前言:


51cto的文章已经不再补充更新了,另外celery rabbitmq详细的使用方法请到这里浏览.


http://xiaorui.cc/2014/11/16/celery-rabbitmq%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E4%BB%BB%E5%8A%A1%E9%98%9F%E5%88%97%E7%9A%84%E5%BC%82%E6%AD%A5%E6%89%A7%E8%A1%8C/



为啥要用celery ?

在我的应用下,可以把他异步到后台执行,想起来了,把他调到前面。


和rabbitmq又有啥关系?

和rabbitmq的关系只是在于,celery没有消息存储功能,他需要介质,比如rabbitmq redis mysql mongodb 都是可以的。有这个可控的东西,你也可以在库里面搞搞。推荐使用rabbitmq,他的速度和可用性都很高,redis这东西就怕意外,当然你运气很好,不怕他意外的挂掉,是可以用的。


Celery和RabbitMQ是两个层面的东西。
Celery是一个分布式的任务队列。它的基本工作就是管理分配任务到不同的服务器,并且取得结果。至于说服务器之间是如何进行通信的?这个Celery本身不能解决。
所以,RabbitMQ作为一个消息队列管理工具被引入到和Celery集成,负责处理服务器之间的通信任务。

当然,后来Celery相继增加了一些对Redis,MongoDB之类的支持。原因是RabbitMQ尽管足够强大,但对于一些相对简单的业务环境来说可能太多(复杂)了一些。这样用户可以有多一些的选择。


celery的介绍

Celery(芹菜)是一个异步任务队列/基于分布式消息传递的作业队列。它侧重于实时操作,但对调度支持也很好。

celery用于生产系统每天处理数以百万计的任务。


celery是用Python编写的,但该协议可以在任何语言实现。它也可以与其他语言通过webhooks实现。


建议的消息代理RabbitMQ的,但提供有限支持Redis, Beanstalk, MongoDB, CouchDB, ,和数据库(使用SQLAlchemy的或Django的 ORM) 。


celery是易于集成Django, Pylons and Flask,使用 django-celery, celery-pylons and Flask-Celery 附加包即可。

官方说,他们在用 ~

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