作为一个分布式异步计算框架，Celery虽然常用于Web框架中，但也可以单独使用。 虽然常规搭配的消息队列是RabbitMQ，但是由于某些情况下系统已经包含了Redis，那就可以复用。
以下撇开Web框架，介绍基于Redis配置Celery任务的方法。
pip install celery[redis]
项目结构
$ tree your_project
your_project
├── __init__.py
├── main.py
├── celery.py
└── tasks.py
0 directories, 4 files
其中，main.py
是触发Task的业务代码。当然，文件名可以随意改。celery.py
是Celery的app定义的位置，tasks.py
是Task定义的位置，文件名不建议修改。
配置Celery
在celery.py
中写入如下代码：
from celery import Celery
from .settings import REDIS_URL
APP = Celery(
main=__package__,
broker=REDIS_URL,
backend=REDIS_URL,
include=[f'{__package__}.tasks'],
)
APP.conf.update(task_track_started=True)
其中，REDIS_URL
从同一的配置settings.py
中引入， 形式大概是redis://localhost:6379/0
。这里既用Redis来当broker
，又用来当backend
。即，既当消息队列，又当结果反馈的数据库（默认仅保存1天）。
在include=
，需要填一个下游worker的包名列表。这里选择了同一个包的tasks.py
文件。
额外设置的task_track_started
，是命令Worker反馈STARTED
状态。默认情况下，是无法知道任务什么时候开始执行的。
编写任务并调用
在tasks.py
文件中，添加异步任务的实现。
from .celery import APP
@APP.task
def do_sth():
pass
在需要发起任务的地方，用.apply_async
可以触发异步调用。即，实际只是向消息队列发送消息，真正的执行操作在远程。
from celery.result import AsyncResult
from .tasks imprt do_sth
result = do_sth.apply_async()
assert isinstance(result, AsyncResult)
运行Worker：
celery -A your_project worker
运行原理
一次Task从触发到完成，序列图如下：
其中，main
代表业务代码主进程。它可能是Django、Flask这类Web服务，也可能是一个其它类型的进程。worker
就是指Celery的Worker。
main
发送消息后，会得到一个AsyncResult
，其中包含task_id
。仅通过task_id
，也可以自己构造一个AsyncResult
，查询相关信息。其中，代表运行过程的，主要是state
。
worker
会持续保持对Redis（或其它消息队列，如RabbitMQ）的关注，查询新的消息。如果获得新消息，将其消费后，开始运行do_sth
。运行完成会把返回值对应的结果，以及一些运行信息，回写到Redis（或其它backend，如Django数据库等）上。在系统的任何地方，通过对应的AsyncResult(task_id)
就可以查询到结果。
Celery Task的状态
以下是状态图：
其中，除SUCCESS
外，还有失败（FAILURE
）、取消（REVOKED
）两个结束状态。而RETRY
则是在设置了重试机制后，进入的临时等待状态。
另外，如果保存在Redis的结果信息被清理（默认仅保存1天），那么任务状态又会变成PENDING
。这在设计上是个巨大的问题，使用时要做对应容错。
常见控制操作
result = AsyncResult(task_id)
# 阻塞等待返回
result.wait()
# 取消任务
result.revoke()
# 删除任务记录
result.forget()
有时，在业务主进程中需要等待异步运行的结果，这时需要使用wait
。如果要取消一个排队中、或已执行的任务，则可以使用revoke
。即使任务已经执行完成，也可以使用revoke
，但不会有任何变化。如果需要提前删除任务记录，可以使用forget
。
原文来自：https://note.qidong.name/2020/08/celery-with-redis/ 作者：零壹軒
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