13.2　Celery

除了通用的消息队列外，任务队列在分布式处理中也十分重要。任务队列的输入是工作的一个单元，称为任务，有多个工作者监听队列来获取任务并执行。

Celery是一个简单、灵活、高可用、高性能的开源（BSD许可）分布式任务处理系统，专注于实时处理的任务队列管理，同时也支持任务调度。Celery基于Python实现，跟包括Django、Pyramid、Pylons、Flask、Tornado等Web框架都无缝集成，有庞大的用户与贡献者社区。Celery可以单机运行，也可以在多台机器上运行，甚至可以跨越数据中心运行。

1.使用官方镜像

启动一个celery worker，即RabbitMQ Broker：

$ docker run --link some-rabbit:rabbit --name some-celery -d celery:latest

检查集群状态：

$ docker run --link some-rabbit:rabbit --rm celery celery status

启动一个celery worker，即Redis Broker：

$ docker run --link some-redis:redis -e CELERY_BROKER_URL=redis://redis --name 
    some-celery -d celery

检查集群状态：

$ docker run --link some-redis:redis -e CELERY_BROKER_URL=redis://redis --rm 
    celery celery status

2.使用Celery库

如果用户使用的框架已有Celery库，那么使用起来会更方便。

下面是Python中调用Celery的hello world程序：

from celery import Celery
app = Celery('hello', broker='amqp://guest@localhost//')
@app.task
def hello():
    return 'hello world'