作为一个分布式异步计算框架，Celery虽然常用于Web框架中，但也可以单独使用。 虽然常规搭配的消息队列是RabbitMQ，但是由于某些情况下系统已经包含了Redis，那就可以复用。

以下撇开Web框架，介绍基于Redis配置Celery任务的方法。 

pip install celery[redis] 

项目结构 

$ tree your_project  your_project  ├── __init__.py  ├── main.py  ├── celery.py  └── tasks.py  0 directories, 4 files 

其中，main.py是触发Task的业务代码。当然，文件名可以随意改。celery.py是Celery的app定义的位置，tasks.py是Task定义的位置，文件名不建议修改。

配置Celery

在celery.py中写入如下代码： 

from celery import Celery  from .settings import REDIS_URL  APP = Celery(      main=__package__,      broker=REDIS_URL,      backend=REDIS_URL,      include=[f{__package__}.tasks],  )  APP.conf.update(task_track_started=True)

其中，REDIS_URL从同一的配置settings.py中引入， 形式大概是redis://localhost:6379/0。这里既用Redis来当broker，又用来当backend。即，既当消息队列，又当结果反馈的数据库（默认仅保存1天）。

在include=，需要填一个下游worker的包名列表。这里选择了同一个包的tasks.py文件。

额外设置的task_track_started，是命令Worker反馈STARTED状态。默认情况下，是无法知道任务什么时候开始执行的。

编写任务并调用

在tasks.py文件中，添加异步任务的实现。 

from .celery import APP  @APP.task  def do_sth():      pass

在需要发起任务的地方，用.apply_async可以触发异步调用。即，实际只是向消息队列发送消息，真正的执行操作在远程。 

from celery.result import AsyncResult  from .tasks imprt do_sth  result = do_sth.apply_async()  assert isinstance(result, AsyncResult) 

运行Worker： 

celery -A your_project worker 

运行原理

一次Task从触发到完成，序列图如下：

其中，main代表业务代码主进程。它可能是Django、Flask这类Web服务，也可能是一个其它类型的进程。worker就是指Celery的Worker。

main发送消息后，会得到一个AsyncResult，其中包含task_id。仅通过task_id，也可以自己构造一个AsyncResult，查询相关信息。其中，代表运行过程的，主要是state。

worker会持续保持对Redis（或其它消息队列，如RabbitMQ）的关注，查询新的消息。如果获得新消息，将其消费后，开始运行do_sth。运行完成会把返回值对应的结果，以及一些运行信息，回写到Redis（或其它backend，如Django数据库等）上。在系统的任何地方，通过对应的AsyncResult(task_id)就可以查询到结果。

Celery Task的状态

以下是状态图：

其中，除SUCCESS外，还有失败（FAILURE）、取消（REVOKED）两个结束状态。而RETRY则是在设置了重试机制后，进入的临时等待状态。

另外，如果保存在Redis的结果信息被清理（默认仅保存1天），那么任务状态又会变成PENDING。这在设计上是个巨大的问题，使用时要做对应容错。

常见控制操作 

result = AsyncResult(task_id)  # 阻塞等待返回  result.wait()  # 取消任务  result.revoke()  # 删除任务记录  result.forget()

有时，在业务主进程中需要等待异步运行的结果，这时需要使用wait。如果要取消一个排队中、或已执行的任务，则可以使用revoke。即使任务已经执行完成，也可以使用revoke，但不会有任何变化。如果需要提前删除任务记录，可以使用forget。