Celery
05.谈谈对Celery的理解
高级 Django
Celery是由Python开发、简单、灵活、可靠的分布式任务队列，其本质是生产者消费者模型，生产者发送任务到消息队列，消费者负责处理任务。 Celery侧重于实时操作，但对调度支持也很好，其每天可以处理数以百万计的任务。
特点：
简单：熟悉celery的工作流程后，配置使用简单
高可用：当任务执行失败或执行过程中发生连接中断，celery会自动尝试重新执行任务
快速：一个单进程的celery每分钟可处理上百万个任务
灵活：几乎celery的各个组件都可以被扩展及自定制
06.Celery有哪些应用场景
高级 Django
- 异步任务：当用户在网站进行某个操作需要很长时间完成时，我们可以将这种操作交给Celery执行，直接返回给用户，等到Celery执行完成以后通知用户，大大提好网站的并发以及用户的体验感。例如：发送验证邮件
- 定时任务：向定时清除沉余数据或批量在几百台机器执行某些命令或者任务，此时Celery可以轻松搞定。
07.Celery的工作原理是什么
高级 Django
Celery由以下三部分构成：消息中间件(Broker)、任务执行单元Worker、结果存储(Backend)，如下图：
工作原理：
任务模块Task包含异步任务和定时任务。其中，异步任务通常在业务逻辑中被触发并发往消息队列，而定时任务由Celery Beat进程周期性地将任务发往消息队列；
任务执行单元Worker实时监视消息队列获取队列中的任务执行；
Woker执行完任务后将结果保存在Backend中;
消息中间件Broker
消息中间件Broker官方提供了很多备选方案，支持RabbitMQ、Redis、Amazon SQS、MongoDB、Memcached 等，官方推荐RabbitMQ。
任务执行单元Worker
Worker是任务执行单元，负责从消息队列中取出任务执行，它可以启动一个或者多个，也可以启动在不同的机器节点，这就是其实现分布式的核心。
结果存储Backend
Backend结果存储官方也提供了诸多的存储方式支持：RabbitMQ、 Redis、Memcached,SQLAlchemy, Django ORM、Apache Cassandra、Elasticsearch。