celery专家之路

RabbitMQ 在 Celery 中扮演 消息中间件（Message Broker） 的核心角色，负责在 任务生产者（Producer） 和 任务消费者（Worker） 之间可靠地传递任务消息。它是

Celery worker 模块详解（启动与执行全流程） Celery 的 worker 是分布式任务队列的核心组件，负责接收、调度、执行和管理任务。worker 的实现主要在 celery.work

Celery Task 类详解 Celery 的 [Task]task.py ) 类是所有任务的基类，定义了任务的生命周期、执行逻辑、状态管理和扩展钩子。每个通过 @app.task 装饰器注册的任务

在使用 Celery 构建分布式任务系统时，我们常常会发现：无论是启动 worker、beat，还是 shell，大家都用同一个 app 实例（通常是 Celery() 对象）。那么，为什么 app

一、什么是 Signal？ 在分布式系统或大型应用中，事件驱动和解耦通信非常重要。Celery 的 Signal 类正是实现这一目标的工具，它采用了经典的观察者模式，允许你在系统的关键节点（如任务执行

promise 类详解（来自 vine.promises） 1. 作用 promise 是一种异步编程工具，用于表示“未来某个时刻可用的值”或“延迟执行的操作”。它允许你注册回调（then）、错误处理

Celery 源码学习详细介绍 Celery 是一个基于 Python 的分布式任务队列，广泛用于异步任务处理和定时任务调度。其源码结构清晰，功能强大，支持多种消息中间件（如 RabbitMQ、Red

OOM（Out Of Memory）是指系统或进程因内存耗尽被操作系统强制终止。对于 Django + Celery 这样的分布式任务系统，OOM 故障常见于任务处理、数据缓存、批量操作等场景。以下是

在 Celery 中，app.delay 和 app.send_task 都可以用来异步执行任务，但它们在使用方式和功能上有一些区别。以下是它们的主要区别： 1. 使用方式 task.delay： t