pythoncelery_0">用python-celery实现重试机制。

项目中需要异步执行某个任务，且失败的时候需要重试，且需要知道是否执行成功，可以这样设计。
案例代码如下：

python">@task()
def test_task(*args,**kwargs):
	#处理逻辑
    return True

python">def home(request):
    from celery_tasks import test_task
    rep = test_task.apply_async((2, 'a'), retry=True, retry_policy={
        'max_retries': 3,
        'interval_start': 0,
        'interval_step': 0.2,
        'interval_max': 0.2,
    })
    try:
        print (rep.get())
    except Exception as e:
        print ('添加报错信息' + str(e)

用apply_async进行异步操作，
retry：表示是否执行。
retry_policy={
‘max_retries’: 3, #表示重试3次
‘interval_start’: 0,#表示失败后到第一次重试时的时间间隔(即什么时候第一次重试)
‘interval_step’: 0.2, #表示 每次重试之间的时间间隔
‘interval_max’: 0.2, #表示 每次重试时，时间间隔
})
rep.get() #这个是一个阻塞函数，等异步任务执行结束的时候获取异步任务函数的返回值。
当然，这样设计，个人觉得不合理，直接放在业务中阻塞的话，十分不友好。如果加上等待时间的话，阻塞时间更久。 可以增加个中间者转发。这样就避免的用户在阻塞等待了，还可以增加定时功能，修改的代码如下。

python">@task()
def mid_task(*args,**kwargs):
	#处理逻辑
	from celery_tasks import test_task
    rep = test_task.apply_async((2, 'a'),countdown=100, retry=True, retry_policy={
        'max_retries': 3,
        'interval_start': 0,
        'interval_step': 0.2,
        'interval_max': 0.2,
    })
  	try:
        print (rep.get())
    except Exception as e:
        print ('添加报错信息' + str(e)

python">def home(request):
    from celery_tasks import mid_task
    mid_task.apply_async((2, 'a'), countdown=100)
    return response