Celery 实战指南：两种高效跨模块任务调度方案解析与最佳实践

引言

如果你正在开发一个分布式系统，可能会遇到这样的场景：一个模块需要把任务交给另一个模块处理，处理完后还要把结果再返回来。对于新手来说，这似乎是个“烧脑”难题。不过别担心！我们有 Celery —— 一个强大又灵活的分布式任务调度框架，能让这些复杂操作变得简单流畅。

今天这篇文章，带你深入了解两种常见的跨项目实现方案，并结合实际用例分析其优缺点和适用场景。即使你对 Celery 还不熟悉，也能轻松看懂并学以致用。不论你是刚起步的“小白”，还是想优化现有架构的开发者，都能从中找到解决方案！

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什么是 Celery？先打好基础！

在开始讨论方案之前，简单回顾下 Celery 的几个核心概念（当然，老手也可以再复习一遍）：

• 任务生产者（Producer）：模块 A 的某段业务逻辑触发了任务发送，比如“我要计算复杂数据”。
• 任务队列（Queue）：任务先丢到队列里，由中间件（比如 Redis、RabbitMQ）来保管，确保任务不丢失。
• 任务消费者（Worker）：模块 B 的 Worker 从队列里取任务ÿ