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问题1：

celery任务队列一般要使用redis，但是容器内的django要访问本机的redis是十分麻烦的

解决2：

在容器内安装redis，或者单独启动一个redis的容器，我是单独启动一个redis容器

• 安装redis镜像docker pull redis
• 启动redis容器docker run -d --name redis_container redis
• 查看redis的IP `docker inspect -f “{{range .NetworkSettings.Networks}}{{.IPAddress}}{{end}}” redis_container
• 我的redis容器IP是172.17.0.2，在django中配置redis

setting.py
# Redis 缓存配置
CACHES = {'default': {'BACKEND': 'django_redis.cache.RedisCache','LOCATION': 'redis://172.17.0.2:6379/0',  # Redis 服务器连接信息# 'LOCATION': 'redis://:1234qwer@127.0.0.1:6379/0',  # Redis 服务器连接信息'OPTIONS': {'CLIENT_CLASS': 'django_redis.client.DefaultClient',}}
}# 使用 Redis 缓存作为默认缓存后端
CACHE_BACKEND = 'django_redis.cache.RedisCache'celery.py
# 设置 Redis 作为任务队列和结果后端
app.conf.broker_url = 'redis://172.17.0.2:6379/5'
app.conf.result_backend = 'redis://172.17.0.2:6379/4'

目前redis可以正常访问，我的redis缓存使用正常

问题2：

如何启动容器内的celery任务队列

解决2：

试过很多方法，包括在Dockerfile中启动一个.sh文件（同时有启动django和任务队列的命令，Dockerfile只能写一个cmd命令）但是效果都不好，最终的方法是在根目录创建.sh文件，使用docker命令行访问这个文件

• 在django根目录下创建start_celery.sh
• 在.sh文件写入命令行

#!/bin/bashcelery -A RemoteCut worker -l info -P eventlet

• Dockerfile中设置
• 在这里插入代码片

 # 设置工作目录
WORKDIR /remote_cut# 复制项目文件到容器中
COPY . /remote_cutCOPY ./RemoteCut/settings.py /remote_cut/RemoteCut/COPY ./start_celery.sh /remote_cut/

• 命令行启动任务队列

docker exec -it 容器名称或者容器id /remote_cut/start_celery.sh