Celery 官方文档：http://docs.celeryq.org/en/latest/index.html#
Celery 是一个强大的分布式任务队列的异步处理框架，它可以让任务的执行完全脱离主程序，甚至可以被分配到其他主机上运行。我们通常使用它来实现异步任务（async task）和定时任务（crontab）。
Celery 是分布式任务队列，分布式决定了可以有多个 worker 的存在，队列表示其是异步操作，即存在一个产生任务提出需求的工头，和一群等着被分配工作的码农。
在 Python 中定义 Celery 的时候，我们要引入 Broker，中文翻译过来就是“中间人”的意思，在这里 Broker 起到一个中间人的角色。在工头提出任务的时候，把所有的任务放到 Broker 里面，在 Broker 的另外一头，一群码农等着取出一个个任务准备着手做。
这种模式注定了整个系统会是个开环系统，工头对于码农们把任务做的怎样是不知情的。所以我们要引入 Backend 来保存每次任务的结果。这个 Backend 有点像我们的 Broker，也是存储任务的信息用的，只不过这里存的是那些任务的返回结果。我们可以选择只让错误执行的任务返回结果到 Backend，这样我们取回结果，便可以知道有多少任务执行失败了。
Celery(芹菜)是一个异步任务队列/基于分布式消息传递的作业队列。它侧重于实时操作，但对调度支持也很好。Celery用于生产系统每天处理数以百万计的任务。Celery是用Python编写的，但该协议可以在任何语言实现。它也可以与其他语言通过webhooks实现。Celery建议的消息队列是RabbitMQ，但提供支持Redis, Beanstalk, MongoDB, CouchDB, 和数据库（使用SQLAlchemy的或Django的 ORM） 。Celery是易于集成Django, Pylons and Flask，使用 django-celery, celery-pylons and Flask-Celery 附加包即可。
什么是broker？
broker是一个消息传输的中间件。每当应用程序调用celery的异步任务的时候，会向broker传递消息，而后celery的worker将会取到消息，进行对于的程序执行。其中Broker的中文意思是 经纪人 ，其实就是一开始说的 消息队列 ，用来发送和接受消息。这个Broker有几个方案可供选择：RabbitMQ (消息队列)，Redis（缓存数据库），数据库（不推荐）等等
什么是backend？
通常程序发送的消息，发完就完了，可能都不知道对方时候接受了。为此，celery实现了一个backend，用于存储这些消息以及celery执行的一些消息和结果。Backend是在Celery的配置中的一个配置项 CELERY_RESULT_BACKEND ，作用是保存结果和状态，如果你需要跟踪任务的状态，那么需要设置这一项，可以是Database backend，也可以是Cache backend，具体可以参考这里： CELERY_RESULT_BACKEND 。
对于broker，官方推荐是 rabbitmq 和 redis。至于backend，就是数据库, 为了简单可以都使用 redis。
Celery的架构由三部分组成，消息中间件（message broker），任务执行单元（worker）和任务执行结果存储（task result store）组成。
消息中间件
Celery本身不提供消息服务，但是可以方便的和第三方提供的消息中间件集成。包括RabbitMQ, Redis, MongoDB (experimental), Amazon SQS (experimental),CouchDB (experimental), SQLAlchemy (experimental),Django ORM (experimental), IronMQ
任务执行单元
Worker是Celery提供的任务执行的单元，worker并发的运行在分布式的系统节点中。
任务结果存储
Task result store用来存储Worker执行的任务的结果，Celery支持以不同方式存储任务的结果，包括AMQP, redis，memcached, mongodb，SQLAlchemy, Django ORM，Apache Cassandra, IronCache 等。
这里我先不去看它是如何存储的，就先选用redis来存储任务执行结果。
