# Celery_Concurrency
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[官方連結_Concurrency](https://docs.celeryq.dev/en/master/userguide/concurrency/eventlet.html#introduction)
## Concurrency
### Concurrency with Eventlet
#### Introduction
[Eveltlet](http://eventlet.net/)網頁描述它是一個針對Python的並行網路套件(concurrent networking library)，允許你改變程式碼執行的方式，而不是改變寫程式的方式。
* 它使用[epoll(4)](http://linux.die.net/man/4/epoll)或[libevent](http://monkey.org/~provos/libevent/)來做[高可擴展非阻塞I/O](https://en.wikipedia.org/wiki/Asynchronous_I/O#Select.28.2Fpoll.29_loops)
* [協同](https://en.wikipedia.org/wiki/Coroutine)程式確保開發人員使用類似于執行緒的程式設計阻塞樣式，但提供了非阻塞I/O的優點。
* 事件分派是隱式的：這意味著你可以輕鬆地從Python解釋器使用Eventlet，也可以將其作為大型應用程序的一小部分。

Celery支援Eventlet做為一種替代的execution pool的實現，某些情況下是優於perfork pool。然而，你必須要確保一個任務並不會阻塞event loop太長的時間。普遍來說，[中央處理單元受限](http://terms.naer.edu.tw/detail/1275757/)操作與Eventlet並不能很好的配合。還要注意有些套件，通常帶有C的擴展，它們並不會執行monkey patched(猴子補丁?)，因此它們並不會從使用Eventlet中得到好處。如果你不確認，請參考他們的文件。舉例來說，pylibmc不允許與Eventlet合作，但當兩者都是具有C擴展的套件時，那麼psycopg2可以。

prefork pool可以使用multiple processes，但每個cpu通常限制在少數幾個processes內。使用Eventlet你可以有效率的產生成千上百個綠色執行緒(green threads)。在一個帶有feed hub系統的非正式測試，Eventlet pool可以獲取並處理每秒上百個[饋送](http://terms.naer.edu.tw/detail/2368334/)，而prefork pool花了14秒處理100個[饋送](http://terms.naer.edu.tw/detail/2368334/)。注意，這是非同步I/O尤其擅長的應用程式之一(非同步HTTP請求)。你可能希望同時使用Eventlet和prefork worker，並根據相容性或最有效的工作方式來路由任務。

#### Enabling Eventlet
你可以透過使用Worker選項[celery worker -P](https://docs.celeryq.dev/en/master/reference/cli.html#cmdoption-celery-worker-P)來啟用Eventlet pool。

$ celery -A proj worker -P eventlet -c 1000

#### Examples
有關使用Eventlet支援的一些範例，請參考Celery發行版中的Eventlet[範例目錄](https://github.com/celery/celery/tree/master/examples/eventlet)。

## History
20191015_依據4.4版本說明翻譯
20220523_依據5.2版本說明翻譯