Django-celery和RabbitMQ不执行任务

我们已经有了带有django-celery 2.5.5的Django 1.3应用程序，该应用程序在生产中已经可以运行一个月了，但是所有突然出现的celery任务之一现在都无法执行。

RabbitMQ代理和Celery工作者在单独的计算机上运行，​​并且celeryconfig.py配置为使用该特定RabbitMQ实例作为后端。

在应用程序服务器上，我尝试通过手动启动celery任务python manage.py shell。

实际任务的调用方式如下：

>>> result = tasks.runCodeGeneration.delay(code_generation, None)
>>> result
<AsyncResult: 853daa7b-8be5-4a25-a1d0-1552b38a0d21>
>>> result.state
'PENDING'

它返回AsyncResult预期的结果，但其状态永远不变'PENDING'。

为了查看RabbitMQ代理是否收到消息，我运行了以下命令：

$ rabbitmqctl list_queues name messages messages_ready messages_unacknowledged | grep 853daa
853daa7b8be54a25a1d01552b38a0d21        0       0       0

我不确定这意味着什么，RabbitMQ当然似乎收到某种请求，否则如何为ID为853daa7b8be54a25a1d01552b38a0d21的任务创建队列。它似乎没有任何消息吗？

我尝试重新启动Celery和RabbitMQ，问题仍然存在。

芹菜的运行方式如下： $ python /home/[project]/console/manage.py celeryd -B -c2 --loglevel=INFO

请注意，celerybeat /计划任务似乎运行良好。

[编辑]：没有init.d脚本内联的RabbitMQ配置： /usr/lib/erlang/erts-5.8.5/bin/beam.smp -W w -K true -A30 -P 1048576 -- -root /usr/lib/erlang -progname erl -- -home /var/lib/rabbitmq -- -noshell -noinput -sname rabbit@hostname -boot /var/lib/rabbitmq/mnesia/rabbit@hostname-plugins-expand/rabbit -kernel inet_default_connect_options [{nodelay,true}] -sasl errlog_type error -sasl sasl_error_logger false -rabbit error_logger {file,"/var/log/rabbitmq/[email protected]"} -rabbit sasl_error_logger {file,"/var/log/rabbitmq/[email protected]"} -os_mon start_cpu_sup true -os_mon start_disksup false -os_mon start_memsup false -mnesia dir "/var/lib/rabbitmq/mnesia/rabbit@hostname"

[EDIT2]：这是我们用于工作人员的celeryconfig。生产者使用相同的配置，除了将localhost更改为上面带有RabbitMQ代理的框。

from datetime import timedelta

BROKER_HOST = "localhost"

BROKER_PORT = 5672
BROKER_USER = "console"
BROKER_PASSWORD = "console"

BROKER_VHOST = "console"
BROKER_URL = "amqp://guest:guest@localhost:5672//"

CELERY_RESULT_BACKEND = "amqp"

CELERY_IMPORTS = ("tasks", )

CELERYD_HIJACK_ROOT_LOGGER = True
CELERYD_LOG_FORMAT = "[%(asctime)s: %(levelname)s/%(processName)s/%(name)s] %(message)s"


CELERYBEAT_SCHEDULE = {
    "runs-every-60-seconds": {
        "task": "tasks.runMapReduceQueries",
        "schedule": timedelta(seconds=60),
        "args": ()
    },
}

[EDIT3]：我们的基础架构如下图2所示：