在Odoo中使用task_queue实现异步任务队列

# 概述
在 odoo 中可以用自带的cron实现异步任务，这个cron基于多线程，任务消息存储到数据库的，在一些异步任务量大、异步要求效率更高的场合其表现并不是很好，而且定义cron xml也是比较繁琐的事，这时可以用 task_queue 模块来承载，task_queue 是基于 celery实现的，性能好，海量任务的场景也能从容应对

# 项目地址
https://github.com/JoneXiong/task_queue

# 安装
- pip install celery==4.1.0
- pip install sqlalchemy    (如果需要存储任务执行结果的话)
- pip install redis    (如果使用redis作为消息存储后端)

# 配置
在 odoo 的 conf 配置文件中可用的配置项:
```config
# 消息存储后端
celery_broker_url = redis://localhost

# 是否存储任务执行结果
celery_result_backend_db = postgresql://openerp:openerp@localhost/srm_sunwoda_180108

# 默认的队列
celery_default_queue = odoo

# 可选队列
celery_queues = queue1, queue2, queue3
```

# 使用
```python
from odoo.addons.task_queue.api import Async

@Aysnc()
@api.model
def func(self, a, b):
    pass

@Aysnc(queue='queue1')
@api.multi
def func1(self, a, b):
    pass

@Aysnc(queue='queue2')
@api.one
def func2(self, a, b):
    pass
```
注意：确保方法的参数均为可序列化的python内置类型

在调用前如果异步任务执行时会引用到刚变动的记录请执行下数据库 commit 使变动确实生效

多进程worker同时跑时可能会出现odoo的事务错误，建议odoo中多使用autocommit=True的模式操作数据库

# Worker的运行
参考如下task_worker.py 代码：
```python
# coding=utf-8

__import__('pkg_resources').declare_namespace('odoo.addons')

import odoo
from odoo.cli.shell import Shell

args = ['-c', 'xxx.conf']
Shell().init(args)

from odoo.addons.task_queue.tasks import *
```
启动: `celery -A task_worker worker --loglevel=info`

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