使用 Celery + Redis + Eventlet 实现 Python 异步编程（Windows 环境）

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一、环境搭建与依赖安装

1. 安装依赖包

pip install celery redis eventlet

• celery：异步任务队列框架。
• redis：作为消息中间件（Broker）和结果存储（Backend）。
• eventlet：用于 Windows 环境下的协程支持（解决多进程兼容性问题）。

2. 启动 Redis 服务

• 下载 Windows 版本 Redis：

  https://github.com/tporadowski/redis/releases
  

• 启动 Redis 服务：

  redis-server.exe redis.windows.conf
  

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二、代码实现

1. 定义 Celery 任务（tasks.py）

import time
from celery import Celery# 创建 Celery 实例，指定 Broker（Redis）和结果存储（Redis）
broker = 'redis://127.0.0.1:6379/1'
backend = 'redis://127.0.0.1:6379/2'
app = Celery('tasks',broker=broker,  # Redis 队列backend=backend   # Redis 结果存储
)@app.task
def add(x, y):"""异步加法任务"""print("x+y的结果:", x+y)time.sleep(1)return x + y

2. 调用任务（demo.py）

from tasks import addresult = add.delay(62, 4)  # 异步调用任务，返回 AsyncResult 对象
print(result.get())  # 阻塞等待任务结果

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三、问题现象与解决方案

1. 问题：result.get() 阻塞无输出

现象描述

执行 demo.py 时，result.get() 会一直阻塞，直到启动 Celery Worker 后才输出结果。

原因分析

• Celery 的异步执行流程：

  1. add.delay(62, 4) 将任务发送到 Redis 队列（Broker）。
     

  2. Worker 未启动 时，任务无法被消费，结果不会写入 Backend。

  3. result.get() 会尝试从 Backend 获取结果，但因结果未写入，会 无限等待。

解决方案

• 启动 Celery Worker：

  celery -A tasks worker -l info -P eventlet
  

  • -P eventlet：指定使用 Eventlet 协程池（Windows 必须）。

  • 启动后，Worker 会从 Redis 队列中拉取任务并执行，结果写入 Redis Backend。
    
    

  • result.get() 会立即返回结果。
    

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四、Celery 异步原理详解（测试工程师友好版）

1. Celery 的核心架构

Celery 是一个 生产者-消费者 模型，由三部分组成：

1. Broker（消息中间件）

   • 作用：存储待执行的任务队列。
   • 类比：快递公司的分拣中心，接收包裹（任务）并分发给快递员（Worker）。

2. Worker（任务执行单元）

   • 作用：从 Broker 拿取任务并执行。
   • 类比：快递员，负责派送包裹（执行任务）。

3. Backend（结果存储）

   • 作用：存储任务执行结果。
   • 类比：快递柜，任务完成后将结果存入，供用户（调用方）查询。

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2. 异步执行流程图解

调用 add.delay(62, 4) → 任务写入 Redis(Broker)↓
Worker 启动后从 Redis 拿取任务 → 执行 add(62, 4)↓
执行结果写入 Redis(Backend)↓
调用 result.get() → 从 Redis 读取结果 → 输出 66

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3. 为什么需要 Eventlet？

• Windows 的限制：
  Windows 不支持多进程（multiprocessing），而 Celery 默认使用多进程模式。
• Eventlet 的作用：
  通过 协程（Coroutine） 实现并发，模拟多线程效果，解决 Windows 环境下 Worker 启动失败的问题。

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五、测试工程师的异步思维训练

1. 同步 vs 异步

场景	同步（阻塞）	异步（非阻塞）
发送邮件	用户等待邮件发送完成再继续操作	邮件在后台发送，用户可继续操作
文件处理	用户必须等待文件处理完成	处理完成后通知用户

2. 异步编程的核心思想

• 事件驱动：任务遇到 I/O（如网络请求、文件读写）时，主动让出 CPU，执行其他任务。
• 事件循环：不断检查任务状态，调度协程执行（如 asyncio 的事件循环）。

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六、完整示例验证

1. 启动 Redis

可参考往期文章：Redis原理与Windows环境部署实战指南：助力测试工程师优化Celery调试

redis-server.exe redis.windows.conf

2. 启动 Celery Worker

celery -A tasks worker -l info -P eventlet

3. 运行 demo.py

python demo.py

输出结果：

66

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七、总结

1. 关键点回顾

• Celery + Redis：生产者将任务写入 Redis，Worker 从 Redis 拿取任务并执行，结果存回 Redis。
• Eventlet 的必要性：解决 Windows 环境下的多进程兼容性问题。
• 异步的本质：通过事件驱动和协程实现高并发，避免阻塞主线程。

2. 测试工程师的实践建议

• 验证异步任务：通过 result.get() 验证结果是否写入 Backend。
• 监控任务状态：使用 result.status 查看任务状态（PENDING/SUCCESS/FAILURE）。
• 调试技巧：检查 Redis 中的键值对，确认任务是否被正确处理。

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通过以上步骤，你可以在 Windows 环境下轻松实现 Celery + Redis + Eventlet 的异步编程方案。异步编程的核心在于“让等待时间做其他事”，而 Celery 让你无需关心底层细节，专注于任务逻辑本身！