비동기 작업 처리는 웹 애플리케이션에서 오래 걸리는 작업을 백그라운드에서 실행하여 사용자 경험을 향상시키는 데 도움을 줍니다. Celery와 RabbitMQ를 함께 사용하면 신뢰성과 확장성이 뛰어난 비동기 작업 처리를 구현할 수 있습니다. 이번 포스트에서는 Celery와 RabbitMQ를 이용한 비동기 작업 처리의 구현 방법에 대해 알아보겠습니다.

Celery란?

Celery는 Python으로 작성된 분산 작업 큐로, 애플리케이션에서 비동기 작업을 처리하는 데 사용됩니다. Celery는 작업자(worker)와 브로커(broker)로 구성됩니다. 작업자는 비동기로 실행되는 작업을 처리하고, 브로커는 작업 요청과 결과 전달을 중개합니다. Celery는 다양한 브로커와 호환되기 때문에 여러 대안 중에서 RabbitMQ를 사용해보겠습니다.

RabbitMQ란?

RabbitMQ는 메시지 브로커로, Celery와 같은 비동기 작업 처리를 위한 중앙 메시징 시스템입니다. RabbitMQ는 큐, 교환기, 바인딩 등의 개념을 통해 메시지의 전송과 수신을 관리합니다. 애플리케이션은 RabbitMQ에 메시지를 보내고, 작업자는 해당 메시지를 받아 작업을 처리합니다. RabbitMQ는 AMQP(Advanced Message Queuing Protocol)를 기반으로 하며, 클러스터링과 높은 가용성을 지원합니다.

Celery와 RabbitMQ 설정하기

1. Celery와 RabbitMQ를 설치합니다.

   pip install celery
   

   brew install rabbitmq
   

2. Celery 설정 파일을 생성합니다. (celeryconfig.py)

   BROKER_URL = 'amqp://guest:guest@localhost:5672//'
   CELERY_RESULT_BACKEND = 'rpc://'
   

3. 애플리케이션 코드에 Celery를 사용하여 비동기 작업을 정의합니다.

   from celery import Celery
   
   app = Celery('myapp', include=['myapp.tasks'])
   app.config_from_object('celeryconfig')
   
   if __name__ == '__main__':
       app.start()
   

4. 비동기로 실행될 작업을 정의합니다. (myapp/tasks.py)

   from myapp import app
   
   @app.task
   def long_running_task():
       # 오래 걸리는 작업을 실행합니다.
       return '작업 완료'
   

5. Celery 작업자(worker)를 실행합니다.

   celery -A myapp worker --loglevel=info
   

6. 애플리케이션에서 비동기 작업을 호출합니다.

   from myapp.tasks import long_running_task
   
   result = long_running_task.delay()
   print(result.get())
   

결론

Celery와 RabbitMQ를 이용하면 Python 애플리케이션에서 비동기 작업 처리를 간편하게 구현할 수 있습니다. Celery는 작업자와 브로커로 구성되어 효율적인 작업 분산과 메시지 중개를 담당하며, RabbitMQ는 메시지 브로커로 메시지 전송과 수신을 관리합니다. Celery와 RabbitMQ를 함께 사용하면 신뢰성과 확장성이 뛰어난 비동기 작업 처리 환경을 구축할 수 있습니다.