背景
之前項目中采用djcelery, 將定時的任務存儲在數據庫中並且在啟動 worker 的同時啟動 beat, 命令如下：
#python manage.py celery worker -B -l info -f ./log/celery_beat_worker.log
這樣做只能啟動一個worker, 在自己調試的時候很方便，但是上到生產環境時，由於任務多，有可能導致任務處理不及時。
官方說明如下：
You can also start embed beat inside the worker by enabling workers -B option, this is convenient if you will never run more than one worker node, but it’s not commonly used and for that reason is not recommended for production use:
解決方法
將 beat 和 worker 分開處理：
#nohup python manage.py celery beat --detach --pidfile= -S djcelery.schedulers.DatabaseScheduler -l info -f ./log/celery_beat.log
#nohup python manage.py celery worker -l info -f ./log/celery_beat_worker.log
參數說明：
--detach： Detach and run in the background as a daemon.
--pidfile=： 此處置為空，是因為每次運行beat會產生一個celerybeat.pid文件，當第二次運行時發現這個文件就不會再啟動beat-S: djcelery.schedulers.DatabaseScheduler 由於將beat和worker分開后，原來djcelery在django目錄下settps.py中的設定不會再被默認加載，所以指定定時任務存放在數據庫中
-f: 指定log存放的路徑，例如：./log/celery_beat.log
參考
https://docs.celeryproject.org/en/3.1/django/first-steps-with-django.html
https://blog.csdn.net/qq_34195441/article/details/106527063