01 前言：神奇的消息队列
对于后端工程师而言，消息队列并不是一个新奇的概念，也不是什么奇技淫巧。实际上，很多公司都会用到消息队列。基本上任何一家大型公司都有一套自己成熟的消息队列体系。
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在我看来，消息队列主要能解决以下场景的问题：
- 非实时数据离线计算
- 业务逻辑拆分，降低耦合
- 异步响应数据，提高用户体验
其实在知乎，很多行为，比如你点一个赞，写一篇回答，发表一篇文章，启用匿名等等，背后都会有很多消息发送出去。不同的业务方收到后做不同的处理，比如算法会计算回答、文章的分值，做一些标签的判定，后台系统可能会记录回答，文章的 meta 信息等等。
02 什么是 celery？
接触 python 的同学肯定不会陌生，即便没有用过，但应该也会听说过。celery 是 python 世界中最有名的开源消息队列框架。他之所以特别火爆，主要在于它实现了以下几点：
- 性能高，吞吐量大
- 配置灵活，简单易用
- 文档齐全，配套完善
其实除了以上的优点外，celery 的源码也有很大的价值，可以说是软件工程设计模式的典范。不过在这篇文章中我不会涉及源码的解读，更多的会介绍下 celery 架构设计中的一些哲学。
03 高性能：多进程事件驱动的异步模型
说到高性能，尤其是对于消息队列来说，很多人不以为然，认为高性能是没有意义的。其实这也不无道理。主要表现为以下几点：
- 离线任务本身不要求实时性，一秒处理 100 和一秒处理 1000 个任务没有本质的区别。
- 如果非要提高吞吐量，可以通过扩容等更加灵活的手段。而且资源的开销并不是很大。
- 吞吐量过高，反而有可能是坏事。比如把上游业务打崩，把 mysql 打崩，把系统连接打满等等。
虽然对于离线队列来说，性能不重要。但是，这并不妨碍我们从学习的角度看待 celery 的架构原则。celery 的高性能主要靠两个方面来保证，一个是多进程，一个是事件驱动。下面我分别来讲一下他们的设计思想。
- 珠玉在前
很多人应该对 nginx 不陌生，提到 nginx，我们首先想到的，就是 nginx 是一个高性能的反向代理服务器。而 celery，可以说相当程度上借鉴了 nginx。
2. 消费模型
celery 的核心架构，分成了调度器（master/main process） 和 工作进程（slaves/worker processes），也就是我们常说的主从。
celery 的消费模型很简单，调度器负责任务的获取，分发，工作进程（slaves/worker processes）的管理（创建，增加，关闭，重启，丢弃等等），其他辅助模块的维护等等。工作进程负责消费从调度器传递过来的任务。
具体流程：调度器首先预生成（prefork）工作进程，做为一个进程池（mutiprocessing-pool），之后通过事件驱动（select/poll/epoll）的方式，监听内核的事件（读、写、异常等等），如果监听到就执行对应的回调，源源不断的从 中间人（broker）那里提取任务，并通过 管道（pipe）作为进程间通讯的方式，运用一系列的路由策略（round-robin、weight 等等）交给工作进程。工作进程消费（ack）任务，再通过管道向调度器进行状态同步（sync），进程间通讯等等行为。
当然，这只是一个很粗粒度的描述，其实 celery 内部还实现了很多有趣的功能，比如 prefetch，集群监控与管理，auto-scaler，容灾恢复等等，这些非核心功能的模块暂时还不会涉及，以后可以单独拆出来看他是怎么实现的。
3. 高效的理由
可以思考一下，为什么这种架构方式性能非常高。
首先，我们分析下调度器。调度器是一个事件驱动模型，什么事事件驱动，其实就是它消灭了阻塞。正常的单线程模型，一次只能拿一条消息，每一次都要走一条来和回的链路，并且需要一个 while True 的循环不断的去检测，这样无疑是非常低效且开销大的。而事件驱动则不这样，他可以同时发送多个检测的信号，然后就直接挂起，等待内核进行提示，有提示再去执行对应的回调。这样既优雅的化解了单线程每次都要检测的 while True，又通过多次请求并发降低了重复链路。
然后，我们看一下工作进程用多进程的优势。业内有经验的工程师，在配置容器的时候，经常会使用 n 核，n*m worker 数的配置。这是因为，多进程可以良好的发挥每个核的计算能力。而且多进程良好的分摊了并发请求的处理压力，同时，多进程内部，还可以使用多线程、异步等方式。这样，可以在充分利用多核计算优势的基础上，再充分利用单个线程非阻塞模型的优势。
好，关于 celery 的设计架构大概就讲到这里，之后会从源码的角度分析下上面的那一系列流程是怎么实现的。加油～