我正在尝试限制一个芹菜任务的速度。这是我的做法：
from project.celery import app
app.control.rate_limit('task_a', '10/m')
它运作良好。但是，有一个问题。此辅助角色负责的其他任务也被阻止。
假设已经安排了 100task_a。由于它是速率限制的，因此执行所有这些操作需要 10 分钟。在此期间，还安排了task_b。在完成task_a之前，它不会执行。
是否可以不阻止task_b？
从外观上看，这就是它的工作原理。阅读文档后，我只是没有这种印象。
其他选项包括：
- 仅针对此任务分离工作线程和队列
- 向任务
task_a添加eta，以便将所有任务安排在夜间运行
在这种情况下，最佳做法是什么？
最简单的(无需编码(方法是将任务分离到自己的队列中，并为此目的运行一个专门的工作线程。
这并不可耻，有很多芹菜队列和工人是完全可以的，每个队列和工人都只致力于特定类型的工作。作为额外的好处，您可以更好地控制执行，如果需要，您可以轻松地打开/关闭工作人员以暂停某些流程等。
另一方面，让大量专业工作人员大部分时间处于空闲状态(等待特定作业排队(并不是特别节省内存。
因此，如果您需要对更多任务进行评级限制，并期望特定工作线程大部分时间处于空闲状态，您可以考虑提高效率并实施令牌桶。有了这个，你所有的工作线程都可以是通用的，你可以随着整体负载的增加自然地扩展它们，知道工作分配不会再被单个任务的速率限制所削弱。
这应该是任务声明的一部分，以基于每个任务工作。你通过的方式control可能为什么它会对其他任务产生这种副作用
@task(rate_limit='10/m')
def task_a():
...
阅读更多后
请注意，这是每个辅助角色实例的速率限制，而不是全局速率限制。要强制实施全局速率限制(例如，对于每秒具有最大请求数的 API(，您必须限制为给定队列。
您可能必须在单独的队列中执行此操作