rabbitmqctl正确报告了数千个排队任务：
$ sudo rabbitmqctl -q list_queues name messages messages_ready messages_unacknowledged
default 13142 13126 16
然而芹菜报道：
>>> len(app.control.inspect().active()['celery@default'])
4
>>> len(app.control.inspect().scheduled()['celery@default'])
1
>>> len(app.control.inspect().reserved()['celery@default'])
16
>>> len(app.control.inspect().revoked()['celery@default'])
0
正确的数量（数千）任务似乎出现在app.control.inspect().stats()['celery@default']['total']中，但我真的想知道python中正确的未完成排队任务的数量，{{1似乎只报告了16个左右 - 也许有一个限制？
如果不使用对active()的特权子进程调用，如何从python中获取完整的排队任务数，最好是通过rabbitmqctl（顺便说一下，这个服务器目前正在使用Celery 3.1.8）
答案 0 :(得分：5)
Celery的app.control.inspect将检查仅由正在运行的工作人员处理的任务。
即使您有数千个任务在队列中，您的工作人员也会在任何给定的时间点执行少量指定的任务。这些是active个任务。
除此之外，工作人员可以预取一些将为该工作人员保留的任务。这些将显示在reserved任务中。
如果您为自己的任务设置了ETA，或者如果有定期任务，则会有scheduled个任务。
看起来你已经启动了一个并发度为4的工作者（或者是4核计算机上具有默认设置的worker）。所以主动任务是4.每个工作进程预取了4个任务，这导致了16个保留任务。
AFAIK，无法获得芹菜队列中的任务总数。
然而，有几个python解决方案可以获取队列中的消息总数。您可以查看my other answer here以了解其他方法。
更新
pika是一个与rabbitmq交互的python客户端。您可以使用它来消费消息。这是每封邮件simple example to consume。您可以在pika docs上查看更多usage examples。