Celery+RabbitMQ+Redis

FastApi异步任务Demo应用构建：Celery+RabbitMQ+Redis

以下是基于 FastAPI 和 Celery 构建分布式系统的核心技术方案及实现要点，结合高性能、可扩展性和生产级实践：

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⚙️ 一、技术栈核心优势

1. FastAPI

   • 异步支持（ASGI）：非阻塞 I/O 处理高并发请求。
   • 自动 API 文档：集成 Swagger UI，简化接口调试。
   • 数据验证：通过 Pydantic 模型确保请求/响应数据完整性。

2. Celery

   • 分布式任务队列：将耗时任务（如支付处理、数据分析）卸载到后台 Worker。
   • 定时任务：通过 celery beat 实现周期任务（如订单超时取消）。
   • 多节点扩展：支持横向扩展 Worker 应对高负载。

3. Redis

   • 消息代理（Broker）：传递任务消息到 Celery Worker。
   • 结果存储（Backend）：持久化任务状态和执行结果。

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🏗️ 二、分布式架构设计

• 请求流程：

  1. 用户请求 FastAPI 接口（如创建订单）。
  2. FastAPI 调用 task.delay() 将任务发送至 Redis 队列。
  3. Celery Worker 监听队列并执行任务（如库存扣减）。
  4. 结果存入 Redis，FastAPI 通过任务 ID 查询状态。

• 关键组件：

  • Celery Worker：执行异步任务，支持多进程并发（--concurrency=4）。
  • Celery Beat：调度定时任务（如每 30 分钟检查未支付订单）。
  • Flower：监控任务队列和 Worker 状态（可视化界面）。

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📂 三、项目结构示例

project/
├── app.py                # FastAPI 主应用
├── celery_app.py         # Celery 实例化配置
├── tasks.py              # Celery 任务定义
├── models.py             # Pydantic 数据模型
├── utils.py              # 辅助函数（如任务状态查询）
└── docker-compose.yml    # 容器化部署

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🧩 四、关键代码实现

1. Celery 初始化（celery_app.py）

from celery import Celery
celery = Celery("tasks", broker="redis://localhost:6379/0", backend="redis://localhost:6379/0")
celery.conf.update(timezone="Asia/Shanghai", task_serializer="json")

2. FastAPI 集成 Celery（app.py）

from fastapi import FastAPI
from tasks import process_orderapp = FastAPI()@app.post("/order")
async def create_order(order_data: dict):task = process_order.delay(order_data)  # 异步触发任务return {"task_id": task.id, "status": "pending"}

3. 任务状态查询接口（app.py）

from celery.result import [e-mail]("/task/{task_id}")
async def get_task_status(task_id: str):result = AsyncResult(task_id)return {"status": result.status, "result": result.result}

4. Celery 任务定义（tasks.py）

@celery.task
def process_order(order_data: dict):# 模拟耗时操作（如支付校验）time.sleep(5)update_order_status(order_data["id"], "completed")return {"status": "success"}

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🚀 五、分布式部署方案

Docker Compose 配置（docker-compose.yml）：

services:fastapi:image: fastapi-appports: ["8000:8000"]redis:image: redis:latestcelery-worker:image: celery-appcommand: celery -A tasks worker --loglevel=info --concurrency=4celery-beat:image: celery-appcommand: celery -A tasks beat --loglevel=infoflower:image: celery-appcommand: celery -A tasks flower --port=5555ports: ["5555:5555"]

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⚡️ 六、性能优化策略

1. 任务重试机制

@celery.task(bind=True, max_retries=3)
def process_order(self, order_data):try:# 业务逻辑except Exception as e:self.retry(exc=e, countdown=30)  # 30秒后重试

2. 动态任务路由
   • 为高优先级任务分配独立队列：

celery.conf.task_routes = {"critical_task": {"queue": "high_priority"}}

3. 结果过期设置

   • 减少 Redis 存储压力：result_expires=3600（1小时自动清理）。

4. 监控告警

   • 使用 Flower 实时监控任务失败率与队列积压。

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💎 总结

FastAPI + Celery + Redis 的组合提供了从开发到部署的全栈分布式解决方案，尤其适用于订单处理、数据分析等异步场景。关键优势在于：

• 解耦业务逻辑：API 响应与后台任务分离，避免阻塞。
• 弹性扩展：通过增加 Celery Worker 应对流量高峰。
• 生产就绪：定时任务、错误重试、监控等机制保障系统鲁棒性。