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Python 异步任务队列Celery 使用
在 Python 中定义 Celery 的时候，我们要引入 Broker，中文翻译过来就是“中间人”的意思。在工头(生产者)提出任务的时候，把所有的任务放到 Broker 里面，在 Broker 的另外一头，一群码农(消费者)等着取出一个个任务准备着手做。这种模式注定了整个系统会是个开环系统，工头对于码农们把任务做的怎样是不知情的。所以我们要引入 Backend 来保存每次任务的结果。这个 Backend 也是存储任务的信息用的，只不过这里存的是那些任务的返回结果。我们可以选择只让错误执行的任务返回结果到 Backend，这样我们取回结果，便可以知道有多少任务执行失败了。
其实现架构如下图所示：
可以看到，Celery 主要包含以下几个模块：
celery可以通过pip自动安装。
broker 可选择使用RabbitMQ/redis，backend可选择使用RabbitMQ/redis/MongoDB。RabbitMQ/redis/mongoDB的安装请参考对应的官方文档。
------------------------------rabbitmq相关----------------------------------------------------------
官网安装方法：
启动管理插件：sbin/rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management 启动rabbitmq：sbin/rabbitmq-server -detached
rabbitmq已经启动，可以打开页面来看看 地址：
用户名密码都是guest 。进入可以看到具体页面。 关于rabbitmq的配置，网上很多 自己去搜以下就ok了。
------------------------------rabbitmq相关--------------------------------------------------------
项目结构如下：
使用前，需要三个方面：celery配置，celery实例，需执行的任务函数，如下：
Celery 的配置比较多，可以在 官方配置文档： 查询每个配置项的含义。
当然，要保证上述异步任务and下述定时任务都能正常执行，就需要先启动celery worker，启动命令行如下:
需 启动beat ，执行定时任务时, Celery会通过celery beat进程来完成。Celery beat会保持运行, 一旦到了某一定时任务需要执行时, Celery beat便将其加入到queue中. 不像worker进程, Celery beat只需要一个即可。而且为了避免有重复的任务被发送出去，所以Celery beat仅能有一个。
命令行启动：
如果你想将celery worker/beat要放到后台运行，推荐可以扔给supervisor。
supervisor.conf如下：
celery python 好用吗
为什么要使用celery
Celery是一个使用Python开发的分布式任务调度模块，因此对于大量使用Python构建的系统，可以说是无缝衔接，使用起来很方便。Celery专注于实时处理任务，同时也支持任务的定时调度。因此适合实时异步任务定时任务等调度场景。Celery需要依靠RabbitMQ等作为消息代理，同时也支持Redis甚至是Mysql，Mongo等，当然，官方默认推荐的是RabbitMQ。
broker的选择
虽然官方支持的broker有很多，包括RabbitMQ，Redis甚至是数据库，但是不推荐使用数据库，因为数据库需要不断访问磁盘，当你的任务量大了之后会造成很严重的性能问题，同时你的应用很可能也在使用同一个数据库，这样可能导致你的应用被拖垮。如果业务环境比较简单可以选择Redis，如果比较复杂选择RabbitMQ，因为RabbitMQ是官方推荐的，但是比Redis操作起来又相对复杂些。我的选择是broker用RabbitMQ，backend用Redis
希望能帮到你！
golang 有什么比较好得分布式任务队列，类似Python的celery
nsq 虽然可以实现. 但是nsq的定时任务现在还无法持久化, 如果定时任务未执行期间nsq服务被重启将丢失.