Celery 源码解析 - 4：任务执行与结果处理

在 Celery 中，任务执行和结果处理是核心功能之一。让我们深入了解其内部工作原理。
首先，我们需要了解 Celery 如何执行任务。Celery 通过将任务提交给消息队列来异步执行任务。当一个任务被调用时，Celery 将该任务的函数和参数封装成一个任务消息，并将其发送到消息队列中。消费者进程从队列中获取任务消息，然后执行任务并将结果返回给调用方。
在执行任务时，Celery 会进行一些必要的操作，例如序列化参数、调用任务函数、处理异常等。为了提高性能和可靠性，Celery 支持多种消息队列后端，例如 RabbitMQ、Redis 等。这些后端为消息存储和传输提供了支持。
一旦任务执行完成，Celery 会将结果存储在结果后端中，以便于后续结果查询和处理。结果后端可以是数据库、缓存等。这样，即使任务执行发生在不同的机器或进程上，我们仍然可以轻松地获取任务结果。
为了更好地理解 Celery 的任务执行和结果处理机制，我们可以使用一个简单的示例来演示。假设我们有一个简单的任务函数，用于计算两个数字的和：

@app.task
def add(x, y):
return x + y

我们可以使用 Celery 来异步执行这个任务：

from celery import Celery
app = Celery('myapp', broker='pyamqp://guest@localhost//')
result = add.delay(4, 6)

在上面的代码中，我们首先创建了一个 Celery 应用实例，并指定了消息队列后端为 RabbitMQ。然后，我们调用 add 任务的 delay 方法来异步执行该任务。这个方法将任务发送到消息队列中，并返回一个 AsyncResult 对象，该对象代表了异步任务的执行状态和结果。
通过 AsyncResult 对象，我们可以查询任务的执行状态、获取任务结果以及处理异常等。例如：
```python
result.get() # 获取任务结果
result.ready() # 检查任务是否完成
result.status # 获取任务状态