Celery工人变量共享问题

我正在使用Python并且celery http://www.celeryproject.org在一个项目中。在项目中，我有两个文件：

celeryconfig.py

BROKER_URL = "amqp://guest:guest@localhost:5672//"
CELERY_RESULT_BACKEND = "amqp"
CELERY_IMPORTS = ("example",)
CELERYD_CONCURRENCY = 2

and 示例.py

from celery.task import task
import hashlib

md5 = hashlib.md5()

@task
def getDigest(text):
    print 'Using md5 - ',md5
    md5.update(text)
    return md5.digest()

In celeryconfig.py，我设置了CELERYD_CONCURRENCY to 2，这意味着它将把我的任务队列中的任务分发给2不同的过程。

我从 Python 控制台运行：

from example import getDigest
getDigest.delay('foo');getDigest.delay('bar')

这将创建由两个工作人员同时执行的两个任务。 问题是，因为两个工作进程都运行它们的任务函数[获取摘要()]，他们似乎使用相同的哈希对象（md5）。的输出celeryd证实了这一点，如下所示。

[PoolWorker-2] Using md5 -
[PoolWorker-2] <md5 HASH object @ 0x23e6870>
[PoolWorker-1] Using md5 -
[PoolWorker-1] <md5 HASH object @ 0x23e6870>

为了简单起见，我使用的是 hashlib 的 md5 对象，但在我的实际项目中，我使用的是一个对象cannot可以被多个进程访问和修改。这预计会让工人崩溃。

这就提出了一个问题：我如何修改我的代码以使工作进程初始化并使用它们自己的（md5） 目的？现在，他们正在共享同一个对象 - 导致我的应用程序崩溃。这可能吗？

他们使用相同的对象，因为您在代码中明确告诉他们。通过在任务范围之外创建对象并在任务内使用它，您可以向所有工作人员授予对共享对象的访问权限。这是一个并发问题，不一定是 Celery 问题。如果对象很小，您可以使用该对象的副本，或者使用您自己的锁定策略。不过，一般来说，如果一个对象一次要由多个进程更新，则需要采用某种同步，这超出了 Celery 的范围。