这在我的申请中很奏效:

def get_celery_queue_active_jobs(queue_name):
    connection = <CELERY_APP_INSTANCE>.connection()

    try:
        channel = connection.channel()
        name, jobs, consumers = channel.queue_declare(queue=queue_name, passive=True)
        active_jobs = []

        def dump_message(message):
            active_jobs.append(message.properties['application_headers']['task'])

        channel.basic_consume(queue=queue_name, callback=dump_message)

        for job in range(jobs):
            connection.drain_events()

        return active_jobs
    finally:
        connection.close()

Active_jobs将是一个字符串列表，对应于队列中的任务。

不要忘记将CELERY_APP_INSTANCE替换为您自己的。

感谢@ashish在这里为我指出了正确的方向:https://stackoverflow.com/a/19465670/9843399

我得出的结论是，获得队列上的作业数量的最佳方法是使用rabbitmqctl，正如这里多次建议的那样。为了允许任何选择的用户使用sudo运行命令，我遵循了这里的说明(我跳过了编辑配置文件部分，因为我不介意在命令之前键入sudo)。

我还获取了jamesc的grep和cut代码片段，并将其封装在子进程调用中。

from subprocess import Popen, PIPE
p1 = Popen(["sudo", "rabbitmqctl", "list_queues", "-p", "[name of your virtula host"], stdout=PIPE)
p2 = Popen(["grep", "-e", "^celery\s"], stdin=p1.stdout, stdout=PIPE)
p3 = Popen(["cut", "-f2"], stdin=p2.stdout, stdout=PIPE)
p1.stdout.close()
p2.stdout.close()
print("number of jobs on queue: %i" % int(p3.communicate()[0]))

如果您控制任务的代码，那么您可以通过让任务在第一次执行时触发一个微不足道的重试来解决这个问题，然后检查inspect().reserved()。重试将任务注册到结果后端，芹菜可以看到这一点。任务必须接受self或context作为第一个参数，这样我们才能访问重试计数。

@task(bind=True)
def mytask(self):
    if self.request.retries == 0:
        raise self.retry(exc=MyTrivialError(), countdown=1)
    ...

这个解决方案与代理无关。你不必担心你是用RabbitMQ还是Redis来存储任务。

编辑:经过测试，我发现这只是一个部分的解决方案。预留的大小受限于worker的预取设置。

要从后端检索任务，使用这个

from amqplib import client_0_8 as amqp
conn = amqp.Connection(host="localhost:5672 ", userid="guest",
                       password="guest", virtual_host="/", insist=False)
chan = conn.channel()
name, jobs, consumers = chan.queue_declare(queue="queue_name", passive=True)

芹菜检查模块似乎只知道从工作人员的角度来看的任务。如果你想查看队列中的消息(还没有被worker提取)，我建议使用pyrabbit，它可以与rabbitmq http api接口，从队列中检索各种信息。

一个例子可以在这里找到: 使用芹菜检索队列长度(RabbitMQ, Django)

Redis json序列化的复制粘贴解决方案:

def get_celery_queue_items(queue_name):
    import base64
    import json  

    # Get a configured instance of a celery app:
    from yourproject.celery import app as celery_app

    with celery_app.pool.acquire(block=True) as conn:
        tasks = conn.default_channel.client.lrange(queue_name, 0, -1)
        decoded_tasks = []

    for task in tasks:
        j = json.loads(task)
        body = json.loads(base64.b64decode(j['body']))
        decoded_tasks.append(body)

    return decoded_tasks

它与Django一起工作。只是别忘了改变你的项目。