java 分布式任务队列_cerely-分布式异步任务队列

Celery 是一个强大的 分布式任务队列 的 异步处理框架，它可以让任务的执行完全脱离主程序，甚至可以被分配到其他主机上运行。我们通常使用它来实现异步任务(async task)和定时任务(crontab)。

在Celery中几个基本的概念，需要先了解下，不然不知道为什么要安装下面的东西。概念：Broker、Backend。

broker

broker是一个消息传输的中间件或消息队列，可以理解为一个邮箱。

每当应用程序调用celery的异步任务的时候，会向broker传递消息，而后celery的worker将会取到消息，进行对于的程序执行。其中Broker的中文意思是 经纪人 ，其实就是一开始说的 消息队列 ，用来发送和接受消息。这个Broker有几个方案可供选择：RabbitMQ (消息队列)，Redis(缓存数据库)，数据库(不推荐)，等等

backend

用于存储这些消息以及celery执行的一些消息和结果。

Backend是在Celery的配置中的一个配置项 CELERY_RESULT_BACKEND ，作用是保存结果和状态，如果你需要跟踪任务的状态，那么需要设置这一项，可以是Database backend，也可以是Cache backend，具体可以参考这里： CELERY_RESULT_BACKEND 。

brokers，官方推荐是 rabbitmq 和 redis，至于 backend，就是数据库。为了简单可以都使用 redis。

这是在网上最多的一张Celery的图

Celery的架构由三部分组成，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。

1.消息中间件broker

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

2.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。

3.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 等。

安装：

pip install redis

pip install celery

它的架构组成如下图：

Celery 主要包含以下几个模块：

任务模块 Task

包含异步任务和定时任务。其中，异步任务通常在业务逻辑中被触发并发往任务队列，而定时任务由 Celery Beat 进程周期性地将任务发往任务队列。

消息中间件 Broker

Brokerÿ