distributed实现分布式任务调度：Redis和Celery（rediscelery）

调度任务是服务器执行任务的一种重要手段，分布式的任务调度是非常常见的，主要用于解决服务器在一台服务器上执行任务过程中效率低下的问题，本文将介绍如何使用Redis和Celery来实现分布式任务调度。

首先，需要使用Redis来存储各个任务所需要的参数，即任务的输入内容，Redis可以将每个任务存储在不同的内存键中，因此，从Redis中取出参数时可以有效地避免多台服务器以及其他任务之间的数据冲突，还可以提高任务组合的效率，使任务的执行速度更快。

其次，使用Celery处理各个节点服务器的请求。Celery是一个Python框架，用于处理大批量的异步任务，它包括分布式任务模块，具有调度任务、消息队列和并发管理等功能，能够有效地支持多任务环境，通过配置不同的参数，可以满足用户的多样化任务分发需求，以实现完全的分布式架构。

最后，使用Celery实现分布式任务调度，就是利用Celery的分布式任务管理功能，从Redis根据任务输入内容，分发不同的任务给每台服务器，立即将任务执行，当任务完成时，就会在消息队列中发送一条消息通知服务器该任务已经完成，以此来实现各个节点之间实时交互。例子代码如下：

“`python

import celery

import redis

# Connect to Redis

redis_client = redis.StrictRedis()

# Create a Celery instance

celery_app = celery.Celery()

# Submit a task

@celery_app.task

def my_task(task_params):

# Do some processing with task_params

# and return the result

pass

# Define a callback function

def on_task_complete(task_id, result):

# Do something with the result here

pass

# Submit and wait on the task

my_task.delay(task_params).wait(on_task_complete)

以上就是使用Redis和Celery来实现分布式任务调度的一般流程，它可以有效地解决服务器在一台服务器上执行任务过程中效率低下的问题，提高任务组合的效率，使应用更加高效。