rabbitmq作为celery后端使用rpc://之后AnsycResurt一直是pending

原创于 2023-12-08 09:48:28 发布 · 552 阅读

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#分布式

本文提到2017年Celery项目在GitHub上讨论了将任务存储从旧方案改为Redis的计划，以改进性能和效率。链接描述提供了更多背景信息。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

木有找到好办法，2017年issue就提了
改为redis了
https://github.com/celery/celery/issues/4084添加链接描述

星空下的枫

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最新评论

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Lvmaoo: 链接都不存在了
openmp 生产者消费者实现
真真不想学计算机: 报错了怎么处理
rabbitmq作为celery后端使用rpc://之后AnsycResurt一直是pending
北风之神c: 总结的很全面，写得赞，博主用心了。 celery对目录层级文件名称格式要求太高，只适合规划新的项目，对不规则文件夹套用难度高。所以新手使用celery很仔细的建立文件夹名字、文件夹层级、python文件名字。所以网上的celery博客教程虽然很多，但是并不能学会使用，因为要运行起来需要以下6个方面都掌握好，博客文字很难表达清楚或者没有写全面以下6个方面。 celery消费任务不执行或者报错NotRegistered，与很多方面有关系，如果要别人排错，至少要发以下6方面的截图，因为与一下6点关系很大。 1)整个项目目录结构, 2）@task入参 ,3）celery的配置，4）celery的配置 include ,5）cmd命令行启动参数 --queues= 的值,6）用户在启动cmd命令行时候，用户所在的文件夹。在不规范的文件夹路径下，使用celery难度很高，一般教程都没教。 [项目文件夹目录格式不规范下的celery使用演示](https://github.com/ydf0509/celery_demo) 。此国产分布式函数调度框架 funboost python万能通用函数加速器 https://funboost.readthedocs.io/ ，从用法调用难度，用户所需代码量，超高并发性能，qps控频精确程度，支持的中间件类型，任务控制方式，稳定程度等19个方面全方位超过celery。发布性能提高1000%，消费性能提高2000%。 python万能分布式函数调度框架funboost支持python所有类型的并发模式和一切知名消息队列中间件，python函数加速器，框架包罗万象,万能编程功能宝典，一统编程思维，与业务不绑定，适用范围广。 funboot能支持celery作为中间件，用户可以使用funboost的极简api来使用celery核心调度，不用手动复杂的配置操作celery funboost 自动化操作celery https://github.com/ydf0509/funboost_support_celery_demo pip install funboost
C++ opencv 图像扭曲旋转双线性插值双三次插值和畸变矫正双线性插值实现
优快云-Ada助手: 多亏了你这篇博客, 解决了问题: https://ask.youkuaiyun.com/questions/8020637, 请多输出高质量博客, 帮助更多的人
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热河呀: 写反了，应该是BeanUtils.copyProperties(userInfo，user);