如何让FastAPI与Celery完美联姻，打造高效异步任务处理系统？

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• Celery基础概念
  Celery架构由三部分组成：客户端（发送任务）、消息代理（存储任务队列）、工作者（执行任务）。典型的消息代理选择包括Redis（支持6379端口）和RabbitMQ（默认使用5672端口）。任务结果存储建议使用Redis或关系型数据库，需在配置中明确指定backend参数。
  
• FastAPI与Celery集成步骤
  

graph TD;    A(用户请求) --> B(FastAPI路由);    B --> C(任务入队);    C --> D(消息队列);    D --> E(Celery Worker处理);    E --> F(结果存储);    F --> G(客户端查询);

• 代码实现与解析
  安装依赖：
  

1. pip install fastapi==0.103.2 celery==5.3.4 redis==4.5.5 uvicorn==0.23.2 pydantic==2.5.2

复制代码

项目结构：

1. project/
2. ├── main.py
3. ├── celery_app.py
4. └── tasks.py

复制代码

核心代码示例：

1. # celery_app.py
2. from celery import Celery
4. celery_app = Celery(
5.     'worker',
6.     broker='redis://localhost:6379/0',
7.     backend='redis://localhost:6379/1',
8.     include=['project.tasks']
9. )
10. celery_app.conf.update(task_track_started=True)
12. # tasks.py
13. from .celery_app import celery_app
16. @celery_app.task
17. def process_data(data: dict) -> dict:
18.     """模拟耗时数据处理任务"""
19.     import time
20.     time.sleep(5)
21.     return {"result": f"Processed {data['input']}"}
24. # main.py
25. from fastapi import FastAPI
26. from pydantic import BaseModel
27. from .tasks import process_data
29. app = FastAPI()
32. class RequestData(BaseModel):
33.     input: str
34.     priority: int = 1
37. @app.post("/submit-task")
38. async def submit_task(data: RequestData):
39.     """提交异步任务接口"""
40.     task = process_data.apply_async(
41.         kwargs={"data": data.dict()},
42.         priority=data.priority
43.     )
44.     return {"task_id": task.id}

复制代码

• 任务状态查询实现
  

1. @app.get("/task-status/{task_id}")
2. async def get_task_status(task_id: str):
3.     """任务状态查询接口"""
4.     from celery.result import AsyncResult
5.     result = AsyncResult(task_id, app=celery_app)
6.     return {
7.         "status": result.status,
8.         "result": result.result if result.ready() else None
9.     }

复制代码

• 课后Quiz
  Q1：为什么需要为Celery配置不同的Redis数据库作为broker和backend？
  A1：区分存储空间，避免任务队列与结果数据相互干扰。broker的0号库存储待处理任务，backend的1号库保存任务状态和结果。
  

Q2：如何处理长时间运行的任务超时问题？
A2：在任务装饰器中设置soft_time_limit参数，例如@task(soft_time_limit=300)，同时配置worker的--maxtasksperchild参数限制最大任务数。

• 常见报错解决方案
  错误现象：Worker收到任务但未执行
  检查要点：
  
• 确认Redis服务运行状态：redis-cli ping应返回PONG
  
• 检查任务模块是否包含在配置中：celery_app的include参数需正确指向tasks模块
  
• 验证任务函数是否正确定义：使用@celery_app.task装饰器
  

错误现象：任务结果无法获取
解决方案：

• 检查backend配置是否正确
  
• 确认任务执行完成（状态为SUCCESS）
  
• 检查Redis存储空间是否充足
  
• 任务优先级配置
  在启动worker时指定队列：
  

1. celery -A project.celery_app worker -Q high_priority,default -l INFO

复制代码

接口调用时指定优先级：

1. process_data.apply_async(
2.     kwargs={"data": data},
3.     queue='high_priority' if data.priority > 5 else 'default'
4. )

复制代码

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