Celery学习笔记

        Celery 是一个由 Python 编写的简单、灵活、可靠的用来处理大量信息的分布式系统，它同时提供操作和维护分布式系统所需的工具。

        Celery 专注于实时任务处理，支持任务调度。

        说白了，它是一个分布式队列的管理工具，我们可以用 Celery 提供的接口快速实现并管理一个分布式的任务队列。

（Celery 本身不是任务队列，它是管理分布式任务队列的工具，或者换一种说法，它封装好了操作常见任务队列的各种操作，我们用它可以快速进行任务队列的使用与管理，当然你也可以自己看 rabbitmq 等队列的文档然后自己实现相关操作都是没有问题的。）

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 Celery架构由三部分组成，消息中间件（message broker），任务执行单元（worker）和任务执行结果存储（task result store）组成。

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消息中间件

        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, MongoDB (experimental), Amazon SQS (experimental),CouchDB (experimental), SQLAlchemy (experimental),Django ORM (experimental), IronMQ

任务执行单元

        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。

任务结果存储

        Task result store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，memcached, MongoDB，SQLAlchemy, Django ORM，Apache Cassandra, IronCache

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定义一个task

from  celery  import  Celery

app = Celery('tasks', backend='amqp://guest@localhost//', broker='amqp://guest@localhost//')

@app.task

def  add(x, y):

    return  x + y

其中，broker 就是中间件了；backend就是后端来发送状态消息，保持追踪任务的状态，存储或发送这些状态