前言：

51cto的文章已經不再補充更新了，另外celery rabbitmq詳細的使用方法請到這里瀏覽.

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/

為啥要用celery ？

在我的應用下，可以把他異步到后臺執行，想起來了，把他調到前面。

和rabbitmq又有啥關系？

和rabbitmq的關系只是在于，celery沒有消息存儲功能，他需要介質，比如rabbitmq redis mysql mongodb 都是可以的。有這個可控的東西，你也可以在庫里面搞搞。推薦使用rabbitmq，他的速度和可用性都很高，redis這東西就怕意外，當然你運氣很好，不怕他意外的掛掉，是可以用的。

Celery和RabbitMQ是兩個層面的東西。

Celery是一個分布式的任務隊列。它的基本工作就是管理分配任務到不同的服務器，并且取得結果。至于說服務器之間是如何進行通信的？這個Celery本身不能解決。

所以，RabbitMQ作為一個消息隊列管理工具被引入到和Celery集成，負責處理服務器之間的通信任務。

當然，后來Celery相繼增加了一些對Redis,MongoDB之類的支持。原因是RabbitMQ盡管足夠強大，但對于一些相對簡單的業務環境來說可能太多(復雜)了一些。這樣用戶可以有多一些的選擇。

celery的介紹

Celery(芹菜)是一個異步任務隊列/基于分布式消息傳遞的作業隊列。它側重于實時操作，但對調度支持也很好。

celery用于生產系統每天處理數以百萬計的任務。

celery是用Python編寫的，但該協議可以在任何語言實現。它也可以與其他語言通過webhooks實現。

建議的消息代理RabbitMQ的，但提供有限支持Redis, Beanstalk, MongoDB, CouchDB, ，和數據庫(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。

官方說，他們在用 ~

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的celery mysql 异步_celery配合rabbitmq任务队列实现任务的异步调度执行[celery redis]的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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