标签：ref 定时 频率 消费 最简 相关配置 代码 异常 cpu
定时任务：
schedule与apscheduler与celery
量级： schedule < apscheduler < celery
三者都支持定时任务配置：
-- schedule相当于linux下的crontab，使用最简单，但不支持动态添加任务和任务实例化，所以在实际项目中使用不多。
-- apschedule解决了schedule的不足，项目中定时任务使用最多
-- celery 的功能强点在异步队列，定时功能只是一个附加功能，如果只为定时而使用celery则太过笨重，杀鸡用牛刀。
想想定时任务需支持的几个关键点：
1.触发方式: 按照特定频率/特定时间
2.调度方法：阻塞/非阻塞/异步
3.任务的实例化，为什么实例化？具体使用看应用场景：
-- 如果重启了一切重来，就按照默认的任务存内存，简单高效；
-- 当程序崩溃或应用重启时，还需要保持定时任务的正常流程，比如（程序A每两个小时运行一次，10点运行了，11点应用重启，那么还会维持下次在12点执行，因为任务的调度已经实例化到数据库），
实例化的时候又要考虑，任务重复添加到数据库的问题，不急。有相关配置，是替换还是继续添加，追加就会存在同时有多个任务同时进行。
4.任务的执行，是采用多线程还是多进程？看你是CPU密集型还是IO密集型，如果是后者就没必要浪费进程数了，也可以二者结合使用。
当任务未执行完毕，下次调度又触发了，是要多个一起执行还是只保留一个实例，或配置实现可以最多运行n个实例？
5.异常，当发生异常时如何第一时间知道
celery：
作为一个异步队列，可以支持高并发，如百万级别。当项目启动时，遇到celery的 delay方法时，程序会直接跳过然后将该方法加入到配置的消息中间件（broker，如redis，rabbitMQ）中。
而启动的worker则会进行消费任务。
集群与分布式：
集群是不同的机器运行相同的代码，处理相同的事情，比如两个厨师同时炒菜
分布式是不同的机器做不同的事，相互协作。比如厨师和切菜师
schedule与apscheduler与celery
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原文地址：https://www.cnblogs.com/yeteng/p/12180262.html
