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说下现在的使用场景，我们目前有一个需要计算的任务提交给超算上的求解器进行求解计算，在计算的过程中会产生大量的计算结果文件，但是文件过多后续不容易管理，准备改成将数据都追加到一个二进制文件中，在这个过程中，我们需要实时的把计算结果文件进行解析、存储等操作，这个过程是需要实时交互的，所以每次得到结果都需要实时做处理。
这个处理的过程使用的是 celery 完成的，现在的问题是同一个任务我们会推送到同一个队列中去，但是同一个任务会开启多个 worker 进行工作，这就导致可能会出现处理速度不一致、即后处理的任务先完成的可能（简单来说就是不会按照顺序执行），在这种情况下如果我想使用对象存储（ COS ）的追加上传，就需要保证每次追加上传数据的起始位置的确定的，也就是需要一个一个结果文件才能保证应该从哪个位置进行追加上传。
对于这种场景，想请教下各位大佬有没有什么好的建议？
比如 celery 存不存在什么机制帮助完成这个场景，或者有什么其他的方案完成？
 | 1 AboPlus OP 补充下，后端框架用的 django ，目前问题蛮多的，包括 celery 僵死进程和内存泄漏问题等...不知道各位大佬是否遇到过这样的问题？以及有什么解决方案或者思路没 |
 | 2 Raikiriww 2023-10-24 13:50:57 +08:00  1 设置 worker --cOncurrency=1 可以使同时只有一个任务执行。 |
| 3 AboPlus OP @Raikiriww 是这样的，不同的任务（任务 1 ，任务 2 ，任务 3 ）产生的结果可能推送到同一个队列中，同时这个队列如果有三个 worker （ worker1 ，worker2 ，worker3 ）的话，那么 worker1 处理任务 1 的数据那么后续任务 1 的结果数据都由 worker1 来处理不会被 worker2 和 worker3 处理，其他同理，如果能这样的话就既能实现不同任务间的并发处理，又能实现一个任务间的顺序处理，不知道这种思路能否实现 |
 | 4 playkuntepai 2023-10-24 14:12:38 +08:00 1 1.在 COS 存储端,可以考虑用每个 object name 来决定顺序,例如加上时间戳等唯一 ID,而不是用 append 的方式。 2.也可以考虑使用消息队列,Worker 按序从 MQ 中消费结果文件路径,进一步确保顺序。 3.对结果文件本身,也可以添加序号或标识,这样即使顺序错乱,解析时也能恢复正确顺序 |
 | 5 slark2020 2023-10-24 14:20:38 +08:00 1 下发任务的时候先生成任务的序列号 seq ，把序列号也下发给任务。任务完成后可以根据自己的序列号，来处理结果存储顺序的问题。 |
| 6 AboPlus OP @zhuxuanyu0720 1.准备采用 append 的方式主要是计算出的结果文件太多了，所以考虑准备在计算过程中就以追加的形式将结果追加到一个二进制文件中，如果这样修改那么在上传的时候要么反复上传（这样每次会越来越慢），要么就用追加的形式，文件太多不好进行管理也是其中一个原因 2.Worker 按序从 MQ 中消费结果文件路径这一步得保证一个队列中只能有一个 worker 在工作，这样就不能使用多 worker 了，提前多创建几个队列代替，这样需要更大的内存？ |
| 7 AboPlus OP @slark2020 目前类似是这么做的，但是这么做在进行上传的时候做不到 append 上传，假如任务产生了数据 1-数据 10 ，我一个队列有三个 worker 在工作，那么同一时间可能数据 1 数据 2 数据 3 都有可能被处理并且处理的顺序确定不下来，就导致数据上传的时候可能出现问题 |
| 8 slark2020 2023-10-24 14:51:57 +08:00 2 那用 celery workflow 呢： https://docs.celeryq.dev/en/stable/userguide/canvas.html#groups 使用 Group 形式编排 10 个任务下发到 worker ，任务处理完成后，用一个后续的任务处理这 10 个任务的结果，后续任务只需要按编排的顺序，处理每个 Task 的结果上传到 COS 。不过这种需要 celery mq 可以存储得下你的结果文件。 |
 | 12 SmiteChow 2023-10-24 18:32:18 +08:00 1 建议把顺序写入参数保存 |
 | 14 misoomang 2023-10-25 14:50:57 +08:00 1 似乎使用 celery 的 chord 方法场景更合适，可以并发处理任务的结果，当所有结果准备好以后进行回调做顺序的编排 https://docs.celeryq.dev/en/stable/userguide/canvas.html#chords |
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