?Celery （芹菜）是基于Python開發的分布式任務隊列。它支持使用任務隊列的方式在分布的機器／進程／線程上執行任務調度。
架構設計

?Celery的架構由三部分組成，消息中間件（message broker），任務執行單元（worker）和任務執行結果存儲（task result store）組成。

1.?消息中間件

??? Celery本身不提供消息服務，但是可以方便的和第三方提供的消息中間件集成。包括，RabbitMQ, Redis, MongoDB (experimental), Amazon SQS (experimental),CouchDB (experimental), SQLAlchemy (experimental),Django ORM (experimental), IronMQ

2.任務執行單元

??? Worker是Celery提供的任務執行的單元，worker并發的運行在分布式的系統節點中。

3.任務結果存儲

??? Task result store用來存儲Worker執行的任務的結果，Celery支持以不同方式存儲任務的結果，包括AMQP, Redis，memcached, MongoDB，SQLAlchemy, Django ORM，Apache Cassandra, IronCache

另外， Celery還支持不同的并發和序列化的手段

1.并發

??? Prefork, Eventlet, gevent, threads/single threaded

2.序列化

??? pickle, json, yaml, msgpack. zlib, bzip2 compression， Cryptographic message signing 等等

安裝和運行

Celery的安裝過程略為復雜，下面的安裝過程是基于我的AWS EC2的Linux版本的安裝過程，不同的系統安裝過程可能會有差異。大家可以參考官方文檔。

首先我選擇RabbitMQ作為消息中間件，所以要先安裝RabbitMQ。作為安裝準備，先更新YUM。
?

            
sudo yum -y update

          

RabbitMQ是基于erlang的，所以先安裝erlang
?
# Add and enable relevant application repositories:
# Note: We are also enabling third party remi package repositories.
wget http://dl.fedoraproject.org/pub/epel/6/x86_64/epel-release-6-8.noarch.rpm
wget http://rpms.famillecollet.com/enterprise/remi-release-6.rpm
sudo rpm -Uvh remi-release-6*.rpm epel-release-6*.rpm
?
# Finally, download and install Erlang:
yum install -y erlang

然后安裝RabbitMQ
?

            
# Download the latest RabbitMQ package using wget:
wget 
# Add the necessary keys for verification:
rpm --import 
# Install the .RPM package using YUM:
yum install rabbitmq-server-3.2.2-1.noarch.rpm

          

啟動RabbitMQ服務
?

            
rabbitmq-server start
          

            
pip install Celery

          

?

            
from celery import Celery
 
app = Celery('tasks', backend='amqp', broker='amqp://guest@localhost//')
app.conf.CELERY_RESULT_BACKEND = 'db+sqlite:///results.sqlite'
 
@app.task
def add(x, y):
 return x + y

          

在當前目錄運行一個worker，用來執行這個加法的task
?

            
celery -A tasks worker --loglevel=info

          

其中－A參數表示的是Celery App的名字。注意這里我使用的是SQLAlchemy作為結果存儲。對應的python包要事先安裝好。

worker日志中我們會看到這樣的信息
?

            
- ** ---------- [config]
- ** ---------- .> app:   tasks:0x1e68d50
- ** ---------- .> transport: amqp://guest:**@localhost:5672//
- ** ---------- .> results:  db+sqlite:///results.sqlite
- *** --- * --- .> concurrency: 8 (prefork)

          

其中，我們可以看到worker缺省使用prefork來執行并發，并設置并發數為8

下面的任務執行的客戶端代碼：
?

            
from tasks import add
import time
result = add.delay(4,4)
 
while not result.ready():
 print "not ready yet"
 time.sleep(5)
 
print result.get()

          

用python執行這段客戶端代碼，在客戶端，結果如下
?

            
not ready 
8

          

Work日志顯示
?

            
[2015-03-12 02:54:07,973: INFO/MainProcess] Received task: tasks.add[34c4210f-1bc5-420f-a421-1500361b914f]
[2015-03-12 02:54:08,006: INFO/MainProcess] Task tasks.add[34c4210f-1bc5-420f-a421-1500361b914f] succeeded in 0.0309705100954s: 8

          

這里我們可以發現，每一個task有一個唯一的ID，task異步執行在worker上。

這里要注意的是，如果你運行官方文檔中的例子，你是無法在客戶端得到結果的，這也是我為什么要使用SQLAlchemy來存儲任務執行結果的原因。官方的例子使用AMPQ，有可能Worker在打印日志的時候取出了task的運行結果顯示在worker日志中，然而AMPQ作為一個消息隊列，當消息被取走后，隊列中就沒有了，于是客戶端總是無法得到任務的執行結果。不知道為什么官方文檔對這樣的錯誤視而不見。

如果大家想要對Celery做更進一步的了解，請參考官方文檔