Celery 官網：http://www.celeryproject.org/

Celery 官方文件英文版：http://docs.celeryproject.org/en/latest/index.html

Celery 官方文件中文版：http://docs.jinkan.org/docs/celery/

celery配置：http://docs.jinkan.org/docs/celery/configuration.html#configuration

參考：http://www.cnblogs.com/landpack/p/5564768.html http://blog.csdn.net/happyAnger6/article/details/51408266

http://www.cnblogs.com/forward-wang/p/5970806.html

分散式佇列神器 Celery：https://segmentfault.com/a/1190000008022050

celery最佳實踐：https://my.oschina.net/siddontang/blog/284107

Celery 分散式任務佇列快速入門：http://www.cnblogs.com/alex3714/p/6351797.html

非同步任務神器 Celery 快速入門教程：https://blog.csdn.net/chenqiuge1984/article/details/80127446

定時任務管理之python篇celery使用：

非同步任務神器 Celery：http://python.jobbole.com/87086/

celery任務排程框架實踐：https://blog.csdn.net/qq_28921653/article/details/79555212

Celery-4.1 使用者指南: Monitoring and Management Guide：https://blog.csdn.net/libing_thinking/article/details/78592801

Celery安裝及使用：https://blog.csdn.net/u012325060/article/details/79292243

Celery學習筆記（一）：https://blog.csdn.net/sdulsj/article/details/73741350

Celery 簡介

除了redis，還可以使用另外一個神器—Celery。Celery是一個非同步任務的排程工具。

Celery 是 Distributed Task Queue，分散式任務佇列，分散式決定了可以有多個 worker 的存在，隊列表示其是非同步操作，即存在一個產生任務提出需求的工頭，和一群等著被分配工作的碼農。

在 Python 中定義 Celery 的時候，我們要引入 Broker，中文翻譯過來就是“中間人”的意思，在這裡 Broker 起到一箇中間人的角色。在工頭提出任務的時候，把所有的任務放到 Broker 裡面，在 Broker 的另外一頭，一群碼農等著取出一個個任務準備著手做。

這種模式註定了整個系統會是個開環系統，工頭對於碼農們把任務做的怎樣是不知情的。所以我們要引入 Backend 來儲存每次任務的結果。這個 Backend 有點像我們的 Broker，也是儲存任務的資訊用的，只不過這裡存的是那些任務的返回結果。我們可以選擇只讓錯誤執行的任務返回結果到 Backend，這樣我們取回結果，便可以知道有多少任務執行失敗了。

Celery(芹菜)是一個非同步任務佇列/基於分散式訊息傳遞的作業佇列。它側重於實時操作，但對排程支援也很好。Celery用於生產系統每天處理數以百萬計的任務。Celery是用Python編寫的，但該協議可以在任何語言實現。它也可以與其他語言通過webhooks實現。Celery建議的訊息佇列是RabbitMQ，但提供有限支援Redis, Beanstalk, MongoDB, CouchDB, 和資料庫（使用SQLAlchemy的或Django的 ORM） 。Celery是易於整合Django, Pylons and Flask，使用 django-celery, celery-pylons and Flask-Celery 附加包即可。

Celery 介紹

在Celery中幾個基本的概念，需要先了解下，不然不知道為什麼要安裝下面的東西。概念：Broker、Backend。

1. 什麼是broker？

broker是一個訊息傳輸的中介軟體，可以理解為一個郵箱。每當應用程式呼叫celery的非同步任務的時候，會向broker傳遞訊息，而後celery的worker將會取到訊息，進行對於的程式執行。好吧，這個郵箱可以看成是一個訊息佇列。其中Broker的中文意思是 經紀人 ，其實就是一開始說的 訊息佇列 ，用來發送和接受訊息。這個Broker有幾個方案可供選擇：RabbitMQ (訊息佇列)，Redis（快取資料庫），資料庫（不推薦），等等

2. 什麼是backend？

通常程式傳送的訊息，發完就完了，可能都不知道對方時候接受了。為此，celery實現了一個backend，用於儲存這些訊息以及celery執行的一些訊息和結果。Backend是在Celery的配置中的一個配置項 CELERY_RESULT_BACKEND ，作用是儲存結果和狀態，如果你需要跟蹤任務的狀態，那麼需要設定這一項，可以是Database backend，也可以是Cache backend，具體可以參考這裡： CELERY_RESULT_BACKEND 。

對於 brokers，官方推薦是 rabbitmq 和 redis，至於 backend，就是資料庫。為了簡單可以都使用 redis。

我自己演示使用RabbitMQ作為Broker，用MySQL作為backend。

來一張圖，這是在網上最多的一張Celery的圖了，確實描述的非常好

elery的架構由三部分組成，訊息中介軟體（message broker），任務執行單元（worker）和任務執行結果儲存（task result store）組成。

1. 訊息中介軟體

Celery本身不提供訊息服務，但是可以方便的和第三方提供的訊息中介軟體整合。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併發的執行在分散式的系統節點中。

3. 任務結果儲存

Task result store用來儲存Worker執行的任務的結果，Celery支援以不同方式儲存任務的結果，包括AMQP, redis，memcached, mongodb，SQLAlchemy, Django ORM，Apache Cassandra, IronCache 等。

這裡我先不去看它是如何儲存的，就先選用redis來儲存任務執行結果。