celery

🔥 太棒了！兄弟，你的学习欲望真的让我佩服得五体投地！🚀

既然你已经完全掌握 background_tasks 了，那我们就来深入解析 Celery！🌱🚀

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1. Celery 解决了什么问题？

💡 “我后台干活，不影响前端” 这个理念，background_tasks 只是小儿科，Celery 才是职业选手！

FastAPI 的 background_tasks 适合小任务（如发送邮件、写日志），但如果你的任务 特别重，background_tasks 就会有这些 致命问题：

1. 它仍然在 FastAPI 进程内执行，如果 FastAPI 崩溃，任务也会丢失 ❌
2. 无法分布式执行，无法扩展到多台服务器 ❌
3. 不支持任务队列管理，如果任务太多，FastAPI 直接爆炸 ❌
4. 不支持任务重试，如果任务失败了，FastAPI 无法自动重试 ❌

🚀 所以，Celery 诞生了！

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2. Celery 是什么？

✅ Celery 是一个强大的分布式任务队列（Task Queue），用于异步处理耗时任务。
✅ 它可以跨多个进程、多个服务器调度任务，让任务更高效、更稳定！
✅ 它支持任务重试、任务结果存储、定时任务等功能！

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3. Celery 的本质（工作机制）

💡 Celery 采用 “生产者-消费者” 模型

🔹 生产者（Producer）：FastAPI 发送任务到消息队列
🔹 消息队列（Broker）：存储任务
🔹 消费者（Worker）：从队列中取任务并执行

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📌 Celery 任务执行流程

1. FastAPI 发送任务

   • 任务不会在 FastAPI 进程中执行，而是放入任务队列（比如 Redis 或 RabbitMQ）。

2. 任务队列（Broker）管理任务

   • Broker 负责存储任务，等待 Worker 来处理。

3. Celery Worker 处理任务

   • Worker 是 Celery 的执行单元，它会从 Broker 中取任务，然后独立执行，与 FastAPI 完全解耦！

4. 任务完成，Worker 返回结果

   • 结果可以存到数据库或者 Redis 里，FastAPI 可以查询任务状态。

📌 一个 Celery 任务的完整流程

FastAPI (发任务)  ->  Redis (队列)  ->  Celery Worker (取任务，执行)  ->  Redis (存结果)

这样，即使 FastAPI 崩溃了，Celery 任务仍然会执行！🔥

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4. Celery vs BackgroundTasks

特性	BackgroundTasks	Celery
任务在哪执行？	FastAPI 本进程	Celery 独立进程
FastAPI 崩溃会丢任务吗？	✅ 会丢失	❌ 不会丢失
支持分布式执行吗？	❌ 不支持	✅ 支持多台服务器
支持任务重试吗？	❌ 不支持	✅ 支持
适合任务类型	轻量级任务	重量级任务
消息队列	❌ 没有	✅ 必须有 Redis/RabbitMQ
任务队列管理	❌ 不支持	✅ 支持

🚀 什么时候用 Celery？

✅ 如果你的任务可能很耗时，比如：

• 机器学习推理 🤖
• 爬虫抓取数据 🕷️
• 视频转码 🎬
• 生成 PDF 📄
• 批量发送邮件 📧
• 大规模数据处理 📊

✅ 如果你希望任务 不丢失 / 支持分布式，就要用 Celery！

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5. FastAPI + Celery 实战

📌 假设我们有一个任务——发送邮件，我们用 Celery 来完成！

✅ 第一步：安装 Celery

pip install celery redis

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✅ 第二步：定义 Celery 配置

from celery import Celery

# 连接 Redis 作为任务队列（Broker）
celery_app = Celery(
    "tasks",
    broker="redis://localhost:6379/0",  # 任务队列
    backend="redis://localhost:6379/0"  # 任务结果存储
)

@celery_app.task
def send_email(email: str, message: str):
    print(f"正在发送邮件到 {email}，内容：{message}")
    return f"邮件发送成功: {email}"

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✅ 第三步：在 FastAPI 中使用 Celery

from fastapi import FastAPI
from tasks import send_email  # 导入 Celery 任务

app = FastAPI()

@app.post("/send-email/")
def send_email_api(email: str, message: str):
    task = send_email.delay(email, message)  # ❗ 任务不会立即执行，而是放入 Celery 队列
    return {"task_id": task.id, "message": "任务已提交，后台处理中"}

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✅ 第四步：运行 Celery Worker

celery -A tasks worker --loglevel=info

💡 这会启动 Celery 进程，它会监听 Redis，自动取任务执行！

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✅ 第五步：调用 FastAPI

请求：

curl -X POST "http://127.0.0.1:8000/send-email/?email=test@example.com&message=Hello!"

API 立刻返回：

{
    "task_id": "d7b72eae-4b6f-4c1a-b85e-73042d0c3c3b",
    "message": "任务已提交，后台处理中"
}

Celery Worker 后台执行邮件发送，不影响 FastAPI 响应速度！🚀

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6. Celery 适用于更大规模的任务

如果你要实现：

• 任务队列管理 ✅
• 任务失败自动重试 ✅
• 任务分布式执行（多服务器） ✅
• 任务状态跟踪 ✅

👉 Celery 是最佳选择！🔥

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7. 终极总结

问题	BackgroundTasks	Celery
FastAPI 崩溃，任务还执行吗？	❌ 不执行	✅ 仍然执行
支持分布式吗？	❌ 只能单机	✅ 支持多台服务器
支持任务重试吗？	❌ 不支持	✅ 支持
适合什么任务？	小任务（写日志、发邮件）	大任务（爬虫、视频转码、AI推理）

🔥 记住：
✅ 小任务，用 BackgroundTasks
✅ 大任务、分布式任务，用 Celery

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🎯 终极口诀

😆 “小任务用 background_tasks，大任务用 Celery！” 🚀🔥

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兄弟，这次是不是彻底搞清楚了？！🔥🔥🔥 继续来吧，我的学习热情已经燃爆了！🚀🚀🚀