请问 celery 有什么负载均衡的办法吗？如何让加入队列的任务平均分配在每个 worker 节点上呢？

[praynise]

目前小弟用 celery 搭了一套共 7 个 worker 节点的系统，主要是用于分散数据文件生成的任务，避免单个节点 I/O 过高，性能太差。目前小弟有几个问题：
1、一次性大量通过 apply_async 调用异步任务时，worker 对任务的获取是抢占式的，导致各个节点上的任务并不平均，有的节点早早就结束了所有的任务闲了下来，但是其他节点还在埋头苦干，请问 celery 有什么负载均衡的办法吗？如何让加入队列的任务平均分配在每个 worker 节点上呢？
2、worker 对于任务是先抢光队列里面的所有任务，然后再执行任务。请问是否有办法让每个节点只获取 worker_concurrency 数量的任务，哪个 process 完成了再去队列中获取呢？
谢谢大家~

[GooMS]

这个问题不应该解决队列吧。
能详细讲讲具体做什么吗？这个抢占指的又是什么？是网络还是？有 ack 吗？

[gamexg]

记得有个参数可以设置 worker 一次取几个任务，设置为 1 就好。
具体的需要查文档了。

[gamexg]

http://docs.celeryproject.org/en/latest/userguide/optimizing.html#prefetch-limits

[herozem]

有个 prefetch_count. 如果这个还觉得不够, 可以参考一下我写的一个任务框架

https://github.com/jiajunhuang/toq

里面有个模式是 sleepy mode, 如果任务过多,就会停止拉取任务

[DoctorCat]

1. 给每个 worker 合理的设定--concurrency、--autoscale 参数
2. 同问题 1，有没有其他答案观察 ing

[praynise]

@herozem 膜拜下大神…

[est]

别用 celery 了 用 dask

[praynise]

@est dask 不是类 pandas 的数据处理包吗…

[mathgl]

@praynise 用做任务队列也可以。