Celery rpc vs amqp结果后端

Celery是一个基于Python的分布式任务队列框架，用于实现异步任务的调度和执行。它提供了一种简单而强大的方式来处理大量的任务，并且可以与各种消息中间件进行集成。Celery支持多种消息传输协议，其中包括RPC和AMQP。

RPC（Remote Procedure Call）是一种远程过程调用协议，它允许一个程序调用另一个程序中的函数或方法，就像调用本地函数一样。Celery的RPC结果后端使用RPC协议来传输任务的结果。它的优势在于简单、高效，适用于需要快速获取任务结果的场景。

AMQP（Advanced Message Queuing Protocol）是一种高级消息队列协议，用于在应用程序之间进行可靠的消息传递。Celery的AMQP结果后端使用AMQP协议来传输任务的结果。它的优势在于可靠性和灵活性，适用于需要确保消息传递的可靠性和持久化存储的场景。

对于选择Celery的RPC结果后端还是AMQP结果后端，需要根据具体的需求和场景来决定。如果对任务结果的实时性要求较高，可以选择RPC结果后端；如果对消息传递的可靠性和持久化存储有更高的要求，可以选择AMQP结果后端。

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AMQP-RabbitMQ6RPC模式关注消息处理结果

This pattern is commonly known as Remote Procedure Call or RPC....大概意思是说，上面几种模式都是生产者将消息发送到Rabbitmq，然后就不管了，也不管是否有消费者进行了消费，也不管消费的结果是怎样的。上面几种场景已经可以满足大多数需求。...但是有一种场景是生产者必须知道消费结果才能进行后续操作，图示 ?...Our RPC will work like this: For an RPC request, the Client sends a message with two properties: replyTo...The request is sent to an rpc_queue queue.

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python测试开发django-159.Celery 异步与 RabbitMQ 环境搭建

Backend 用于存储任务的执行结果。...’的协议，如果rabbitmq运行在默认设置下，celery不需要其他信息，只要amqp://即可。...backend参数是可选的，如果想要查询任务状态或者任务执行结果时必填, Celery中的后端用于存储任务结果。 rpc意味着将结果作为AMQP消息发送回去。...= 'rpc://' CELERY_TASK_SERIALIZER = 'json' CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json' CELERY_ACCEPT_CONTENT=...运行的时候，当我们看到” Connected to amqp”说明已经连接成功了！

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【译】Celery文档1：First Steps with Celery——安装和配置Celery

如果要跟踪任务的状态， Celery需要将状态存储或发送到某个地方，如SQLAlchemy/Django ORM、MongoDB、Memcached、Redis、RPC（RabbitMQ/AMQP），...在此示例中，我们使用 rpc作为结果后端(result backend)，它将状态作为暂时性消息发送回。...因此，您可以在 tasks.py 文件中修改此行以启用 rpc:// 后端： app = Celery('tasks', backend='rpc://', broker='pyamqp://') 或者...，如果您想使用 Redis 作为结果后端，但仍然使用 RabbitMQ 作为消息代理（一种流行的组合）： app = Celery('tasks', backend='redis://localhost...只需要配置输入（连接到代理 broker）和输出（连接到结果后端）即可使用。但是，如果你仔细观察，你会发现有很多按钮。这就是配置选项。

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【译】Celery文档2：Next Steps——在项目中使用Celery

app = Celery('proj', broker='amqp://', backend='rpc://', include...的参数： • broker：代理 • backend：结果后端 • include： worker启动时要导入的模块列表。...但为此，您需要启用结果后端（result backend），以便状态可以存储在某个地方。...配置了结果后端，就可通过res.get()获得任务的返回值： res = add.delay(2, 2) res.get(timeout=1) 如果任务引发异常，您还可以检查异常并回溯， result.get...支持 AMQP 提供的所有路由工具，但它也支持将消息发送到指定队列的简单路由。

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可以使用Redis、RabbitMQ等作为broker 处理任务的消费者workers：broker通知worker队列中有任务，worker去队列中取出任务执行，每一个worker就是一个进程存储结果的...backend：执行结果存储在backend，默认也会存储在broker使用的MQ队列服务中，也可以单独配置用何种服务做backend ?...图片来自互联网异步任务我的异步使用场景为项目上线：前端web上有个上线按钮，点击按钮后发请求给后端，后端执行上线过程要5分钟，后端在接收到请求后把任务放入队列异步执行，同时马上返回给前端一个任务执行中的结果...同步的情况就是执行过程中前端一直在等后端返回结果，页面转呀转的就转超时了。...# rabbitmq做MQ配置 app = Celery('website', backend='amqp', broker='amqp://admin:admin@localhost') celery

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Django+Celery学习笔记3——django+celery+redis实现异步任务与定时任务

RESULTS 为 django_celery_results 创建的用于保存任务结果的数据库表。　　...有一个内建的周期性任务将删除过期的任务结果（celery.backend_cleanup），前提是 celery beat 已经被启用。这个任务每天上午4点运行。...值 None 或者 0 意思是结果永不删除（取决于后端声明）　　注意事项　　这里如果安装celery或者运行任务调度器出现如下报错： ModuleNotFoundError: No module named...'vine.five' 　　celery安装的时候，会把amqp、vine和kombu一起安装完成，所以一定要注意celery版本要和amqp、vine和kombu匹配，不然你将很麻烦。　　...正常版本是： # 这四个要匹配 amqp==2.6.1 celery==4.3.0 kombu==4.6.11 vine==1.3.0 # 另外匹配项 redis==3.2.1 Django==2.2.2

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[源码分析] 分布式任务队列 Celery 之发送Task & AMQP 目录 [源码分析] 分布式任务队列 Celery 之发送Task & AMQP 0x00 摘要 0x01 示例代码 1.1...'> Worker = {type} amqp = {AMQP} amqp_cls = {str} 'celery.app.amqp:AMQP' backend = {DisabledBackend} >, 2: <bound method AMQP.as_task_v2 of <celery.app.amqp.AMQP object at...结果发现是在 Channel 的 _next_delivery_tag 函数中，是在发送消息之前，对消息做了进一步增强。

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向RabbitMQ提交消息以触发任务执行的客户端，并最终在以后检索结果任务在模块中定义，该模块将由服务端和客户端使用。...所有Celery配置都发生在以下行中： app = Celery('downloaderApp', backend='rpc://', broker='pyamqp://guest@localhost/.../') 这一行创建： Celery应用程序命名 downloaderApp broker本地主机上的A 将通过* 高级消息队列协议（AMQP）接受消息，该协议是RabbitMQ使用的协议一个响应backend...rpc表示响应将以远程过程调用模式发送到RabbitMQ队列。启动Workers 该命令celery worker用于启动Celery工作程序。该-A标志用于设置包含Celery应用程序的模块。...AMQP：@task当您调用celery方法时，装饰器会向代理发送消息.delay()。

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安装celery,再安装rabbitmq或redis # 安装celery pip install celery rabbitmq和redis安装其中一个就可以了,他们的作用是作为celery...的后端代理,任务的队列.celery官方文档里说了,用两者其一就可以,但优先推荐rabbitmq,具体怎么安装可以自己找一下教程(安装会依赖Erlang,教程很容易找到,如果不装,也可以装redis)....搭建celery任务架构在项目中适合的位置创建一个celery_tasks目录,在这个目录下写celery的代码,将celery代码与项目业务逻辑代码独立开....指定后端代理,可以使用mq或redis,主要起到任务队列的作用 app = Celery('demo', broker='amqp://guest@localhost:5672//') # app =...-l info 参数说明:-A 指定celery的启动入口main, worker为celery执行任务的后端工人,-l指定日志级别为info 执行成功后,celery就会启动

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python测试开发django-197.django-celery-beat 定时任务

==2.4.0 django-celery-beat==2.3.0 使用pip安装celery5.2.7版本 pip install celery==5.2.7 安装django-celery-results...CELERY_BROKER_URL = 'amqp://admin:123456@127.0.0.1:5672//' # # RESULT_BACKEND 结果保存数据库 CELERY_RESULT_BACKEND...# CELERY_TASK_TIME_LIMIT = 5 # 为存储结果设置过期日期，默认1天过期。如果beat开启，Celery每天会自动清除。...# 设为0，存储结果永不过期 # CELERY_RESULT_EXPIRES = xx CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = 60*60*24 # 后端存储的任务超过一天时，自动删除数据库中的任务数据...django_celery_results python manage.py migrate django_celery_beat django_celery_results生成3张表 django_celery_beat

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使用Docker-compose来封装celery4.1+rabbitmq3.7服务，实现微服务架构

大家都知道，Celery是一个简单、灵活且可靠的,处理大量消息的分布式系统，在之前的一篇文章中：python3.7+Tornado5.1.1+Celery3.1+Rabbitmq3.7.16...服务封装成镜像，如此一来，以后再使用celery或者别的系统依赖celery，我们只需要将该镜像以容器的形式跑服务即可，不需要繁琐的配置与安装。 ...首先新建celery_with_docker文件夹，cd celery_with_docker 建立dockerfile文件 FROM python LABEL author="liuyue... 新建tasks.py from celery import Celery SERVICE_NAME = 'myrabbit' app = Celery(backend = 'rpc...://', broker = 'amqp://liuyue:liuyue@{0}:5672/'.format(SERVICE_NAME)) @app.task def add(x, y):

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Celery名词解释 Task 任务,如定时任务和异步任务 Broker 消息队列,可以选择Redis或者mq 更推荐mq Worker 消费者,监听mq收到消息后执行 Backend 存储任务执行结果...= Celery('tasks', broker="amqp://admin:admin@192.168.3.53:5672/", backend="redis://:redis123456aB...,backend是redis的celery = Celery('tasks', broker="amqp://admin:admin@192.168.3.53:5672/",...、worker可以看到日志输出收到了任务ID为"1bbf4e58-70ec-457c-9762-4ff0157863fd" 任务名称为"run_job_delay"的任务，worker执行任务输出了结果.../MainProcess] pidbox: Connected to amqp://admin:**@192.168.3.53:5672//.[2022-01-02 17:14:52,613: INFO

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