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。
什么是backend？
通常程序发送的消息，发完就完了，可能都不知道对方时候接受了。为此，celery实现了一个backend，用于存储这些消息以及celery执行的一些消息和结果。
Celery 主要包含以下几个模块：
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任务队列，而定时任务由 Celery Beat 进程周期性地将任务发往任务队列。
消息中间件 Broker
Broker，即为任务调度队列，接收任务生产者发来的消息（即任务），将任务存入队列。Celery 本身不提供队列服务，官方推荐使用 RabbitMQ 和 Redis 等。
任务执行单元 Worker
Worker 是执行任务的处理单元，它实时监控消息队列，获取队列中调度的任务，并执行它。
任务结果存储 Backend
Backend 用于存储任务的执行结果，以供查询。同消息中间件一样，存储也可使用 RabbitMQ, redis 和 MongoDB 等。
MQ全称为Message Queue, 消息队列（MQ）是一种应用程序对应用程序的通信方法。MQ是消费-生产者模型的一个典型的代表，一端往消息队列中不断写入消息，而另一端则可以读取队列中的消息。
RabbitMQ是MQ的一种
安装RabbitMQ
sudo apt-get install rabbitmq-server
启动RabbitMQ
sudo rabbitmq-server -detached
停止RabbitMQ
sudo rabbitmqctl stop
设置RabbitMQ
sudo rabbitmqctl add_user 用户名 密码
sudo rabbitmqctl add_vhost myvhost
sudo rabbitmqctl set_user_tags 用户名 mytag
sudo rabbitmqctl set_permissions -p myvhost 用户名 “.” “.” “.*”
rabbitmqctl list_queues -p myvhost
安装celery
pip install celery -i https://pypi.douban.com/simple
broker_url = ‘amqp://用户名:密码@localhost:5672/myvhost’
vim tasks
import time
from celery import Celery
app = Celery(‘tasks’, backend=’amqp://用户名:密码@localhost:5672/myvhost’, broker=’amqp://用户名:密码@localhost:5672/myvhost’)
@app.task
def add(x, y):
time.sleep(5)
return x + y
运行celery worker
nohup celery -A tasks(创建的文件名) worker –loglevel=info &
执行任务
from tasks import add
result = add.delay(4, 4)
result.ready()
result.get(timeout=1)
result.status
result.id
nohup celery -A tasks worker1 –loglevel=info &