1、Celery 的功能有哪些？ 2、Celery 如何实现不同的队列执行不同的任务

1、Celery 是一个分布式任务队列/消息传递系统，可以用于异步任务处理、定时任务调度等。它具有以下功能：

- 异步任务处理：Celery 可以将耗时的任务放入队列，让其他进程或机器异步执行，提高系统的并发性能。
- 周期性任务调度：Celery 可以设定定时任务，按照设定的时间间隔或时间点执行任务。
- 超时任务处理：Celery 可以监控任务的执行时间，并在超过设定的超时时间后自动终止任务。
- 错误重试：如果任务执行失败，Celery 可以自动重试，提高任务的可靠性。
- 任务结果存储：Celery 可以将任务的执行结果存储在后端存储中，供后续查询使用。

2、Celery 可以通过创建多个队列，并使用不同的路由规则来实现不同队列执行不同的任务。具体步骤如下：

- 配置 Broker：在 Celery 的配置文件中，配置多个 Broker（例如 RabbitMQ 或 Redis），每个 Broker 对应一个队列。
- 定义任务：使用 Celery 的 `@task` 装饰器定义多个任务函数，并为每个任务函数指定队列的名称。
- 配置路由规则：在 Celery 的配置文件中，配置多个路由规则，将不同队列的任务关联到相应的 Broker。
- 启动 Worker：启动多个 Celery Worker 进程，每个进程连接到相应的 Broker。
- 提交任务：通过调用任务函数，并指定队列的名称，将任务提交到相应的队列。

这样，不同队列中的任务将被分发到不同的 Worker 进程执行。

相关问题

celery有哪些配置项？

Celery 是一个功能强大的分布式任务队列框架，具有许多配置项，下面是一些常用的配置项：

1. broker_url：消息代理（broker）的 URL，用于存储任务队列。常用的消息代理有 RabbitMQ、Redis、Amazon SQS 等。

2. result_backend：结果存储的 URL。常用的结果存储有 Redis、MongoDB、Elasticsearch 等。

3. task_serializer：任务序列化方式，默认是 JSON。

4. result_serializer：结果序列化方式，默认是 JSON。

5. accept_content：Celery 支持的序列化方式，默认是 JSON。

6. timezone：任务运行时所在的时区，默认是 UTC。

7. enable_utc：是否启用 UTC 时间，默认是 True。

8. worker_concurrency：每个 worker 运行的并发任务数，默认是 CPU 核数。

9. worker_prefetch_multiplier：每个 worker 从 broker 获取任务的数量，默认是 4。

10. worker_max_tasks_per_child：每个 worker 最多执行的任务数，默认是无限制。

11. task_track_started：是否追踪任务的状态，默认是 False，如果设置为 True，可以记录任务的开始时间和结束时间。

12. task_time_limit：任务运行的时间限制，默认是无限制。

13. task_soft_time_limit：任务软超时时间，默认是无限制，如果任务运行时间超过软超时时间，会抛出异常并终止任务。

14. task_ignore_result：是否忽略任务的结果，默认是 False，如果设置为 True，任务的结果将不会存储到结果后端。

15. task_store_errors_even_if_ignored：是否记录被忽略的任务的错误信息，默认是 False，如果设置为 True，即使任务被忽略，错误信息也会被记录到结果后端。

以上是常用的 Celery 配置项，你可以根据需求进行设置。

使用Django的Celery框架来实现定时任务的执行

Celery是一个Python分布式任务队列，它可以帮助我们异步地执行任务，而且还可以定时执行任务。下面是使用Django的Celery框架来实现定时任务的执行的步骤：

1. 安装Celery。可以使用pip工具来安装Celery。

pip install celery

2. 配置Django项目。在Django项目的settings.py文件中加入以下配置：

INSTALLED_APPS = [
    # ...
    'django_celery_results',
    'django_celery_beat',
    # ...
]

CELERY_BROKER_URL = 'redis://localhost:6379'
CELERY_RESULT_BACKEND = 'django-db'
CELERY_ACCEPT_CONTENT = ['application/json']
CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json'
CELERY_TASK_SERIALIZER = 'json'

其中，CELERY_BROKER_URL是指定Celery使用Redis作为消息代理，CELERY_RESULT_BACKEND是指定Celery的结果存储方式为Django数据库，CELERY_ACCEPT_CONTENT、CELERY_RESULT_SERIALIZER和CELERY_TASK_SERIALIZER则是指定消息的序列化方式。

3. 创建定时任务。在Django项目的tasks.py文件中定义需要定时执行的任务。例如：

from celery import shared_task

@shared_task
def hello():
    print('Hello, World!')

4. 配置定时任务。在Django项目的settings.py文件中加入以下配置：

CELERY_BEAT_SCHEDULE = {
    'hello_task': {
        'task': 'tasks.hello',
        'schedule': 10.0,
    },
}

其中，'hello_task'是任务的名称，'task'指定了任务的函数名，'schedule'则指定了任务的执行间隔时间。

5. 启动Celery。在Django项目的根目录下执行以下命令启动Celery：

celery -A your_project_name worker -l info -B

其中，-A参数指定了Celery要加载的Django项目的名称，-B参数表示启用定时任务。

6. 测试定时任务是否生效。等待10秒钟后，可以在控制台看到输出了'Hello, World!'，表示定时任务已经成功执行。

以上就是使用Django的Celery框架来实现定时任务的执行的步骤。