运维平台中有许多的周期/定时/异步任务，例如证书扫描、数据备份、日志清理、线上作业等等，这些任务的执行都是借助于Celery来完成的。任务多了之后就会遇到一系列的问题，例如我之前写过的将任务分多队列来解决生产环境下的任务优先级问题，除此之外还要经常关注队列的状态以及任务的运行情况，为了方便查看任务以及Worker的运行情况，我在后台中添加了队列状态这个功能
这个功能参考了Celery知名监控工具Flower的实现，之所以没有直接使用Flower，主要有几方面的考虑，其一是Flower的页面风格与我们本身的平台风格差异较大，其二是Flower要单独启动进程或者是去看代码深度集成，比较麻烦，其三也是想要更加深入的了解下Celery，毕竟项目用了它，了解不深遇到问题不好解决。基于以上几点考虑，就自己实现了Celery监控功能的开发。好在并不复杂，Celery本身提供了一组API，可以查询任务队列的状态、执行结果等信息。借助于这些API就能完成比较详细的监控，Celery的API主要有两个
inspect
app.control.inspect(): 这个方法返回一个Inspect对象，可以使用它来获取任务队列、工作节点等的信息。例如inspect().active()可以获取当前活动的任务列表，inspect().regi服务器托管网stered()可以获取已注册的任务列表，不指定worker的情况下查看全部worker的数据，如果指定worker则查看对应worker的数据
具体的用法如下：
from celery import Celery
app = Celery('your_celery_app_name')
# 检查工作节点的在线状态
worker_status = app.control.inspect([worker]).ping()
# 返回工作节点的统计信息，如活动任务数、完成任务数等
worker_stats = app.control.inspect([worker]).stats()
# 返回活动任务的信息
active_tasks = app.control.inspect([worker]).active()
# 返回已注册任务的信息
registered_tasks = app.control.inspect([worker]).registered()
# 返回计划中的任务的信息
scheduled_tasks = app.control.inspect([worker]).scheduled()
# 返回已预订任务的信息
reserved_tasks = app.control.inspect([worker]).reserved()
# 返回已撤销任务的信息
revoked_tasks = app.control.inspect([worker]).revoked()
# 返回活动队列的信息
active_queues = app.control.inspect([worker]).active_queues()
# 查询worker的配置信息
worker_conf = app.control.inspect([worker]).conf()
# 返回工作节点的报告信息
worker_reports = app.control.inspect([worker]).report()
# 查询特定任务的信息
task_info = app.control.inspect([worker]).query_task(task_id)
通过inspect可以查看celery整体以及单个worker的相关信息，例如首页的状态就是通过ping来实现的
一个card表示一个worker，点击card可以查看worker的详细信息，例如Pool标签的数据就来自于stats，Register标签的数据就来自于registered，Tasks标签就分别展示了active、scheduled、reserved和revoked的任务数据
通过这些信息可以全面掌握Celery的运行状态以及每个Worker的运行情况，做到对Celery的全局掌控
AsyncResult
AsyncResult: 这个类可以查询特定任务的状态和结果。通过任务的ID创建一个AsyncResult对象，并使用其方法来获取任务的状态、结果等信息。例如AsyncResult(task_id).state可以获取任务的状态，AsyncResult(task_id).result可以获取任务的执行结果
具体的用法如下：
f服务器托管网rom celery import Celery
app = Celery('your_celery_app_name')
result = app.AsyncResult(task_id)
# 获取任务状态
state = result.state
# 获取任务结果
result = result.result
# 返回一个布尔值，检查任务是否已经完成
is_ready = result.ready()
# 返回一个布尔值，检查任务是否成功完成
is_successful = result.successful()
# 返回一个布尔值，检查任务是否执行失败
is_failed = result.failed()
# 返回一个字符串，获取任务的错误追溯信息
traceback = result.traceback
# 返回一个AsyncResult对象，获取任务的父任务
parent_task = result.parent
# 返回一个列表，包含任务的子任务的AsyncResult对象，获取任务的子任务
child_tasks = result.children
# 返回一个字典，获取任务的其他信息
info = result.info
# 获取任务的结果，可以指定超时时间和是否向上传播异常
result = result.get(timeout=10, propagate=False)
# 忘记任务，将任务从结果存储中删除。一旦任务被遗忘，将无法查询其状态和结果
result.forget()
通过AsyncResult可以获取到任务执行的相关信息，对任务执行过程和结果都有很好的把控。不过这需要任务的ID，任务ID通常可以通过任务执行时获取，ops_coffee_auto_notify_task.delay()异步执行任务后返回的就是任务的ID。但对于任务的话我通常会单独记录任务执行的过程和状态，而不依赖Celery的结果记录，所以对于AsyncResult的需求并不强
但平常需要开关系统内置的周期任务，此时就需要知道系统任务列表，通过获取PeriodicTask表的数据即可，同时通过修改PeriodicTask表的enabled字段值来达到开启或暂停的目的
inspect更关注Celery的Worker运行情况，而AsyncResult则更关注于Celery的任务运行状态，通过两者的配合就能更好的掌握周期/定时/异步任务的执行情况了，通过监控功能的开发也对Celery有了更深的了解，同时运维自动化平台也变得更加完善
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