Lib.rs

用于生产和使用分布式消息队列的异步任务的 Celery 的 Rust 实现。

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我们欢迎任何水平的 Rust 体验者做出贡献。对于完全新手，请参阅 HACKING_QUICKSTART.md。

如果您已经熟悉 Rust 的基础知识但对 Celery 新手，请查看 Rusty Celery 书籍 或原始的 Python Celery 项目。

快速入门

通过装饰函数使用 task 属性来定义任务。

use celery::prelude::*;

#[celery::task]
fn add(x: i32, y: i32) -> TaskResult<i32> {
    Ok(x + y)
}

使用 app 宏创建一个应用，并将其与您的任务注册

let my_app = celery::app!(
    broker = AMQPBroker { std::env::var("AMQP_ADDR").unwrap() },
    tasks = [add],
    task_routes = [
        "*" => "celery",
    ],
).await?;

然后通过以下方式将任务发送到队列

my_app.send_task(add::new(1, 2)).await?;

然后通过以下方式从队列中消费任务作为工作进程

my_app.consume().await?;

示例

examples/ 目录包含

• 使用 AMQP 代理实现的简单 Celery 应用（examples/celery_app.rs），
• 相同的 Celery 应用使用 Python 实现（examples/celery_app.py），
• 以及使用 Rust 实现的 Beat 应用（examples/beat_app.rs）。

先决条件

如果您已经有一个正在运行的AMQP代理，您可以设置环境变量AMQP_ADDR为您代理的URL（例如，amqp://localhost:5672//，其中末尾第二个斜杠是默认虚拟主机default vhost的名称）。否则，只需运行辅助脚本。

./scripts/brokers/amqp.sh

这将下载并运行官方的RabbitMQ镜像（RabbitMQ是一个流行的AMQP代理）。

运行示例

运行Rust Celery应用

您可以使用以下方式消费任务：

cargo run --example celery_app consume

并且您可以使用以下方式生产任务：

cargo run --example celery_app produce [task_name]

此示例支持的任务有：add、buggy_task、long_running_task和bound_task

运行Python Celery应用

类似地，您可以通过运行以下命令从Python消费或生产任务：

python examples/celery_app.py consume [task_name]

或

python examples/celery_app.py produce

您需要安装Python 3，以及requirements.txt文件中列出的要求。您还必须提供任务名称。此示例实现了4个任务：add、buggy_task、long_running_task和bound_task

运行Rust Beat应用

您可以使用以下命令启动Rust beat：

cargo run --example beat_app

然后您可以根据上述说明从Rust或Python消费任务。

路线图和当前状态

✅ = 支持且基本稳定，尽管可能有一些不完整的功能。
⚠️ = 部分实现且正在积极开发中。
🔴 = 尚不支持但即将实现。

核心

	状态	跟踪
协议	⚠️
生产者	✅
消费者	✅
代理	✅
Beat	✅
后端	🔴
篮子	🔴

代理

	状态	跟踪
AMQP	✅
Redis	✅

后端

	状态	跟踪
RPC	🔴
Redis	🔴