关于 py 异步队列 异步支持选择问题

[bwijn]

想到哪儿写到哪儿。

老生常谈的话题，异步高并发

存在即合理一个东西存在就是为了解决某种问题。先把问题抛出来： 为什么要用异步？

是为了解决异步 IO 提高性能

关于我的试错和建议：

celery 直接扔了 不要用了

1.由于 decorater 封装 没补全，看着难受

2.monkeypatch 性能问题 和 bug



推荐 arq 快快快 还是快 async 原生支持

对于我这种不想换技术栈的，py 一把梭哈用 arq Redis



如果再追求极致性能用 golang 分开写了

[ospider]

Celery 这种东西确实早该扔进垃圾堆了，我都怀疑好多人对 Python 的偏见是由 celery 的垃圾性能和 API 引起的。

[bwijn]

@ospider 这些远古时期的项目早该扔了。

[ferock]

arq 是啥？我去研究一下

[ferock]

看明白了，我用 APScheduler

[198plus]

我其实挺想知道 python 和高并发三个字能扯得上关系吗

[youngce]

大道至简，直接用 redis list rpop 完事了

[rogwan]

@bwijn 你的主线业务需要等队列任务执行结果吗？还是只需要丢进队列里就可以了，随便什么时候完成都可以

[bwijn]

@rogwan 需求：
解藕 任何需求提出来往 queue 里扔就完事，不需要考虑如何执行 像 scrapy 那样 怎么爽怎么来

[julyclyde]

@ospider celery 性能为什么垃圾呀？

[ddddd0]

celery 确实问题很多，也缺乏维护，不建议用了


有人用过这个吗，https://github.com/hatchet-dev/hatchet 我主要需要它的 fair scheduling

[ddddd0]

@ddddd0 多用户大批量长时间文件处理的时候，fairness 很重要；每个用户都能看到进度

[3085570450tt]

@ospider celery 它文档和找到的 demo 真的苦涩难懂，不想再用了

[encounter2017]

celery 不是个任务分发工具吗，主要还是看执行的任务耗时吧，它本身会成为性能瓶颈吗？

[yh7gdiaYW]

@198plus 这要看你最消耗性能的逻辑是用什么实现的，从我们的实践看，只要不在 pyhon 层写吃 CPU 性能的服务就没什么问题（反之是真的烂）。chatgpt 也是用 python 做的 web 服务，看起来一切 ok

[NullpoMino]

我也觉得 Celery 不好用

[hotea]

感觉没喷到点上？ celery 本身就不是解决异步 io 问题的，它是解决异步运行 cpu 耗时的任务的，跑在不同进程里，对于这种任务，快慢取决于任务本身的资源消耗了