Celery 1.0 Documentation

• 语言: 英语
• 格式: .epub
• 来源: docs.celeryq.dev

摘要

文档详细介绍了Celery 1.0的内部架构和组件，包括Worker的主要组件：broker listener、scheduler、mediator和task pool。Worker使用ready_queue和eta_schedule两种数据结构来管理任务。ready_queue用于存储可以立即处理的任务，而eta_schedule是一个按时间排序的堆队列，用于存储带有ETA的任务。文档还介绍了CarrotListener、ScheduleController等模块的功能，以及任务消息协议、执行机制和配置选项。

AI总结

以下是对《Celery 1.0 Documentation》的总结，按照文档结构和内容层次进行梳理，重点突出核心观点和关键信息：

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### Celery 1.0 Documentation 总结

#### **1. 内部组件 (Internals)**
- **The Worker**
Worker 是 Celery 的核心组件，负责执行任务。它由四个主要部分组成：
1. **Broker Listener**：通过 Carrot 接收 broker 的消息，并将消息转换为 `TaskWrapper` 对象。
2. **Scheduler**：负责处理 ETA（预计执行时间）调度，将任务移动到 ready_queue。
3. **Mediator**：协调各组件的运行。
4. **Task Pool**：管理 worker 的任务执行流程。

- **数据结构**
- **Ready Queue**：用于存储可以立即执行的任务，可能是 `Queue.Queue` 或 `TaskBucket`（当启用速率限制时）。
- **ETA Schedule**：一个按时间排序的堆队列，存储需要延迟执行的任务。

#### **2. 用户指南 (User Guide)**
- **任务 (Tasks)**
- 支持默认关键字参数、重试机制、任务选项和日志记录。
- 提供任务重试、ETA 和 countdown 功能。
- 支持任务序列化、连接超时、路由和 AMQP 设置。

- **执行任务 (Executing Tasks)**
- 支持通过多种方式执行任务，包括 HTTP 回调（Webhooks）和路由任务。
- 提供 AMQP 基础知识，帮助用户理解消息队列的工作原理。

- **配置与默认设置**
- 包括并发设置、任务结果后端（如数据库、缓存、Redis 等）、消息设置和任务执行设置。

- **最佳实践与性能策略**
- 提供分布式任务队列的设计建议和性能优化策略。

- **Worker 和 Periodic Task Server**
- **Worker**：通过 `celeryd` 启动，支持作为守护进程运行。
- **Periodic Task Server**：通过 `celerybeat` 实现定期任务调度。

#### **3. API 参考 (API Reference)**
- **任务相关模块**
- `celery.task.base`：定义任务。
- `celery.execute`：执行任务。
- `celery.result`：任务结果处理。
- `celery.task.control`：远程管理 worker。

- **远程管理和 HTTP 回调**
- 支持通过 HTTP 回调执行任务，并提供远程控制 worker 的功能。

- **其他模块**
- 包括定期任务、信号、异常处理、加载器和消息队列设置等。

#### **4. 更新日志 (Change History)**
- **1.0.6**
- 修复 QoS 设置时间过晚的问题，优化了消息接收逻辑。
- 支持构建 RPM 包。
- 优化了单元测试运行时的输出。

- **1.0.4**
- 消息在任务执行前确认（ACK），提升了可靠性和性能。

- **0.1.10**
- 支持任务的位置参数和关键字参数。
- worker 在连接丢失时尝试重新连接。

- **0.1.8**
- 提供了一个任务集（TaskSet），用于执行子任务并追踪进度。

- **0.1.7**
-支持使用数据库存储任务元数据。

#### **5. 其他功能**
- ** CeleryBeat 和监控服务器**
- `celerybeat` 用于定期任务调度，`celerymon` 用于监控 worker 和任务状态。

- **Django 集成**
- 提供了 Django 加载器和任务和 views，方便与 Django 集成使用。

- **事件和信号**
- 支持任务事件和信号，用于扩展功能。

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### 关键信息
1. Celery 的核心是 worker，负责任务的接收、调度和执行。
2. 支持多种任务结果后端和消息队列（如 Redis、MongoDB、AMQP 等）。
3. 提供丰富的 API 和远程管理功能，便于扩展和控制。
4. 文档涵盖了从任务定义到执行、配置的全生命周期管理。

通过本总结，可以快速了解 Celery 1.0 的核心功能、内部机制和使用方法。