar worker (desarrollo)
celery -A config worker --loglevel=info

# Iniciar programador Beat (tareas periódicas)
celery -A config beat --loglevel=info --scheduler django_celery_beat.schedulers:DatabaseScheduler

# Worker + Beat combinados (solo desarrollo, nunca en producción)
celery -A config worker --beat --loglevel=info

# Producción: múltiples workers con concurrencia
celery -A config worker --loglevel=warning --concurrency=4 -Q default,high_priority

Patrones de Diseño de Tareas

Tarea Básica

# 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:
    """Envía correo de bienvenida a un usuario recién registrado."""
    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: usuario %s no encontrado', user_id)
        return  # Idempotente — no lanzar excepción, la tarea ya es imposible de completar

    EmailService.send_welcome(user)
    logger.info('Correo de bienvenida enviado al usuario %s', user_id)

Tarea con Reintentos

@shared_task(
    bind=True,
    name='integrations.sync_to_crm',
    max_retries=5,
    default_retry_delay=60,       # segundos antes del primer reintento
    autoretry_for=(ConnectionError, TimeoutError),
    retry_backoff=True,           # backoff exponencial
    retry_backoff_max=600,        # límite máximo de 10 minutos
    retry_jitter=True,            # aleatorizar para evitar avalancha de peticiones
)
def sync_contact_to_crm(self, contact_id: int) -> dict:
    """Sincroniza contacto con CRM externo con reintentos ante fallos transitorios."""
    from apps.crm.services import CRMClient

    try:
        result = CRMClient().sync(contact_id)
        return result
    except CRMClient.RateLimitError as exc:
        # Retardo específico desde la cabecera de la respuesta
        raise self.retry(exc=exc, countdown=int(exc.retry_after))

Patrón de Tarea Idempotente

Diseña tareas para que puedan ejecutarse de forma segura múltiples veces con las mismas entradas:

@shared_task(name='orders.mark_shipped')
def mark_order_shipped(order_id: int, tracking_number: str) -> None:
    """Marca un pedido como enviado — seguro de ejecutar múltiples veces."""
    from apps.orders.models import Order

    updated = Order.objects.filter(
        pk=order_id,
        status=Order.Status.PROCESSING,    # Guardia: solo actualizar si no está ya enviado
    ).update(
        status=Order.Status.SHIPPED,
        tracking_number=tracking_number,
    )

    if not updated:
        logger.info('mark_order_shipped: pedido %s ya enviado o no encontrado', order_id)

Tarea con Límite de Tiempo Suave

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:
    """Genera un informe PDF con manejo de tiempo de espera controlado."""
    from apps.reports.services import PDFGenerator

    try:
        path = PDFGenerator.build(report_id)
        return path
    except SoftTimeLimitExceeded:
        # Limpiar archivos parciales antes de la terminación forzosa
        PDFGenerator.cleanup(report_id)
        raise

Llamar Tareas

from datetime import timedelta
from django.utils import timezone

# Disparar y olvidar (asíncrono)
send_welcome_email.delay(user.pk)

# Programar en el futuro
send_reminder.apply_async(args=[user.pk], countdown=3600)  # Dentro de 1 hora
send_reminder.apply_async(args=[user.pk], eta=timezone.now() + timedelta(days=1))

# Aplicar con enrutamiento de cola
sync_contact_to_crm.apply_async(args=[contact.pk], queue='high_priority')

# Ejecutar de forma síncrona (pruebas / depuración)
result = generate_pdf_report.apply(args=[report.pk])

Programación Beat (Tareas Periódicas)

Programación Definida en Código

# 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),   # 2am diariamente
    },
    'sync-inventory': {
        'task': 'products.sync_inventory',
        'schedule': 60.0,                         # cada 60 segundos
    },
    'weekly-digest': {
        'task': 'notifications.send_weekly_digest',
        'schedule': crontab(day_of_week='monday', hour=8, minute=0),
    },
}

Programación Definida en Base de Datos (mediante django-celery-beat)

# Gestionar tareas periódicas desde el administrador de Django o código
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='Sincronizar inventario cada 6 horas',
    defaults={
        'crontab': schedule,
        'task': 'products.sync_inventory',
        'args': json.dumps([]),
        'enabled': True,
    }
)

Canvas: Encadenamiento y Agrupación de Tareas

from celery import chain, group, chord

# Chain: ejecutar tareas secuencialmente, pasando resultados
pipeline = chain(
    fetch_data.s(source_id),
    transform_data.s(),          # recibe el resultado de fetch_data como primer argumento
    load_to_warehouse.s(),
)
pipeline.delay()

# Group: ejecutar tareas en paralelo
parallel = group(
    send_welcome_email.s(user_id)
    for user_id in new_user_ids
)
parallel.delay()

# Chord: tareas paralelas + callback cuando todas completen
result = chord(
    group(process_chunk.s(chunk) for chunk in data_chunks),
    aggregate_results.s(),       # se llama con la lista de resultados de los chunks
)
result.delay()

Manejo de Errores y Cola de Mensajes Muertos

# 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):
    """Registra todos los fallos de tareas en Sentry / sistema de alertas."""
    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)

# Enrutar tareas fallidas a la cola de mensajes muertos después de máximos reintentos
@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:
            # Persistir en tabla de mensajes muertos para revisión manual
            FailedCharge.objects.create(
                order_id=order_id,
                error=str(exc),
                task_id=self.request.id,
            )
            return  # No lanzar — la tarea ha fallado permanentemente
        raise self.retry(exc=exc)

Pruebas de Tareas Celery

Pruebas Unitarias (Sin 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_envia_correo_a_usuario_existente(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_ignora_usuario_faltante_sin_excepciones(self):
        """No debe lanzar excepción si el usuario se elimina entre el encolado y la ejecución."""
        send_welcome_email(99999)  # Usuario inexistente — no debe lanzar

Pruebas de Integración con CELERY_TASK_ALWAYS_EAGER

# config/settings/test.py
CELERY_TASK_ALWAYS_EAGER = True      # Ejecutar tareas de forma síncrona en pruebas
CELERY_TASK_EAGER_PROPAGATES = True  # Relanzar excepciones de las tareas

# tests/test_integration.py
@pytest.mark.django_db
def test_registro_desencadena_correo_de_bienvenida(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()

Pruebas de Reintentos

@pytest.mark.django_db
def test_tarea_reintenta_en_error_de_conexion():
    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  # Solo primer intento cuando es eager

Monitoreo

# Inspeccionar workers y colas activos
celery -A config inspect active
celery -A config inspect stats
celery -A config inspect reserved

# Comprobar longitudes de colas (Redis)
redis-cli llen celery

# Flower: monitor web en tiempo real
pip install flower
celery -A config flower --port=5555

Antipatrones

# MALO: Pasar instancias de modelos — pueden estar obsoletas al momento de la ejecución
send_welcome_email.delay(user)        # Nunca pasar objetos ORM
send_welcome_email.delay(user.pk)     # Siempre pasar PKs

# MALO: Llamar tareas de forma síncrona en vistas de producción
result = generate_report.apply()      # Bloquea el hilo de la solicitud

# MALO: Tarea no idempotente sin guardias
@shared_task
def charge_and_fulfill(order_id):
    order.charge()     # ¡Puede cobrar dos veces si la tarea se reintenta!
    order.fulfill()

# BUENO: Idempotente con guardia de estado
@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  # Ya procesado
    order.charge()
    order.fulfill()

Lista de Verificación para Producción

Verificación	Configuración
Reinicio del worker al fallar	Unidad supervisord o systemd
CELERY_TASK_ACKS_LATE = True	Reencolar tareas si el worker falla
CELERY_WORKER_PREFETCH_MULTIPLIER = 1	Distribución justa de tareas largas
Colas separadas por prioridad	-Q default,high_priority,low_priority
CELERY_TASK_SOFT_TIME_LIMIT establecido	Tiempo de espera controlado antes de terminación forzosa
Integración con Sentry	Capturar todas las señales task_failure
Flower u otro monitor	Visibilidad de las profundidades de cola
Beat ejecutándose en un solo nodo	Evita ejecución duplicada de tareas programadas

Skills Relacionados

• django-patterns — ORM, capa de servicios y estructura del proyecto
• django-tdd — Pruebas de modelos, vistas y servicios de Django
• python-testing — Configuración de pytest y fixtures