1. Producer：任務發布者；
2. Celery Beat：任務調度器，Beat進程會讀取配置文件中的內容，周期性的將配置中到期需要執行的任務發送給任務隊列；
3. Broker：消息代理，接受生產者的任務消息，存進隊列後發送給消費者；
4. Celery Worker：執行任務的消費者；
5. Result Backend：保存消費者執行任務完後的結果；

如下圖：

整體的流程，任務發布者或者是任務調度，將任務發送到消息代理中，接著消息代理將任務發送給消費者來執行，其執行完後將結果保存到backend中。

先創建Celery實例和相關的任務，這裏配置Celery可以通過創建一個配置文件，然後通過app.config_from_object(‘proj.celeryconfig‘)

task.py如下

from celery import Celery
app = Celery(‘tasks‘, backend=‘amqp‘, broker=‘amqp:[email protected]:5672//‘)
@app.task
def add(x, y):
    return x + y

接下來，創建相關的任務發布者，run_task.py如下

from task2 import add
result = add.delay(1,1)
import time
while not result.ready():
    print(‘not yet ready‘
 
)
    time.sleep(1)
print(result.get())

然後在項目目錄中，通過命令執行Celery，命令如下：

celery -A task2.app worker --loglevel=info

如果看到命令行裏顯示該實例的所有任務說明執行成功，最後再開一個進程執行任務，接著就會看到命令行中的提示信息，說明消費者執行成功，並且將結果保存到backend中。

一個簡單的用例就結束了。

之前有一個疑惑的點在於，既然RabbitMQ可以實現任務隊列，要Celery有何用呢？

從我搜索到的知識來看，有以下幾點：

1. Celery可以支持多種消息代理，不僅僅是RabbitMQ，還有Redis、MongoDB等等；
2. RabbitMQ是消息隊列，其可以應用到各種場景中，包括任務分發系統，也就是需要自己實現一個Celery，而Celery本身就是一個任務分發系統，顯然簡化了代碼，不需要重復造輪子；

Celery 使用（一）