关于异步操作的汇总

随着互联网用户体验，和性能的要求，异步操作越来越凸显重要性。
所谓异步操作勉强理解为事件发生不在同一时间完成。结合一些自己用到的技术总结一下此类运用。

基于后台：
redis resque

Resque是这样解决这些问题的：
后台任务的角色划分
其实从上面的问题已经可以看出，只靠一个消息队列是无法解决所有问题的，需要新的角色介入。在Resque中，一个后台任务被抽象为由三种角色共同完成：

Job | 任务 ： 一个Job就是一个需要在后台完成的任务，比如本文举例的发送邮件，就可以抽象为一个Job。在Resque中一个Job就是一个Class。
Queue | 队列 ： 也就是上文的消息队列，在Resque中，队列则是由Redis实现的。Resque还提供了一个简单的队列管理器，可以实现将Job插入/取出队列等功能。
Worker | 执行者 ： 负责从队列中取出Job并执行，可以以守护进程的方式运行在后台。
那么基于这个划分，一个后台任务在Resque下的基本流程是这样的：

将一个后台任务编写为一个独立的Class，这个Class就是一个Job。
在需要使用后台程序的地方，系统将Job Class的名称以及所需参数放入队列。
以命令行方式开启一个Worker，并通过参数指定Worker所需要处理的队列。
Worker作为守护进程运行，并且定时检查队列。
当队列中有Job时，Worker取出Job并运行，即实例化Job Class并执行Class中的方法。
至此就可以完整的运行完一个后台任务。

在Resque中，还有一个很重要的设计：一个Worker，可以处理一个队列，也可以处理很多个队列，并且可以通过增加Worker的进程/线程数来加快队列的执行速度。
更多详细见http://www.cnblogs.com/youxin/p/3986580.html

python celery
celery和Resque的设计理念有很大不同，Resque可以理解为将sql实现在类代码中，celery则是直接将要执行的sql记录到数据库表中做调用。

rake+crontab+时间表字段


rufus-scheduler

基于数据库：oracle存储过程+job