1.celery 是乙個 基於python開發的 分布式非同步訊息任務佇列 ，通過它可以輕鬆的實現任務的非同步處理，如果你的業務場景中需要用到非同步任務，就可以考慮使用celery
2.你想對100臺機器執行一條批量命令，可能會花很長時間 ，但你不想讓你的程式等著結果返回，而是給你返回 乙個任務id,你過一段時間只需要拿著這個任務id就可以拿到任務執行結果， 在任務執行ing進行時，你可以繼續做其它的事情
3.celery 在執行任務時需要通過乙個訊息中介軟體來接收和傳送任務訊息，以及儲存任務結果， 一般使用rabbitmq or redis
celery 是乙個強大的分布式任務佇列，它可以讓任務的執行完全脫離主程式，甚至可以被分配到其他主機上執行。我們通常使用它來實現非同步任務（async task）和定時任務（crontab）
*** 簡單：一單熟悉了celery的工作流程後，配置和使用還是比較簡單的**
*** 高可用：當任務執行失敗或執行過程中發生連線中斷，celery 會自動嘗試重新執行任務**
*** 快速：乙個單程序的celery每分鐘可處理上百萬個任務**
*** 靈活： 幾乎celery的各個元件都可以被擴充套件及自定製**
1、任務（tasks）--使用者定義的函式，用於實現使用者的功能，比如執行乙個耗時很長的任務
2、中間介（broker）--用於存放tasks的地方，但是這個中間介需要解決乙個問題，就是可能需要存放非常非常多的tasks，而且要保證worker能夠從這裡拿取
3、執行者（worker）--用於執行tasks，也就是真正呼叫我們在tasks中定義的函式
4、儲存（backend）--把執行tasks返回的結果進行儲存，以供使用者檢視或呼叫
celery原理與元件
定義celery例項,需要的引數,1,例項名,2,任務發布位置,3,結果儲存位置 broker redis 任務存放的地方 backend redis 結果存放的地方 def add x,y return x y 1.啟動celery 1.1 單程序啟動celery celery a main wo...
celery動態任務元件Demo以及原理
celery是乙個基於python的分布式排程系統，文件在這 最近有個需求,想要動態的新增任務而不用重啟celery服務,找了一圈沒找到什麼好辦法 也有可能是文件沒看仔細 所以只能自己實現囉 為celery動態新增任務，首先我想到的是傳遞乙個函式進去，讓某個特定任務去執行這個傳遞過去的函式，就像這樣...
Celery 簡介與設定
celery 芹菜 是基於python開發的分布式任務佇列。它支援使用任務佇列的方式在分布的機器 程序 執行緒上執行任務排程。celery的架構由三部分組成，訊息中介軟體 message broker 任務執行單元 worker 和任務執行結果儲存 task result store 組成。訊息中介...