链中的 Celery 任务开始无序

问题描述

我正在尝试使用 django 3.0、celery 4.3、redis 和 python 3.6 实现一些 celery 链/组/和弦。从文档中，我认为组中的任务并行运行，链中的任务顺序运行，但我没有观察到这种行为。

我有这个任务签名链：

transaction.on_commit(lambda: chain(clean,group(chain(faces_1,faces_2),folder,hashes),change_state_task.si(document_id,'ready')).delay()) 

我希望 change_state_task 在它开始之前等待所有其他任务完成。这不起作用，因为 change_state_task 在 hashes 完成之前开始。所有任务都运行并成功完成。

然后我尝试了这个链：

transaction.on_commit(lambda: chain(clean,faces_1,faces_2,hashes,'ready')).delay()) 

所有签名都在一个长链中。但是，change_state_task 仍在 hashes 任务完成之前启动。

我什至尝试使用 change_state_task.s(document_id,'ready')（用 s 替换 si），认为如果没有 change_state_task 任务的输出，hashes 无法启动。但它仍然在哈希结束之前开始。

然后我尝试对所有任务签名使用 task.s 与 task.si，并且 change_state_task 仍然在 hashes 任务结束之前开始。

我错过了什么？

谢谢！

标记

PS 抱歉我的任务签名不清楚。我有一个很长的 Python 方法来确定必须运行哪些任务。它看起来像这样：

@app.task(bind=True)
def noop(self,message):
    # Task accepts a string and does nothing
    logger.debug(message)
    return True    

def figure_out_which_tasks_to_fire(document_id):
    clean = noop.si("replaces clean_document_image task")
    faces_1 = noop.si("replaces find_faces_task task")
    faces_2 = noop.si("replaces recognize_face_task task")
    folder = noop.si("replaces update_source_folder task")
    hashes = noop.si("replaces compute_image_descriptor_task task")
    if clean_needed:
        clean = clean_document_image.s(document_id,key,value)
    if faces_needed:
        faces_1 = find_faces_task.s(document_id)
        faces_2 = recognize_face_task.s(document_id)
    if folder_needed:
        folder = update_source_folder.s(document_id,file_name,source_folder)
    if hashes_needed:
        hashes = compute_image_descriptor_task.s(settings.DEFAULT_SIMILAR_IMAGE,document_id,hash_name) 
    # Finished figuring out what needs to be done,so do the tasks 
    # and then update the state of the document.
    transaction.on_commit(lambda: chain(clean,change_state_task.s(document_id,'ready')).delay()) 

我需要 transaction.on_commit 因为所有任务都读取和写入 Django 应用程序的后端 MysqL 数据库。

解决方法

我遇到了 celery 自动将链接组转换为 chord 的问题。尝试专门使用 chord() 函数。