Celery分布式消息队列使用与开发

Alexander-li 2023-01-12 15:02:52

课程名称	适应人群
Celery分布式消息队列使用与开发	所有人

Celery分布式视频教程，该课程主要讲解Celery的安装和基本使用、在项目中如何使用celery、启用多个workers、Celery 定时任务、与django结合、通过django配置celery periodic task。

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possible3645 2019-07-20

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技术熟练，脏话太多！

possible3645 2019-07-20

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技术熟练，脏话太多！

# 基于Python语言的Celery分布式任务队列 ## 项目简介本项目是一个基于Python语言的分布式任务队列系统，使用Celery库进行实现。Celery是一个灵活且可靠的任务队列作业队列基于分布式消息传递，专注于实时处理，同时也支持任务调度。 ## 项目的主要特性和功能 ### 1. 分布式任务处理 Celery支持分布式部署，可以处理大量并发任务。提供了异步任务处理和定时任务处理功能。 ### 2. 任务定义与调度提供了多种任务定义方式，包括使用装饰器app.task定义任务函数。支持任务分组、链式调用和带有回调的组操作等高级功能。支持定时任务，如使用crontab表达式设置任务执行频率。 ### 3. 任务结果处理支持任务结果反馈，可以通过异步方式获取任务结果。提供了任务状态管理，如等待、开始、重试、成功等。 ### 4. 配置管理

内容概要：本文详细介绍了 Python 编写的 Celery 分布式异步任务队列的使用方法和应用场景。内容涵盖 Celery 的基本概念、配置方法、异步任务和定时任务的调用、任务流设计、日志处理、错误监控（Sentry）和与 Flask 的结合使用。此外，还介绍了 Celery 中的五个角色（Task、Broker、Worker、Beat、Backend）以及常用的启动命令和参数。文章结合具体案例，深入探讨了 Celery 在实际项目中的应用。适合人群：具有一定 Python 基础和开发经验的研发人员。使用场景及目标：适用于需要处理大量异步任务和定时任务的开发项目。通过本文的学习，读者可以掌握如何使用 Celery 进行任务调度、管理和优化，提升系统性能和可靠性。其他说明：本文不仅提供了理论知识，还附带了具体的代码示例和操作指南，使读者能够快速上手并应用于实际工作中。建议读者在学习过程中结合官方文档进行实践，以达到最佳效果。

芹菜 Go Client / Server for Celery分布式任务队列为什么？参与过多个将服务器从Python迁移到Go的项目之后，我意识到Go可以提高现有python Web应用程序的性能。由于此类Web应用程序中经常使用Celery分布式任务，因此该库使您既可以实现celery工作者，又可以在Go中提交celery任务。您还可以将此库用作纯go分布式任务队列。芹菜工人行动起来支持的经纪人/后端现在支持Redis和AMQP！ Redis（经纪人/后端） AMQP（经纪人/后端）-不允许同时使用频道芹菜配置 Celery必须配置为使用json而不是默认的pickle编码。这是因为Go当前没有稳定的支持来对泡菜对象进行解码。传递以下配置参数以使用json 。从4.0版开始，Celery使用消息协议版本2作为默认值。 GoCelery尚不支持消息协议版本

起步 Celery 是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统，并且提供维护这样一个系统的必需工具。它是一个专注于实时处理的任务队列，同时也支持任务调度。运行模式是生产者消费者模式：任务队列：任务队列是一种在线程或机器间分发任务的机制。 消息队列：消息队列的输入是工作的一个单元，称为任务，独立的职程（Worker）进程持续监视队列中是否有需要处理的新任务。 Celery 用消息通信，通常使用中间人（Broker）在客户端和职程间斡旋。这个过程从客户端向队列添加消息开始，之后中间人把消息派送给职程，职程对消息进行处理。 Celery的架构由三部分组成，消息中间件（message

主要介绍了python celery分布式任务队列的使用详解，Celery 是一个基于python开发的分布式异步消息任务队列，通过它可以轻松的实现任务的异步处理，如果你的业务场景中需要用到异步任务，就可以考虑使用celery,需要的朋友可以参考下

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