Natuurlijk, ik help je graag bij het analyseren en optimaliseren van je Celery-task queue configuratie. Hier zijn enkele stappen en aanbevelingen om de verwerkingssnelheid en betrouwbaarheid te verbeteren, vooral met betrekking tot het stapelen van taken tijdens piekbelasting: 1. Analyseer de huidige belasting - Monitor Celery en Redis prestaties met tools zoals Flower, Celery Events of Redis-cli. - Identificeer of de queue volloopt of dat workers vaak inactief zijn. 2. Optimaliseer Redis-configuratie - Zorg dat Redis voldoende geheugen en CPU-toewijzing heeft. - Stel de juiste maxmemory en eviction policy in om dataverlies te voorkomen. - Overweeg Redis clustering of sharding bij zeer hoge belasting. 3. Pas de worker-instellingen aan - Overweeg het verhogen van de concurrency van je workers (bijvoorbeeld van 4 naar 8 of meer), afhankelijk van je servercapaciteit. - Implementeer autoscaling indien mogelijk, zodat het aantal workers automatisch toeneemt bij piekbelasting. 4. Task-ontwerp en -prioriteit - Gebruik task routing en prioriteiten in Celery om kritieke taken eerder te verwerken. - Splits grote taken op in kleinere, meer beheersbare taken om stapelvorming te verminderen. 5. Implementatie van task throttling en rate limiting - Beperk het aantal taken dat per tijdseenheid wordt verwerkt om overbelasting te voorkomen. - Gebruik `rate_limit` in Celery-taken indien nodig. 6. Stapel- en wachtrijbeheer - Gebruik meerdere queues met verschillende prioriteiten en wijs taken toe aan relevante queues. - Implementeer een wachtrij voor piekbelasting die taken tijdelijk opslaat en deze in rustiger tijden verwerkt. 7. Monitoring en logging - Stel uitgebreide logging en monitoring in om knelpunten snel te identificeren en aan te pakken. - Gebruik tools zoals Prometheus en Grafana voor visuele monitoring. 8. Overweeg alternatieven of aanvullende technieken - Bij zeer hoge workloads, overweeg het gebruik van een message broker met hogere doorvoer (bijvoorbeeld RabbitMQ) of een andere task queue oplossing. Kort samengevat: - Verhoog indien mogelijk de concurrency. - Verdeel taken over meerdere queues met prioriteiten. - Optimaliseer Redis en servercapaciteit. - Splits grote taken op. - Monitor continu en pas aan waar nodig. Als je specifieke configuratiegegevens of logs hebt, kan ik gerichter advies geven.

Ik help je graag bij het optimaliseren van je Celery/Redis setup. Hier zijn concrete aanbevelingen voor betere prestaties en betrouwbaarheid: ## 1. Worker Configuratie Optimalisatie **Huidig:** 3 workers × 4 concurrency = 12 gelijktijdige taken **Aanbevolen aanpassingen:** ```python # celery.py app.conf.worker_concurrency = 8-12 # Verhoog concurrency per worker app.conf.worker_prefetch_multiplier = 1 # Verminder prefetch om starvation te voorkomen app.conf.worker_max_tasks_per_child = 1000 # Voorkom memory leaks ``` ## 2. Redis Performance Optimalisatie ```python # Gebruik redis socket connection voor betere performance app.conf.broker_url = 'redis+socket:///var/run/redis/redis.sock' # Of optimized TCP connection app.conf.broker_url = 'redis://localhost:6379/0' app.conf.broker_pool_limit = 10 app.conf.broker_connection_timeout = 30 ``` ## 3. Task Prioritering en Routing ```python # Definieer queues voor verschillende prioriteiten app.conf.task_queues = ( Queue('high_priority', routing_key='high.#'), Queue('default', routing_key='default.#'), Queue('low_priority', routing_key='low.#'), ) # Route taken naar specifieke queues @app.task(queue='high_priority') def critical_task(): pass ``` ## 4. Rate Limiting en Throttling ```python # Voeg rate limiting toe voor piekbelasting app.conf.task_annotations = { 'app.tasks.*': { 'rate_limit': '100/m' # Pas aan naar behoefte } } ``` ## 5. Monitoring en Autoscaling **Installeer monitoring:** ```bash pip install flower ``` **Start Flower voor monitoring:** ```bash celery -A your_app flower ``` **Overweeg autoscaling:** ```bash celery -A your_app worker --autoscale=10,3 ``` ## 6. Task Chunking en Batch Processing ```python # Verdeel grote taken in chunks @app.task def process_batch(items): for item in items: process_item.delay(item) # Gebruik chunks voor bulk operations def large_operation(): items = [...] # grote dataset process_batch.delay(items) ``` ## 7. Redis Memory Management ```bash # Configureer Redis memory policy maxmemory 1gb maxmemory-policy allkeys-lru ``` ## 8. Deployment Optimalisatie **Docker compose voor scaling:** ```yaml version: '3' services: worker: image: your_app command: celery -A your_app worker --concurrency=8 deploy: replicas: 5 # Schaal workers horizontaal ``` ## 9. Task Timeouts en Retries ```python @app.task( time_limit=300, # 5 minuten timeout soft_time_limit=240, # 4 minuten soft timeout max_retries=3, retry_backoff=True ) def your_task(): pass ``` ## 10. Monitoring Metrics Implementeer monitoring met: - **Celery Flower** voor real-time monitoring - **Prometheus** met celery-exporter - **Custom metrics** voor task performance tracking **Start met deze aanpassingen en monitor de impact.** Begin met concurrency verhogen en queue separation, meet de resultaten, en pas verder aan op basis van je specifieke workload.