提起gevent,就不得不提起greenlet。按照官方解释greenlet是轻量级的并行编程，而gevent呢，就是利用greenlet实现的基于协程的python的网络library。

官方文档：http://www.gevent.org/contents.html

说说协程，进程和线程大家平时了解的都比较多，而协程算是一种轻量级进程，但又不能叫进程，因为操作系统并不知道它的存在。什么意思呢，就是说，协程像是一种在程序级别来模拟系统级别的进程，由于是单进程，并且少了上下文切换，于是相对来说系统消耗很少，而且网上的各种测试也表明，协程确实拥有惊人的速度。并且在实现过程中，协程可以用以前同步思路的写法，而运行起来确是异步的，也确实很有意思。话说有一种说法就是说进化历程是多进程->多线程->异步->协程，暂且不论说的对不对，单从诸多赞誉来看，协程还是有必要理解一下的。

在学习的过程中，结果却发现了不少其他的相关技术：

异步任务队列：

celery http://www.oschina.net/p/celery

celery(芹菜)是一个异步任务队列/基于分布式消息传递的作业队列。它侧重于实时操作，但对调度支持也很好。

celery用于生产系统每天处理数以百万计的任务。

celery是用Python编写的，但该协议可以在任何语言实现。它也可以与其他语言通过webhooks实现。

建议的消息代理RabbitMQ的，但提供有限支持Redis, Beanstalk, MongoDB, CouchDB, ，和数据库（使用SQLAlchemy的或Django的 ORM） 。

celery是易于集成Django, Pylons and Flask，使用 django-celery, celery-pylons and Flask-Celery 附加包即可。

Gearman http://www.oschina.net/p/gearman

一个分发任务的程序框架，可以用在各种场合，与Hadoop相比，Gearman更偏向于任务分发功能。它的 任务分布非常 简单，简单得可以只需要用脚本即可完成。Gearman最初用于LiveJournal的图片resize功能，由于图片resize需要消耗大量计算资 源，因此需要调度到后端多台服务器执行，完成任务之后返回前端再呈现到界面。

消息队列（MessageQueue）：

rabbitMQ http://www.rabbitmq.com/getstarted.html

beanstalk http://www.oschina.net/p/beanstalkd

关于某些概念性问题，limodou给出解答如下：

gevent是基于greenlet实现的异步框架。它提供了对io, socket, time等的一些异步的实现，如gevent.sleep()，用greenlet还可以模拟线程式的东西。同时提供monkey_patch机制，可以对python标准库的一些阻塞方法替換为非阻塞，这样原来的程序基本不用修改即支持异步。同时基于gevent还有象gevent-websocket, gevent-socketio等库用来处理web socket和sockio.js的支持。gevent也提供wsgi server的支持。这一点和tornado，不过tornado还可以进行web应用开发，而gevent只用来提供运行的server。 MessageQueue 只是一个消息队列，用于消息的分发。往往异步处理之间协同会考虑使用队列来传递消息。所以单纯的消息队列没什么作用，要和应用处理相结合。

jie chen:

我这边gevent用的比较多， gevent可以当作一个线程库来理解，但有几点要注意一下。 Python自带的线程库是由Python自己来作线程切换（如果我没记错是每运行100行+字节码就进行一次切换），所以它对每个线程的调度时间比较公平。 而gevent只有在当前协程遇到gevent支持的IO阻塞时，才会切换到其它协程运行。所以每个协程的调度时间一般来说不是很公平。 （这种非抢占式的调度策略也有好处，像Python的List，tuple, dict这些复合类型以及其它一些外部操作（sqlite操作）等等，你可以直接在多个协程里当作共享资源使用而不用加锁（那当然你确保在操作这些类型时没有gevent支持的IO阻塞）。 缺点除了上面所说的不公平外，还有就是你要知道所有gevent支持的IO阻塞。） 如果你的应用场景里，gevent支持的IO阻塞比较多的话，可以考虑用gevent, 当然，你对gevent足够了解的话，你也可以根据它的API扩展它所支持的IO阻塞。

有一个使用 django+celery+RabbitMQ 实现异步执行的例子：http://www.oschina.net/question/25940_24780

引用部分内容介绍应用场合：

言归正传，先介绍一下这篇文章的应用场景吧。我们知道大型网站的性能非常重要，然而有时不得不做一些相当耗时的操作。 比如SNS网站的“新鲜事儿”系统，我发帖之后，会给所有关注我的人推送一条通知。乍一看没什么难的，发帖之后找出关注我的人， 然后生成相应的消息记录就行了。但问题是，100个人关注我，就要执行100条INSERT查询，更要命的是，Web服务器是同步的， 这100条查询执行完成之前，用户是看不到结果的。 怎么办呢，这时就轮到消息队列上场了。发帖之后只需给队列发送一条消息， 告诉队列“我发帖子了”，然后把发帖的结果返回给用户。 这时另一个叫做worker的进程会取出这条消息并执行那100条INSERT查询。这样，推送通知的操作在后台异步执行， 用户就能立即看到发帖结果。更精彩的是，可以运行多个worker实现分布式，多繁重的任务都不在话下了。

“我其实还一直有个疑问： celery 跑 job 是可以，但是它是不是一定要通过 broker 的形式？有时候别人只是想跑个 job，而不是发异步消息跑一个 worker” worker是指进程，broker是指容器（即你的任务存放在哪，比如mongodb、redis），那job是不是工作列表？（消息队列） 有一篇文章写出了流程（全文,写的很好。http://www.dongwm.com/archives/shi-yong-celeryzhi-liao-jie-celery/）：

1. 使用django-celery或者直接操作数据库(settings.py里面指定)添加任务,设置的相关属性(包含定时任务的间隔)存入数据库.
2. celerybeat通过djcelery.schedulers.DatabaseScheduler获取django内你设置的任务周期 性的检查(默认5s),发现需要执行某任务讲其丢入你设置的broker(我这里是rabbitmq),他会更具settings.py的设置放到对应的 队列
3. 在你启动了celery worker(以前是celeryd)的服务器上,根据worker也会定期(默认5s)去broker里面查找需要它执行的队列里面是否有任务
4. 当发现队列有要执行的任务,worker将它取出来执行,执行完的结果通过celerycam(默认30s,所以这个进程也要启动)写入django设置的数据库,更新了这个任务的状态.比如花费的时间

我自已内部就直接使用redis的list，它支持阻塞方式读取，和队列功能一样。 —limodou

mongodb、redis居然还能用来作消息队列？ 涨知识了！

http://www.oschina.net/question/12_29127

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