为什么不直接使用Celery/RQ/Huey/TaskTiger？
不幸的是，WakaTime使用Celery已经快10年了。在这段时间里，我经历了许多关键的Bug，有些在推出多年后仍未解决。Celery曾经很不错，但功能的膨胀使得这个项目难以维护。另外在我看来，将代码分割成三个独立的GitHub仓库使得代码库难以阅读：
然而，最主要的原因是，Celery的延迟任务没有规模。
如果你使用Celery延迟任务，随着网站的增长，最终你会开始看到这个错误信息：
QoS: Disabled: prefetch_count exceeds 65535
当这种情况发生时，工作者就会停止处理所有的任务，而不仅仅是延迟的任务!随着WakaTime的发展，我们开始更频繁地遇到这个错误。
我试过RQ、Huey和TaskTiger，但它们都缺少功能，而且处理任务的速度比Celery慢。对于像WakaTime这样的网站来说，分布式任务队列是不可或缺的，而且我已经厌倦了遇到bug的日子。出于这个原因，我决定建立一个最简单的分布式任务队列，同时仍然提供WakaTime所需的所有功能。
介绍一下WakaQ
WakaQ是一个新的Python分布式任务队列。用它来在后台运行代码，这样你的网站就会保持快速和敏捷，你的用户也会保持快乐。
WakaQ很简单
它只有1264行代码!
$ find . -name '*.py' -not -path "./migrations*" -not -path "./venv*" | xargs wc -l | grep " total" | awk '{print $1}' | numfmt --grouping
1,264
从第一行代码到完全取代WakaTime的Celery只用了一周时间。这说明了它的简单性。
每个队列都是用Redis列表实现的。延迟任务有自己的队列，使用Redis排序的集合实现。广播任务共享一个Redis Pub/Sub队列。
WakaQ拥有所有必要的功能
- 队列优先级
- 延迟任务（在某个时间点后运行任务）。
- 预定的cron定期任务
- 广播任务（在所有工作者上运行一个任务）
- 任务软超时和硬超时限制
- 在软超时时可选择重试任务
- 当达到max_mem_percent时，通过重新启动worker来防止内存泄漏。
- 超级简约和可维护
被认为超出范围的功能是速率限制、独占锁、存储任务结果和任务链。这些都很容易在你的应用程序的任务代码中添加，而且你可能想根据你的应用程序的需要来实现这些特定的功能。
WakaQ已经可以使用了
WakaQ仍然是一个新的项目，所以使用时要自己承担风险。WakaQ目前为WakaTime网站的prod中的所有后台任务提供动力，包括但不限于：
- 发送代码统计的电子邮件报告
- 更新我们的LetsEncrypt SSL证书
- 预先缓存仪表盘、回购徽章和可嵌入的图表
- 其他我们不希望耽误网络请求的东西。
它是在BSD许可下发布的，所以你可以在开放和闭源项目中使用它。如果你发现任何bug，请打开一个问题，但在要求新功能之前请三思而后行 :-)
编码愉快!
