Python并行分布式框架Celery详解

Celery 简介

除了redis，还可以使用另外一个神器---Celery。Celery是一个异步任务的调度工具。

Celery 是 Distributed Task Queue，分布式任务队列，分布式决定了可以有多个 worker 的存在，队列表示其是异步操作，即存在一个产生任务提出需求的工头，和一群等着被分配工作的码农。

在 Python 中定义 Celery 的时候，我们要引入 Broker，中文翻译过来就是“中间人”的意思，在这里 Broker 起到一个中间人的角色。在工头提出任务的时候，把所有的任务放到 Broker 里面，在 Broker 的另外一头，一群码农等着取出一个个任务准备着手做。

这种模式注定了整个系统会是个开环系统，工头对于码农们把任务做的怎样是不知情的。所以我们要引入 Backend 来保存每次任务的结果。这个 Backend 有点像我们的 Broker，也是存储任务的信息用的，只不过这里存的是那些任务的返回结果。我们可以选择只让错误执行的任务返回结果到 Backend，这样我们取回结果，便可以知道有多少任务执行失败了。

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。Celery建议的消息队列是RabbitMQ，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。

在学习Celery之前，我先简单的去了解了一下什么是生产者消费者模式。

生产者消费者模式

在实际的软件开发过程中，经常会碰到如下场景：某个模块负责产生数据，这些数据由另一个模块来负责处理（此处的模块是广义的，可以是类、函数、线程、进程等）。产生数据的模块，就形象地称为生产者；而处理数据的模块，就称为消费者。

单单抽象出生产者和消费者，还够不上是生产者消费者模式。该模式还需要有一个缓冲区处于生产者和消费者之间，作为一个中介。生产者把数据放入缓冲区，而消费者从缓冲区取出数据，如下图所示：

生产者消费者模式是通过一个容器来解决生产者和消费者的强耦合问题。生产者和消费者彼此之间不直接通讯，而通过消息队列（缓冲区）来进行通讯，所以生产者生产完数据之后不用等待消费者处理，直接扔给消息队列，消费者不找生产者要数据，而是直接从消息队列里取，消息队列就相当于一个缓冲区，平衡了生产者和消费者的处理能力。这个消息队列就是用来给生产者和消费者解耦的。------------->这里又有一个问题，什么叫做解耦？