现代应用程序越来越依赖 agentic workflow，即能够自主执行复杂任务、响应实时事件并处理诸如 AI 驱动的管道、数据分析和复杂自动化等密集型处理的系统。有效管理这些工作流程会带来巨大的挑战。幸运的是，Redis 和 Celery 提供了一个强大且可扩展的解决方案，用于处理这些高要求的任务。本文将深入探讨 Redis 和 Celery 如何协同工作，强调它们各自的角色，并解释它们如何集成，从而增强应用程序平稳可靠地管理复杂工作流程的能力。
理解 Agentic Workflow 的独特性与挑战
在深入研究 Redis 和 Celery 如何简化这些工作流程之前，至关重要的是了解是什么让 agentic workflow 具有独特的挑战性。 简单来说，agentic workflow 是一种任务处理模式，强调自主性和智能决策。它不仅仅是简单的任务队列，更关注于让系统能够根据环境变化和任务完成情况进行动态调整。
- 高计算密集型: 诸如 AI 模型推理和复杂计算等任务需要大量的计算资源。以图像识别为例，一个训练好的深度学习模型需要进行数百万甚至数十亿次的浮点运算才能识别图像中的物体。
- 异步任务管理: 任务不应阻塞主应用程序流程，特别是在处理用户请求时。例如，一个电商网站，用户下单后，需要发送确认邮件、更新库存、通知物流等多个任务，这些任务不需要用户等待，可以异步处理。
- 实时处理需求: 快速数据摄取、处理和反馈循环对于许多应用程序至关重要。例如，在金融交易系统中，需要在毫秒级别内处理交易数据，并做出实时的风险评估和决策。
- 可扩展性和可靠性: 随着需求的增加，需要确保系统的稳定性。比如一个短视频平台，如果突然涌入大量的用户，系统需要能够自动扩展服务器资源，保证用户可以流畅的观看视频。
这些挑战使得传统的同步处理模式难以满足需求，因此需要一种更强大、更灵活的解决方案，而 Redis 和 Celery 的结合正是应对这些挑战的理想选择。
Celery：用于分布式处理的强大任务队列
Celery 是一种广泛使用的分布式任务队列，专为异步操作和跨多个处理单元的有效工作负载分配而设计。它擅长将繁重的计算任务卸载到后台进程，从而防止主应用程序流程过载。Celery 的核心优势在于它能够将任务分发到多个worker，实现并行处理，从而大大提高了系统的吞吐量。
Celery 的关键优势：
- 分布式任务处理： Celery 能够高效地将工作负载分配到多个 worker 进程。例如，在一个视频转码服务中，可以将不同的视频片段分配给不同的 worker 进行转码，从而大大缩短了整个转码过程的时间。
- 可扩展性： 通过添加更多 worker，可以无缝地水平扩展，从而提高吞吐量。这意味着当你的业务增长，需要处理更多的任务时，你只需要添加更多的服务器运行 Celery worker 即可，而不需要修改代码或者重新设计系统架构。
- 异步处理： 无需等待完成即可立即对任务进行排队。这一点对于提高应用程序的响应速度至关重要。例如，在一个社交媒体应用中，用户发布一条消息后，可以立即看到消息发布成功，而消息的后续处理（例如，通知其他用户、生成预览图等）可以在后台异步进行。
- 容错性和可靠性： 包括内置的重试机制和错误处理，从而确保稳健的运行。例如，如果一个 worker 在执行任务时发生故障，Celery 会自动将该任务重新分配给其他 worker 执行，从而避免任务丢失。
Celery 的灵活性和可扩展性使其成为构建 agentic workflow 的基石。它将复杂的任务分解为更小的、可管理的单元，并将这些单元分发到多个 worker 进行并行处理，从而大大提高了系统的性能和可靠性。
Redis：快速且灵活的 Broker
虽然 Celery 负责编排任务的委派和执行，但它需要一个可靠的 broker 来管理消息队列，而这正是 Redis 发光的地方。Redis 是一种开源内存数据存储，不仅速度极快，而且用途广泛。作为 Celery 的 broker，Redis 充当中央通信枢纽，确保任务在生产者（应用程序中创建任务的部分）和消费者（处理它们的 Celery worker）之间高效移动。
为什么 Redis 是 Agentic Workflow 的理想选择：
- 低延迟： Redis 的内存架构意味着推送和检索任务几乎是瞬间完成的，这对于实时和高频工作负载至关重要。例如，在一个在线游戏中，需要在毫秒级别内处理用户的操作请求，Redis 可以保证这些请求能够快速地被 Celery worker 接收和处理。
- 简单性： Redis 易于设置、配置和维护，即使在复杂的系统架构中也很容易访问。这意味着你可以快速地将 Redis 集成到你的系统中，而不需要花费大量的时间学习和配置。
- 可扩展性： 与 Celery 一样，Redis 可以随着应用程序的扩展而扩展，支持集群和复制以实现高可用性。例如，你可以使用 Redis Cluster 来构建一个高可用的 Redis 集群，从而保证即使在某个 Redis 节点发生故障的情况下，系统仍然能够正常运行。
- 数据结构： Redis 支持各种高级数据类型（列表、集合、排序集合等），从而可以根据需要实现更细致的任务和状态管理。例如，你可以使用 Redis 的排序集合来存储任务的优先级，从而保证高优先级的任务能够被优先处理。
Redis 的速度和灵活性使其成为 Celery 的完美搭档。它能够快速地存储和检索任务，从而保证 Celery worker 能够高效地执行任务。
Celery + Redis 实战：工作流程示例
让我们通过一个例子来了解这两种技术如何协作来管理一个典型的 agentic workflow，例如一个 AI 驱动的数据处理管道：
- 任务提交： 用户将文档上传到您的应用程序进行分析。例如，用户上传一份包含大量文本的合同，需要对合同进行关键词提取、风险评估等操作。
- 任务排队： 您的应用程序将分析作业排队到 Celery 任务中，该任务存储在 Redis 中。 Celery 任务中会包含需要执行的任务代码以及任务所需的参数，例如，需要分析的合同的存储路径、需要提取的关键词类型等。
- 任务分发： 一个或多个 Celery worker（可能分布在多个服务器上）从 Redis 队列中获取任务。Celery worker 会根据配置的并发数，同时执行多个任务。
- 处理： 每个 worker 处理任务（例如，运行 AI 推理或转换数据）。例如，worker 会调用训练好的 NLP 模型，对合同进行关键词提取和风险评估。
- 结果处理： 完成后，结果会推送回您的应用程序 — 通过更新数据库、触发下游任务或通知用户。例如，worker 会将提取的关键词和风险评估结果存储到数据库中，并向用户发送分析报告。
- 监控和重试： 如果 worker 失败或任务超时，Celery 和 Redis 会协调以重新排队任务，确保不会丢失任何内容。例如，如果某个 worker 在执行任务时发生故障，Celery 会自动将该任务重新分配给其他 worker 执行，从而保证任务能够最终完成。
这种模式使您的应用程序能够保持高度响应（不再阻塞慢速操作）并在面对不断增长的用户需求或系统故障时保持弹性。通过 Redis 存储任务信息，即使 Celery worker 出现故障，任务也不会丢失，从而保证了系统的可靠性。
规模化：生产工作流程的技巧
为了充分利用 Celery 和 Redis 在 agentic workflow 中的优势，请考虑以下生产级实践：
- 水平扩展： 添加更多 Celery worker 或 Redis 节点以处理不断增加的工作负载。诸如 Kubernetes 之类的容器编排工具可以根据需求自动扩展。例如，你可以使用 Kubernetes 的 Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 来根据 CPU 使用率自动增加或减少 Celery worker 的数量。
- 任务优先级： 使用多个队列（Celery 和 Redis 都支持）来优先处理紧急或高价值的任务。例如，你可以创建一个名为
high_priority的队列来处理紧急任务，创建一个名为low_priority的队列来处理低优先级的任务。 - 监控： 集成诸如 Flower 之类的工具进行实时 Celery 监控，或利用 Redis 的内置统计信息和第三方仪表板。例如，Flower 可以显示 Celery worker 的状态、任务的执行时间、任务的失败率等信息。
- 任务幂等性： 设计任务，使其可以安全地重试而不会产生不利影响，这对于分布式系统中的可靠性至关重要。例如，一个更新用户积分的任务，需要保证即使被多次执行，用户的积分也只会被更新一次。
- 安全性： 保护您的 Redis 实例，尤其是在云环境中，方法是启用身份验证、限制网络访问以及在适当的地方使用 SSL/TLS。例如，你可以使用 Redis 的
requirepass指令来设置密码，防止未经授权的访问。
这些最佳实践能够帮助你构建一个更加健壮、可扩展和安全的 agentic workflow。
总结：Agentic Workflow 的未来
随着现代应用程序对自主性、响应能力和可扩展性的需求不断提高，agentic workflow 不再是一种奢侈品，而是一种必需品。 通过集成 Celery 和 Redis，您可以使您的系统能够优雅地管理这种复杂性：卸载工作、保持响应并随着您的雄心壮志而扩展。利用 Redis 的高速缓存能力和 Celery 的任务队列功能，开发者可以构建出高性能、高可靠性的分布式系统，从而更好地应对现代应用中的各种挑战。 无论是处理大规模数据分析、构建 AI 驱动的应用，还是实现复杂的自动化流程，Celery 和 Redis 的组合都将成为你构建强大 agentic workflow 的得力助手。