寫這篇博文的起因是，我在論壇宣傳我開源的新項(xiàng)目YTask（go語(yǔ)言異步任務(wù)隊(duì)列）時(shí)，有小伙伴在下面回了一句“為什么不用nsq？”。這使我想起，我在和同事介紹celery時(shí)同事說(shuō)了一句“這不就是kafka嗎？”。

那么YTask和nsq，celery和kafka？他們之間到底有什么不同呢？下面我結(jié)合自己的理解。簡(jiǎn)單的分析一下，如有不足請(qǐng)指出。

首先，nsq和kafka它們屬于消息隊(duì)列；YTask和celery它們屬于任務(wù)隊(duì)列。

消息隊(duì)列和任務(wù)隊(duì)列，最大的不同之處就在于理念的不同 -- 消息隊(duì)列傳遞的是“消息”，任務(wù)隊(duì)列傳遞的是“任務(wù)”。

這句話何解呢？

我們可以放到具體的應(yīng)用場(chǎng)景上:

消息隊(duì)列用來(lái)快速消費(fèi)隊(duì)列中的消息。比如日志處理場(chǎng)景，我們需要把不同服務(wù)器上的日志合并到一起，這時(shí)就需要用到消息隊(duì)列。

任務(wù)隊(duì)列是用來(lái)執(zhí)行一個(gè)耗時(shí)任務(wù)。比如用戶在購(gòu)買的一件物品后，通常需要計(jì)算用戶的積分以及等級(jí)，并把它們保存到數(shù)據(jù)庫(kù)。這時(shí)就需要用到任務(wù)隊(duì)列。

從上面的例子可看出:

消息隊(duì)列更側(cè)重于消息的吞吐、處理，具有有處理海量信息的能力。另外利用消息隊(duì)列的生長(zhǎng)者和消費(fèi)者的概念，也可以實(shí)現(xiàn)任務(wù)隊(duì)列的功能，但是還需要進(jìn)行額外的開發(fā)。

任務(wù)隊(duì)列則提供了執(zhí)行任務(wù)所需的功能，比如任務(wù)的重試，結(jié)果的返回，任務(wù)狀態(tài)記錄等。雖然也有并發(fā)的處理能力，但一般不適用于高吞吐量快速消費(fèi)的場(chǎng)景。

任務(wù)隊(duì)列其實(shí)和遠(yuǎn)程函數(shù)調(diào)用差不多，但和thrift、grpc什么不同，它不需要定義描述文件，調(diào)用的方式也不是網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求方式，而是利用消息隊(duì)列傳遞任務(wù)信息。

因此可以簡(jiǎn)單認(rèn)為任務(wù)隊(duì)列就是消息隊(duì)列在異步任務(wù)場(chǎng)景下的深度化定制開發(fā)。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python消息队列celery_消息队列（kafka/nsq等）与任务队列（celery/ytask等）到底有什么不同？...的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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