05.談談對Celery的理解
高級 Django
Celery是由Python開發、簡單、靈活、可靠的分佈式任務隊列，其本質是生產者消費者模型，生產者發送任務到消息隊列，消費者負責處理任務。 Celery側重於實時操作，但對調度支持也很好，其每天可以處理數以百萬計的任務。
特點：
簡單：熟悉celery的工作流程後，配置使用簡單
高可用：當任務執行失敗或執行過程中發生連接中斷，celery會自動嘗試重新執行任務
快速：一個單進程的celery每分鐘可處理上百萬個任務
靈活：幾乎celery的各個組件都可以被擴展及自定製
06.Celery有哪些應用場景
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- 異步任務：當用戶在網站進行某個操作需要很長時間完成時，我們可以將這種操作交給Celery執行，直接返回給用戶，等到Celery執行完成以後通知用戶，大大提好網站的併發以及用戶的體驗感。例如：發送驗證郵件
- 定時任務：向定時清除沉餘數據或批量在幾百臺機器執行某些命令或者任務，此時Celery可以輕鬆搞定。
07.Celery的工作原理是什麼
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Celery由以下三部分構成：消息中間件(Broker)、任務執行單元Worker、結果存儲(Backend)，如下圖：
工作原理：
任務模塊Task包含異步任務和定時任務。其中，異步任務通常在業務邏輯中被觸發併發往消息隊列，而定時任務由Celery Beat進程週期性地將任務發往消息隊列；
任務執行單元Worker實時監視消息隊列獲取隊列中的任務執行；
Woker執行完任務後將結果保存在Backend中;
消息中間件Broker
消息中間件Broker官方提供了很多備選方案，支持RabbitMQ、Redis、Amazon SQS、MongoDB、Memcached 等，官方推薦RabbitMQ。
任務執行單元Worker
Worker是任務執行單元，負責從消息隊列中取出任務執行，它可以啓動一個或者多個，也可以啓動在不同的機器節點，這就是其實現分佈式的核心。
結果存儲Backend
Backend結果存儲官方也提供了諸多的存儲方式支持：RabbitMQ、 Redis、Memcached,SQLAlchemy, Django ORM、Apache Cassandra、Elasticsearch。
