Celery简介

一、什么是异步任务队列

异步任务队列是指一种用于管理和调度异步执行任务的机制。具体来说，它允许将任务放入队列中，然后由后台进程异步处理这些任务，而不会阻塞主线程的执行。这种设计使得系统能够高效地处理耗时操作，同时保持响应速度。

异步任务队列的具体含义和功能：

1. 异步执行任务：

   • 异步任务队列允许将任务（如函数调用）放入队列中，而不是立即执行。这样，主线程可以继续执行其他任务，而无需等待当前任务完成。
   • 例如，在一个Web应用中，当用户请求发送一封邮件时，可以将邮件发送任务放入队列中，然后立即返回给用户一个确认消息，而邮件发送任务则在后台异步执行。

2. 任务调度：

   • 异步任务队列还可以支持定时执行任务。这意味着可以安排任务在特定时间点或按照一定间隔执行。
   • 例如，可以设置一个任务每天凌晨自动清理数据库中的旧数据。

3. 跨线程和跨机器工作：

   • 任务队列不仅可以在单个机器上的多个线程之间进行任务调度，还可以在多台机器之间进行任务分发和执行。
   • 这种跨机器的工作机制使得异步任务队列特别适合于处理大规模数据处理或分布式计算任务。

4. 任务单元：

   • 在异步任务队列中，每个任务都是一个独立的工作单元，可以包含执行所需的全部信息，如函数、参数、执行时间等。
   • 这些任务单元可以被持久化存储在消息队列中，确保即使在任务执行过程中出现故障，任务也不会丢失。

5. 实时处理：

   • 异步任务队列强调实时处理能力，即能够快速响应和处理任务，而不会因为某个任务的执行时间过长而影响整个系统的性能。

延伸拓展：

• 消息中间件：

  • 异步任务队列通常与消息中间件（如RabbitMQ、Redis、Kafka等）结合使用，消息中间件负责消息的传输和存储，确保任务的可靠传递。
  • 这种组合可以实现任务的可靠执行和结果的持久化存储。

• 并发和可扩展性：

  • 异步任务队列支持并发执行，可以显著提高系统的处理能力。通过配置多个消费者（即执行任务的进程或线程），可以同时处理多个任务，提高整体效率。
  • 这种并发和可扩展性特性使得异步任务队列特别适合于高负载、高并发的应用场景。

• 错误处理和重试机制：

  • 异步任务队列通常具有错误处理和重试机制，当任务执行失败时，可以自动重试，直到任务成功完成或达到重试次数上限。
  • 这种机制保证了任务的可靠执行，即使在异常情况下也能保证任务最终完成。

• 任务状态追踪：

  • 异步任务队列还提供了任务状态追踪功能，可以实时查看任务的执行状态，如等待、执行中、成功、失败等。
  • 这对于监控任务执行情况和故障排查非常有帮助。

通过上述解释，我们可以看到，异步任务队列是一种强大的工具，能够帮助我们高效地管理和执行异步任务，提高系统的响应速度和处理能力。

二、Celery介绍

1. 简介

Celery是一个基于分布式消息传输的异步任务队列，它专注于实时处理，同时也支持任务调度。

（异步执行任务 + 定时执行任务）


1、Celery是python中使用比较多的并行分布式框架
2、Celery是一个简单、灵活且可靠的,处理大量消息的分布式系统
3、Celery专注于实时处理的异步任务队列
4、Celery同时也支持任务调度

2. Celery使用场景

• 异步任务： 将耗时操作任务提交给Celery去异步执行，比如发送短信/邮件、消息推送、音视频处理等等
• 定时任务：

•  定时执行某件事情，比如每天数据统计
  

3. Celery核心组件

Celery的架构由三部分组成，消息中间件（Broker），任务执行单元（Worker）和任务执行结果存储（Result）组成。

• 消息中间件（Broker）
  Broker负责创建任务队列，根据一些路由规则将任务分派到任务队列，然后将任务从任务队列交付给worker
• 任务执行单元（Worker）
  Worker是Celery提供的任务执行的单元，worker并发的运行在分布式的系统节点中，运行后台作业的进程
• 任务结果存储（Result）
  Result用来存储Worker执行的任务的结果，Celery支持以不同方式存储任务的结果，包括AMQP, Redis等
  另外： Celery本身不提供消息服务，但是可以方便的和第三方提供的消息中间件集成。包括，RabbitMQ, Redis等等

其他： Celery还支持不同的并发、序列化和压缩的手段

• 并发：prefork、eventlet、gevent、threads
• 序列化：pickle、json、yaml、msgpack 等
• 压缩：zlib,、bzip2

参考文档：

• Python编程3：Celery定时任务
  
• Celery + Redis + Django 教程详细