Celery是由Python开发的一个简单、灵活、可靠的处理大量任务的分发系统，它不仅支持实时处理也支持任务调度。 user：用户程序，用于告知celery去执行一个任务。 broker: 存放任务（依赖RabbitMQ或Redis，进行存储） worker：执行任务 ...

在上篇文章中，我们解决了从发送端（Producer）向接收端（Consumer）发送“Hello World”的问题。在实际的应用场景中，这是远远不够的。从本篇文章开始，我们将结合更加实际的应用场景来讲解更多的高级用法。 当有Consumer需要大量的运算时，RabbitMQ ...

异常情况处理 上篇最后提到了这个问题， consumer异常退出、queue出错、甚至rabbitMQ崩溃。因为它们都是软件 ，软件都会有bug，这是无法避免的。所以RabbitMQ在设计的时候也想到了这一点 在之前，消息分发给consumer后立即就会被标记为已消费，这时候 ...

简介： Gearmand 是一个用来把工作委派给其它机器、分布式的调用更适合做某项工作的机器、并发的做某项工作在多个调用间做负载均衡、或用来调用其它语言的函数的系统。 简单来讲，就是客户端程序把请 ...

1、celery基本原理 Celery是一个由python编写的简单、灵活、可靠的用来处理大量信息的分布式系统，同时提供了操作和维护分布式系统所需要的工具，说白了就是一个用来管理分布式队列的工具。 Celery主要包含如下几个概念： Brokers：存放/拿取任务 ...

视图结构 celery.py 配置信息 celery配置中 include是多任务的时候celery会自己去里面找任务去执行 order_task.py 订单相关的任务 user_task.py 用户相关的任务 ...

celery —— 任务调用方式 实际上 delay 只是 apply_async 的快捷方式，二者作用相同，只是 apply_async 可以进行更多的任务属性设置，比如 callbacks/errbacks 正常回调与错误回调、执行超时、重试、重试时间等等 celery\app ...

一、背景 在开发中，我们可能经常会遇到一些需要执行时间很长的任务，如果放在前端，会让用户一直卡在那儿等待或者一直转圈圈，体验非常不好。为了改善这种体验，我赶紧上网搜索，果然，前人早已有解决办法了。那就是异步。在Django中，我们可以使用celery异步框架，我们可以把耗时的任务扔到后台，而前端 ...