我有几个关于任务路由、并发性和性能的问题。 这是我的用例：
我有一台专用服务器来运行芹菜任务，所以我可以使用所有 CPU 在这台服务器上运行芹菜工作器。
我有很多不同的 python 任务，我使用 ： CELERY_ROUTES 路由，因为这些任务执行真正不同类型的 python 代码，所以我创建了 5 个不同的工作线程。 这些 worker 是在我使用 ansible 部署项目时创建的，下面是一个示例：
[program:default_queue-celery]
command={{ venv_dir }}/bin/celery worker --app=django_coreapp --loglevel=INFO --concurrency=1 --autoscale=15,10 --queues=default_queue
environment =
SERVER_TYPE="{{ SERVER_TYPE }}",
DB_SCHEMA="{{ DB_SCHEMA }}",
DB_USER="{{ DB_USER }}",
DB_PASS="{{ DB_PASS }}",
DB_HOST="{{ DB_HOST }}"
directory={{ git_dir }}
user={{ user }}
group={{ group }}
stdout_logfile={{ log_dir }}/default_queue.log
stdout_logfile_maxbytes=50MB
stdout_logfile_backups=5
redirect_stderr=true
autostart=true
autorestart=true
startsecs=10
killasgroup=true
我还有一个CELERY_QUEUES settings.py，可以在CELERY_ROUTES和我的芹菜程序(队列(之间架起桥梁
CELERY_DEFAULT_QUEUE = 'default_queue'
如果碰巧我不路由任务，它将转到我的"default_queue">
为了给所有队列提供空间，我将 --concurrency 设置为 1 表示default_queue，将最重要的队列设置为 1。
但我想知道，自动缩放是否对与并发相同的值有影响？意思是，如果我将并发设置为 1 并将 --autoscale 设置为 15,10(上面的例子(
我的工作线程是否会在 CPU 上"工作"并在此 CPU 上处理最多 15 个任务？ 或者这意味着完全不同的东西？
同时设置concurrency和autoscale是没有意义的，因为两者都是控制给定工作线程实例的工作子进程数量的方法，如此处所述。
--concurrency N意味着您的工作线程实例将有正好 N 个工作器子进程(这意味着工作线程实例可以处理 N 个并行任务(。
--autoscale max, min意味着给定的工作线程实例将至少有min个，最多max个并发工作进程。
每个进程(主工作进程或其任何子进程(将在哪个 CPU 上运行是不可预测的，这是一个操作系统的事情，但不要假设子进程都会在同一个 CPU 上运行(很可能它们不会 - 这是实际上具有并发子进程的一部分(。