1 基本原理

Celery 是一个异步任务队列，能够将耗时操作（如发邮件、处理图片、网络爬虫等）从 Django 主线程中分离出来，由后台的 worker 处理，避免阻塞请求。Celery 作为独立运行的后台进程（Worker），持续监听消息队列（Broker），接收并处理任务，而 Django 主线程用于发布任务。

Celery 是一种独立于 Django 的程序，通常需手动启动。它通过 Redis 等工具与主线程进行通信，并将任务进度和结果写入数据库，方便后续追溯。

基本流如下：

1.1 消息中间件 Broker

Django 和 Celery 通过消息中间件（Broker）进行通信，最常用的选择是 Redis 或 RabbitMQ，因为它们速度快且稳定。如果可以接受安装 Redis（在本地启动只需一条命令），建议直接使用它。当然，还可以考虑其他替代方案。

以批处理为例，时序图如下：

2 memory 方式实现

为了简化步骤，我先测试了 memory 方法。

2.1 安装 Celery

$ pip install celery

2.2 加入项目

• 创建 myproject/my_celery.py 文件，内容如下：

import os
from celery import Celeryos.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'myproject.settings')app = Celery('myproject') # 注意改成自己的 myproject 名app.conf.broker_url = 'memory://'
app.conf.result_backend = 'cache+memory://'app.autodiscover_tasks()

• 在 myproject/__init__.py 里加入：

from .my_celery import app as celery_app  __all__ = ['celery_app']`

2.3 异步功能函数

添加异步功能：在应用的 tasks.py 中定义任务：

from celery import shared_task@shared_task
def add(x, y):print(f"Adding {x} + {y}")return x + y

调用异步功能：

from myapp.tasks import addadd.delay(2, 3)

注意：由于 memory 维护不佳，建议直接使用 Redis。

3 redis 方式实现

3.1 使用 docker 方式安装 redis

docker run -d --name redis-dev -p 6379:6379 redis

3.2 安装 redis 包

pip install redis

3.3 修改代码

替换设置部分：

app.conf.update(broker_url='redis://localhost:6379/0', # 如果在docker中使用，需要转换成宿主机ipresult_backend='redis://localhost:6379/1',task_serializer='json',accept_content=['json'],timezone='Asia/Shanghai',enable_utc=True,
)

3.4 启动 celery

一般情况下，需要手动启动 celery 进程

celery -A your_project worker --loglevel=info