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。

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

如果你正在使用rabbitMQ，在终端中使用这个:

sudo rabbitmqctl list_queues

它将打印带有挂起任务数量的队列列表。例如:

Listing queues ...
0b27d8c59fba4974893ec22d478a7093    0
0e0a2da9828a48bc86fe993b210d984f    0
10@torob2.celery.pidbox 0
11926b79e30a4f0a9d95df61b6f402f7    0
15c036ad25884b82839495fb29bd6395    1
celerey_mail_worker@torob2.celery.pidbox    0
celery  166
celeryev.795ec5bb-a919-46a8-80c6-5d91d2fcf2aa   0
celeryev.faa4da32-a225-4f6c-be3b-d8814856d1b6   0

右边列的数字是队列中的任务数。在上面，芹菜队列有166个待处理的任务。

据我所知，芹菜没有提供API来检查队列中等待的任务。这是特定于代理的。例如，如果你使用Redis作为代理，那么检查在芹菜(默认)队列中等待的任务就像这样简单:

连接到代理 在芹菜列表中列出项目(以LRANGE命令为例)

请记住，这些任务等待可用的员工来挑选。您的集群可能有一些正在运行的任务——这些任务不会在这个列表中，因为它们已经被选中了。

检索特定队列中的任务的过程是特定于代理的。

EDIT:查看获取队列中任务列表的其他答案。

你应该看这里: 芹菜指南-检查工人

基本上是这样的:

my_app = Celery(...)

# Inspect all nodes.
i = my_app.control.inspect()

# Show the items that have an ETA or are scheduled for later processing
i.scheduled()

# Show tasks that are currently active.
i.active()

# Show tasks that have been claimed by workers
i.reserved()

这取决于你想要什么

subprocess.run:

import subprocess
import re
active_process_txt = subprocess.run(['celery', '-A', 'my_proj', 'inspect', 'active'],
                                        stdout=subprocess.PIPE).stdout.decode('utf-8')
return len(re.findall(r'worker_pid', active_process_txt))

注意使用your_proj更改my_proj