python - RabbitMQ:Celery 有什么 Pika 没有的？

Question

我一直致力于让一些分布式任务通过 RabbitMQ 工作。

我花了一些时间试图让 Celery 做我想做的事，但没能成功。

然后我尝试使用 Pika，结果一切正常，完美无缺，并且在几分钟内完成。

使用 Pika 代替 Celery 有什么遗漏的吗？

Answer 1

pika 提供的只是 Celery 所做的一小部分。 Pika 是用于与 RabbitMQ 交互的 Python 库。 RabbitMQ 是一个消息代理；在其核心，它只是向队列发送消息/从队列接收消息。它可以用作任务队列，但也可以仅用于在进程之间传递消息，而无需实际分配“工作”。

Celery 实现了一个分布式任务队列，可选择使用 RabbitMQ 作为 IPC 的代理。它不仅仅是提供一种在进程之间发送消息的方式，它还提供了一个在进程之间分配实际任务/作业的系统。以下是 Celery 网站的描述:

Task queues are used as a mechanism to distribute work across threads or machines.

A task queue’s input is a unit of work, called a task, dedicated worker processes then constantly monitor the queue for new work to perform.

Celery communicates via messages, usually using a broker to mediate between clients and workers. To initiate a task a client puts a message on the queue, the broker then delivers the message to a worker.

A Celery system can consist of multiple workers and brokers, giving way to high availability and horizontal scaling.

Celery 内置了一大堆超出 pika 范围的功能。你可以看看Celery docs了解它可以做的事情，但这里有一个例子:

>>> from proj.tasks import add

>>> res = add.chunks(zip(range(100), range(100)), 10)()
>>> res.get()
[[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18],
 [20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38],
 [40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58],
 [60, 62, 64, 66, 68, 70, 72, 74, 76, 78],
 [80, 82, 84, 86, 88, 90, 92, 94, 96, 98],
 [100, 102, 104, 106, 108, 110, 112, 114, 116, 118],
 [120, 122, 124, 126, 128, 130, 132, 134, 136, 138],
 [140, 142, 144, 146, 148, 150, 152, 154, 156, 158],
 [160, 162, 164, 166, 168, 170, 172, 174, 176, 178],
 [180, 182, 184, 186, 188, 190, 192, 194, 196, 198]]

这段代码想要添加每个 x+y，其中 x 在 range(0, 100) 中，y 在 range(0,100) 中。它通过执行名为 add 的任务来完成此操作，该任务将两个数字相加，并分配添加 1+1、2+2 的工作， 3+3 等，分成 10 个 block ，并将每个 block 分配给尽可能多的 Celery 工作人员。每个工作人员将在其 10 个项目 block 上运行 add，直到所有工作完成。然后通过 res.get() 调用收集结果。我相信您可以想象一种使用 pika 的方法，但我相信您也可以想象需要做多少工作。您可以使用 Celery 开箱即用地获得该功能。

如果您愿意，当然可以使用 pika 来实现分布式任务队列，特别是如果您有一个相当简单的用例。 Celery 只是为任务调度、管理等提供“包含电池”的解决方案，如果您决定将它们与您的 pika 解决方案一起使用，则必须手动实现。