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실리콘밸리 엔지니어와 함께하는 샐러리(Celery)

Task 에러를 Signal로 해결해 보기

product level에서 celeryd를 사용하시나요?

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명령어가 아닌, docker 컨테이너에서 데몬으로 만들어 사용해 보려고 celeryd를

https://celery-safwan.readthedocs.io/en/latest/userguide/daemonizing.html

위 레퍼런스를 따라 설정을 해보았는데 이틀동안 작업을 해보았지만, 결코 celery가 작업을 가져가지 않더라고요.

혹시 사용해 보신적이 있다면 제가 사용한 설정 내용에서 오류가 있는지 확인을 부탁드려도 될까요?

# Names of nodes to start
#   most people will only start one node:
CELERYD_NODES="worker1"
#   but you can also start multiple and configure settings
#   for each in CELERYD_OPTS
#CELERYD_NODES="worker1 worker2 worker3"
#   alternatively, you can specify the number of nodes to start:
#CELERYD_NODES=10

# Absolute or relative path to the 'celery' command:
CELERY_BIN="/usr/local/bin/celery"
#CELERY_BIN="/virtualenvs/def/bin/celery"

# App instance to use
# comment out this line if you don't use an app
CELERY_APP="config"
# or fully qualified:
#CELERY_APP="proj.tasks:app"

# Name of the projects settings module.
export DJANGO_SETTINGS_MODULE="config.settings.dev"

# Where to chdir at start.
CELERYD_CHDIR="/www/test-project"
CELERYBEAT_CHDIR="/www/test-project"

# Extra command-line arguments to the worker
CELERYD_OPTS="--time-limit=300 --concurrency=2"
# Configure node-specific settings by appending node name to arguments:
#CELERYD_OPTS="--time-limit=300 -c 8 -c:worker2 4 -c:worker3 2 -Ofair:worker1"

# Set logging level to DEBUG
#CELERYD_LOG_LEVEL="DEBUG"

# Name of the celery config module.
# CELERY_CONFIG_MODULE="config.celery"

CELERYD_LOG_LEVEL="INFO"

# %n will be replaced with the nodename.
CELERYD_LOG_FILE="/log/gunicorn/celery/celery-%n%I.log"
CELERYD_PID_FILE="/log/gunicorn/celery/celery-run-%n.pid"
CELERYBEAT_LOG_FILE="/log/gunicorn/celerybeat/celerybeat.log"
CELERYBEAT_PID_FILE="/log/gunicorn/celerybeat/celerybeat-run.pid"

# Workers should run as an unprivileged user.
CELERYD_USER="root"
CELERYD_GROUP="root"

# If enabled pid and log directories will be created if missing,
# and owned by the userid/group configured.
CELERY_CREATE_DIRS=1

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미쿡엔지니어
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안녕하세요 bluebamus님,

Production에서는 저는 이런식으로 사용하지 않고, https://github.com/dimz119/learn-celery/blob/main/django_celery/docker-compose.yml#L80 여기처럼 커맨드를 k8s command에서 돌려서 사용하거나, Supervisord를 사용해서 Docker안에서 돌리고 있습니다만, 각자만의 방식이 있고, 워낙 전체적으로 에러를 보면서 해야되기 때문에 제가 딱히 도움을 드릴 수가 없네요.

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감사합니다. Production 보다는 공식 문서에 제공되는 정보라 학습을 하면서 해결이 안되던 부분이었습니다. 말씀대로 Production에서는 커멘드를 사용하는게 맞다고 생각 합니다. ^^

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