Funboost — 一行 @boost 装饰器，让 Python 函数获得 40+ 种消息队列 + 分布式调度 + FaaS 微服务的能力。以下是您的核心学习资源导航：
| 资源类型 | 链接地址 | 说明 |
|---|---|---|
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| 📄 超级 AI 上下文文档 | 👉 funboost_all_docs_and_codes.md | 约 900K 上下文，包含 Rules、Skills、完整教程、源码和使用 Demo，直接投喂给 AI 即可让它帮你写代码 |
Funboost 用一行 @boost 即可为项目中任意函数接入分布式调度、队列与 FaaS 等能力；宏观定位与典型场景见下文 1.0.4。
Funboost 的核心价值主张：把复杂留给框架，把简单留给用户。
<iframe src="https://ydf0509.github.io/funboost_git_pages/index2.html" width="100%" height="2400" style="border:none;"></iframe> 您的浏览器不支持音频播放。funboost 采用经典的 生产者 → Broker → 消费者 架构模型，并支持可选的 RPC 模式（消费者 → 生产者）。
虽然 funboost 的功能丰富度远超 scrapy 等专业框架，但其架构设计却保持了极致的简洁性，核心流程一目了然。
funboost使用极其简单，只有一行@boost，但是用户能想得到的功能全都有。良好的软件设计架构，以致funboost框架可以扩展无限可能。
从funboost 思维导图来看，funboost支持 40+ 种消息队列支持、30+ 种任务控制功能、所有python并发模式、rpc、微批消费、cdc事件驱动、 funboost管理可视化、分布式定时任务、faas 热加载、workflow任务编排、funspider和boost_spider爬虫、promethus指标监控、opentelemetry全链路任务追踪等， 适用范围顶python编程半边天。
思维导图图片分辨率大，建议下载保存，用本地图片软件查看。
pip install funboost --upgrade
或 pip install funboost[all] #一次性安装所有小众三方中间件 funboost 通过一行 @boost 装饰器，将普通函数升级为分布式计算单元。功能是重量级的，使用方式却是极致轻量级的——只有 @boost 一行代码需要写。99% 用过 funboost 的用户核心感受是：方便、高速、强大、自由。
无论新老项目，Funboost 都能无缝融入，提供以下核心能力：
-
🌐 需要分布式？ 没问题！Funboost 支持 40+种 消息队列中间件。只要是叫得上名字的 MQ（甚至包括数据库、文件系统），它都能支持。
-
⚡ 需要 FaaS (Function as a Service)？ 这是亮点！ 借助
funboost.faas，您可以一键将普通函数转化为 HTTP 微服务接口。函数自动发现，发布消息、获取结果、管理任务，瞬间完成 Serverless 般的体验。 -
🚀 需要并发？ 满足你！Python 所有的并发模式（线程、协程、多进程）任你选择，甚至支持它们叠加使用，榨干 CPU 性能。
-
🛡️ 需要可靠性？ 稳如泰山！消费确认 (ACK)、自动重试、死信队列 (DLQ)、断点续爬... 即使服务器宕机，任务也绝不丢失。
-
🎛️ 需要控制力？ 如臂使指！精准 QPS 控频、分布式限流、定时任务、延时任务、超时熔断、任务过滤... 给您三十多种控制武器。
-
📊 需要监控？ 一目了然！开箱即用的 funweb (Funboost Web Manager)，让您对任务状态、队列积压、消费者实例等信息了如指掌。
-
🦅 需要自由？ 零侵入！它不绑架您的代码，不强管您的项目结构。随时能用，随时能走，还您最纯粹的 Python 编程体验。
边界与定位难用一句话概括，发散性阐述见文档 6.0b 章节；学习是否值得花时间，详见文档 6.0 章节评估。
核心比喻：
funboost与celery的关系，如同 iPhone 与 诺基亚塞班。 它们的核心功能虽都是通讯（任务调度），但不能因为功能重叠就判定为重复造轮子。正如 iPhone 重新定义了手机，Funboost 正在重新定义分布式任务调度，让“框架奴役”成为历史。
1. 共同点 两者本质上都是基于分布式消息队列的异步任务调度框架，遵循经典的编程思想：
生产者 (Producer)->中间件 (Broker)->消费者 (Consumer)
2. 核心区别
| 维度 | Celery (重型框架) | Funboost (函数增强器) |
|---|---|---|
| 设计理念 | 框架奴役：代码需围绕 Celery 的架构和 App 实例组织。 | 自由赋能：非侵入式设计，为任意函数插上分布式的翅膀。 |
| 一等公民 | Celery App 实例 (Task 是二等公民) |
用户函数 (无需关注 App 实例) |
| 核心语法 | 需定义 App，使用 @app.task |
直接使用 @boost 装饰器 |
| 易用性 | 需规划特定的项目结构，上手门槛较高。 | 极简，任意位置的新旧函数加上装饰器即可用。 |
| 性能表现 | 传统性能基准。 | 断层式领先：发布性能是 Celery 的 22倍，消费性能是 46倍。 |
| 功能广度 | 支持主流中间件。 | 支持 40+ 种中间件，拥有更多精细的任务控制功能。 |
| AI 辅助编程 | 官方文档需人工亲自阅读，学习成本高。 | 超级 AI 上下文文档：funboost_all_docs_and_codes.md（约 900K 上下文），可直接投喂给 AI，让 AI 帮你写代码、解答问题，无需吃苦看文档。 |
funboost 全面覆盖 Python 生态下的并发执行方式，并支持灵活的组合叠加：
- 基础并发模式：支持
threading(多线程)、asyncio(异步IO)、gevent(协程)、eventlet(协程) 以及单线程模式。 - 叠加增强模式：支持 多进程 (Multi-Processing) 与上述任一细粒度并发模式（如多线程或协程）进行叠加，最大限度利用多核 CPU 资源。
得益于强大的架构设计，在 funboost 中 “万物皆可为 Broker”。不仅涵盖了传统 MQ，更拓展了数据库、网络协议及第三方框架。
- 传统消息队列：RabbitMQ, Kafka, NSQ, RocketMQ, MQTT, NATS, Pulsar 等。
- 数据库作为 Broker：
- NoSQL: Redis (支持 List, Pub/Sub, Stream 等多种模式), MongoDB.
- SQL: MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server, SQLite (通过 SQLAlchemy/Peewee 支持).
- 网络协议直连：TCP, UDP, HTTP, gRPC (无需部署 MQ 服务即可实现队列通信)。
- 文件系统：本地文件/文件夹, SQLite (适合单机或简单场景).
- 事件驱动 (CDC)：支持 MySQL CDC (基于 Binlog 变更捕获)，使 Funboost 具备了事件驱动能力，设计理念远超传统任务队列。
- 第三方框架集成：可直接将 Celery, Dramatiq, Huey, RQ, Nameko 等框架作为底层 Broker，利用 Funboost 的统一接口调度它们的核心。
答案是：极易上手。Funboost 是"反框架"的框架。
-
🎯 核心极简 整个框架只需要掌握
@boost这一个装饰器及其入参（BoosterParams）。所有的用法几乎都遵循 1.3 章节 示例的模式，一通百通。 -
🔄 进退自如（双模运行） 加上
@boost装饰器后，你的函数依然保持纯洁：- 调用
fun(x, y)：直接运行函数（同步执行，不经过队列）。 - 调用
fun.push(x, y)：发送到消息队列（分布式异步执行）。
- 调用
-
🤖 面向 AI 编程的超级 AI 上下文文档 Funboost 提供了
funboost_all_docs_and_codes.md（约 900K 上下文），可直接投喂给 AI（如 DeepSeek、Gemini 等百万上下文模型），实现极致的 AI 辅助编程体验。
👉 关于"Funboost 学习和使用难吗？"的详细深度回答，请参阅文档 6.0.c 章节。
可视化管理：Funboost 内置 funweb (Funboost Web Manager)，支持队列积压、消费者状态等核心指标监控，开箱即用。
用户口碑：95% 的用户初步使用后表示"相见恨晚"，核心评价：极致自由、零侵入、简单强大。
🚀 快速上手指南
- 文档说明：文档篇幅较长，主要包含原理讲解与框架对比（
How&Why）。- 学习捷径：您只需要重点学习 [1.3 章节] 的这 1 个例子即可！ 其他例子仅是修改
@boost装饰器中BoosterParams的入参配置。- 核心要点：
funboost极其易用，仅需掌握一行@boost代码。- 🤖 AI 辅助：强烈推荐阅读 [第 14 章]，学习如何利用 AI 大模型快速掌握
funboost的用法。
🔗 在线文档地址：ReadTheDocs - Funboost Latest 超级 AI 上下文文档：funboost_all_docs_and_codes.md
- GitHub 项目主页：ydf0509/funboost
- nb_log 日志文档：NB-Log Documentation
本节用示意图、与线程池的对比以及 1.2.2 任务控制功能矩阵 展开能力细节；框架总体定位与适用场景已在上文 1.0.4 说明。
funboost示图：
也就是这种非常普通的流程图,一样的意思
以下两种方式均实现 10并发 运行函数 f。Funboost 更加简洁且具备扩展性。
import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
def f(x):
time.sleep(3)
print(x)
pool = ThreadPoolExecutor(10)
if __name__ == '__main__':
for i in range(100):
pool.submit(f, i)import time
from funboost import boost,BoosterParams, BrokerEnum
# 仅需一行装饰器，即可获得 10 线程并发 + 消息队列能力
@boost(BoosterParams(queue_name="test_insteda_thread_queue",
broker_kind=BrokerEnum.MEMORY_QUEUE,
concurrent_num=10,
is_auto_start_consuming_message=True))
def f(x):
time.sleep(3)
print(x)
if __name__ == '__main__':
for i in range(100):
f.push(i)FunboostPool 完美平替 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor，只需要替换一行实例化代码，无任何负担，兼容用户老项目到极致了。
详见教程 4.38章节 ## 4.38 MemoryFunboostPool 和 FunboostPool 的使用
from funboost import MemoryFunboostPool,FunboostPool
pool = MemoryFunboostPool(10,) # 完美支持submit 和map，入参和返回类型一致。
future = pool.submit(task_fun, 1, 2) # future类型是 concurrent.futures.Future 。
print(future.result()) # 一样能通过future获取结果Funboost 将分布式系统的复杂性封装于内核，向下屏蔽基础设施差异，向上提供标准化的调度原语。以下是框架核心能力的 7 维全景视图：
| 能力模块 | 技术特性说明 |
|---|---|
| Broker 适配 | 40+ 协议支持：RabbitMQ, Kafka, RocketMQ, Pulsar, NATS, Redis (List/Stream/PubSub), SQL/NoSQL, 文件系统, TCP/UDP/HTTP。 |
| FaaS 微服务 | 自动路由：通过 funboost.faas，消费函数自动注册为 FastAPI/Flask/Django 接口；支持 服务发现 与 热更新。 |
| CDC 事件驱动 | Binlog 监听：支持 MYSQL_CDC，实现数据库变更实时触发函数执行，轻量级替代 Canal/Flink 组件。 |
| 框架托管 | 无缝兼容：支持接管 Celery, Dramatiq, RQ, Huey 等框架作为底层驱动，统一上层 API。 |
| 异构通信 | 多协议支持：支持 gRPC 双向通信与 MQTT 物联网协议集成。 |
- 混合并发模型：原生支持
Threading、Gevent、Eventlet、Asyncio(原生事件循环)、Single_thread五种模式。 - 多进程叠加：支持
mp_consume(n)，在上述并发模式之上叠加 多进程，突破 GIL 限制，充分利用多核 CPU。 - 微批处理 (Micro-Batch)：提供
MicroBatchConsumerMixin，支持自动缓冲聚合单条消息进行批量处理（如批量 DB 写入），显著提升 I/O 吞吐。 - 零拷贝模式：内存队列支持
Ultra-Fast模式，跳过序列化开销，实现进程内微秒级通信。
- 心跳级 ACK：基于消费者心跳检测的 ACK 机制。可识别进程僵死或崩溃，秒级回收并重发未确认任务，避免长耗时任务被误判。
- 异常重试：支持指数退避策略，支持针对特定异常类型的重试配置。
- 死信队列 (DLQ)：重试耗尽或捕获特定异常后，自动将消息移交死信队列，保障现场数据不丢失。
- 全量持久化：支持将函数入参、执行结果、耗时、异常堆栈自动持久化至 MongoDB/MySQL，实现数据可回溯。
- 多维监控告警：内置 5 种告警方式（告警 Mixin、熔断器钩子、Prometheus 指标、Mongo 轮询、ELK 日志），支持按连续失败次数或滑动窗口错误率触发告警。
- 告警通道：钉钉、企业微信、飞书、Webhook 等；任务恢复后自动发送恢复通知，形成故障闭环。详见文档 6.30 章节。
- 精准控频 (QPS)：原生支持从极低频（0.00001次/秒）到高频（50000次/秒）的 QPS 速率限制，以匀速间隔的方式执行任务。
- 周期额度 (Quota)：支持在指定周期（如1分钟）内限制任务执行的总次数，任务可随到随执行（非匀速）。例如：设置"每分钟最多执行100次"，100次额度用完后将等待下一周期。此功能用法详见 4b.12 章节。
- 分布式限流：基于funboost的Redis 心跳信息协调，实现跨服务器、跨容器的 全局流量控制。
- 分组消费：支持
consume_group，按业务组别启动消费者，实现大单体应用的资源隔离。 - 手动熔断管理：支持运行时动态下发指令，实时 暂停/恢复 指定队列的消费。
- 自动熔断管理：使用CircuitBreakerConsumerMixin扩展，支持自动熔断、半开、恢复，支持阻塞模式和降级模式。
- 批处理流控：提供
wait_for_possible_has_finish_all_tasks，支持脚本级的任务清空等待。
- Workflow 编排：内置声明式编排原语，支持 Chain (串行)、Group (并行)、Chord (回调) 模式。
- 分布式定时：集成
APScheduler，支持 Crontab/Interval/Date 触发器，利用分布式锁防止多实例重复执行。 - 延时任务：原生支持
countdown(相对时间) 和eta(绝对时间) 的延迟调度。 - 任务去重：基于函数入参指纹进行去重（支持 TTL 有效期），屏蔽 URL 随机参数干扰。
- 链路追踪：原生集成 OpenTelemetry，支持接入 Jaeger/SkyWalking，自动注入 Context 实现跨组件全链路追踪。
- 指标监控：内置 Prometheus Exporter，支持 Pull 和 PushGateway 模式，通过 Grafana 展示实时指标。
- Web 控制台：自带可视化管理界面，支持查看积压量、QPS 曲线、消费者元数据
- 远程运维：支持
RemoteTaskKiller终止执行中的任务；支持fabric_deploy代码热部署；funweb 支持脚本部署、进程监控、日志查看与检索。
- FCT 上下文：提供
from funboost import fct全局对象，在函数调用链任意位置获取 TaskID、重试次数等元数据。 - 全语法支持：完整支持 类方法 (classmethod)、实例方法 (instance method)、异步函数 (async def) 作为消费主体。
- 生命周期 Hook：提供
consumer_override_cls接口，支持重写消息清洗、结果回调等核心逻辑，兼容 非标准格式消息，支持重写任何任意父类方法。 - 对象传输：支持 Pickle 序列化选项，允许直接传递自定义 Python 对象作为任务参数。
- 超级装饰器： 即使用户不需要分布式和消息队列，也可以使用
@boost装饰器配合 MEMORY_QUEUE 模式，一个@boost装饰器就能实现并发控制、QPS 限流、自动重试、任务去重等 10+ 种功能，抵得上 10 个常规装饰器叠加使用。
⚠️ 环境准备 (重要)在运行代码前，请确保您了解
PYTHONPATH的概念。 Windows cmd 或 Linux 运行时，建议将PYTHONPATH设置为项目根目录，以便框架自动生成或读取配置。 👉 点击学习 PYTHONPATH
这个例子演示了如何将一个普通的求和函数变成分布式任务。
代码逻辑说明：
- 定义任务：使用
@boost装饰器，指定队列名task_queue_name1和 QPS5。 - 发布任务：调用
task_fun.push(x, y)发送消息。 - 消费任务：调用
task_fun.consume()启动后台线程自动处理。
import time
from funboost import boost, BrokerEnum, BoosterParams
# 核心配置：使用本地 SQLite 作为消息队列，QPS 限制为 5
@boost(BoosterParams(
queue_name="task_queue_name1",
qps=5,
broker_kind=BrokerEnum.SQLITE_QUEUE
))
def task_fun(x, y):
print(f'{x} + {y} = {x + y}')
time.sleep(3) # 模拟耗时，框架会自动并发绕过阻塞
return x + y
if __name__ == "__main__":
# 1. 生产者：发布 100 个任务
print(task_fun(10,20)) # 即使task_fun加了@boost装饰器，task_fun函数仍能直接本地调用，函数入参不会发到消息队列。这就是双模运行。
for i in range(100):
task_fun.push(i, y=i * 2) # 发布消息 {"x":i,"y":i*2} 到消息队列task_queue_name1 中。
# 2. 消费者：启动循环调度
task_fun.consume()💡 Tips 如果在 Linux/Mac 上使用
SQLITE_QUEUE报错read-only，请在funboost_config.py中修改SQLLITE_QUEUES_PATH为有权限的目录（详见文档 10.3）。
运行效果截图：
发布任务截图：
消费任务截图：
如果你的消费函数是 async def，可以开启 ConcurrentModeEnum.ASYNC 并发模式，配合 aio_push 发布消息。
import asyncio
from funboost import boost, BrokerEnum, BoosterParams, ConcurrentModeEnum,AioAsyncResult
@boost(BoosterParams(
queue_name='async_demo_queue',
qps=10,
concurrent_mode=ConcurrentModeEnum.ASYNC, # 切换为 asyncio 并发
broker_kind=BrokerEnum.REDIS_ACK_ABLE,
is_using_rpc_mode=True
))
async def async_task(x: int, y: int):
await asyncio.sleep(0.5) # 模拟异步 IO
return x + y
async def main():
# 异步发布，直接返回 AioAsyncResult
aio_result:AioAsyncResult = await async_task.aio_push(10, 20)
result = await aio_result.result # await 获取 RPC 结果
print(f'异步结果: {result}')
if __name__ == '__main__':
async_task.consume() # 非阻塞启动消费
asyncio.run(main())💡 要点
- 消费函数必须为
async def，且设置concurrent_mode=ConcurrentModeEnum.ASYNC- 发布用
await func.aio_push()，获取结果用await aio_result.result- 不需要 RPC 结果时，可去掉
is_using_rpc_mode=True，直接await func.aio_push()即可
这是一个集大成的例子，展示了 Funboost 的核心能力：
- ✅ 参数复用：继承
BoosterParams减少重复代码。 - ✅ RPC 模式：发布端同步获取消费结果。
- ✅ 丝滑启动：非阻塞连续启动多个消费者。
- ✅ 定时任务：基于
APScheduler的强大定时能力。
import time
from funboost import boost, BrokerEnum, BoosterParams, enable_ctrl_c_quit_on_windows, ConcurrentModeEnum, ApsJobAdder
# 1. 定义公共配置基类，减少重复代码
class MyBoosterParams(BoosterParams):
broker_kind: str = BrokerEnum.REDIS_ACK_ABLE
max_retry_times: int = 3
concurrent_mode: str = ConcurrentModeEnum.THREADING
# 2. 消费函数 step1：演示 RPC 模式
@boost(MyBoosterParams(
queue_name='s1_queue',
qps=1,
is_using_rpc_mode=True # 开启 RPC，支持获取结果
))
def step1(a: int, b: int):
print(f'step1: a={a}, b={b}')
time.sleep(0.7)
# 函数内部可以继续发布任务给 step2
for j in range(10):
step2.push(c=a+b+j, d=a*b+j, e=a-b+j)
return a + b
# 3. 消费函数 step2：演示参数覆盖
@boost(MyBoosterParams(
queue_name='s2_queue',
qps=3,
max_retry_times=5 # 覆盖基类默认值
))
def step2(c: int, d: int, e: int=666):
time.sleep(3)
print(f'step2: c={c}, d={d}, e={e}')
return c * d * e
if __name__ == '__main__':
# --- 启动消费 ---
step1.consume() # 非阻塞启动
step2.consume()
step2.multi_process_consume(3) # 叠加 3 个进程并发
# --- RPC 调用演示 ---
async_result = step1.push(100, b=200)
print('RPC 结果：', async_result.result) # 阻塞等待结果
# --- 批量发布演示 ---
for i in range(100):
step1.push(i, i*2)
# publish 方法支持更多高级参数（如 task_id）
step1.publish({'a':i, 'b':i*2}, task_id=f'task_{i}')
# --- 定时任务演示 (APScheduler) ---
# 方式1：指定日期执行
ApsJobAdder(step2, job_store_kind='redis', is_auto_start=True).add_push_job(
trigger='date', run_date='2025-06-30 16:25:40', args=(7, 8, 9), id='job1'
)
# 方式2：间隔执行
ApsJobAdder(step2, job_store_kind='redis').add_push_job(
trigger='interval', seconds=30, args=(4, 6, 10), id='job2'
)
# enable_ctrl_c_quit_on_windows使windows能ctrl+c退出，这是非必须的，不加也可以。
enable_ctrl_c_quit_on_windows()🧠 设计哲学 Funboost 提倡 “反框架” 思维：你才是主角，框架只是插件。
task_fun(1, 2)是直接运行函数，task_fun.push(1, 2)才是发布到队列。 随时可以拿掉@boost，代码依然是纯粹的 Python 函数。
如果你追求极致简洁，也可以直接使用 @BoosterParams 作为装饰器，效果等同于 @boost(BoosterParams(...))。
# 极简写法
@BoosterParams(queue_name="task_queue_simple",qps=5)
def task_fun(a, b):
return a + b这种直接在 @boost传参，而不使用 BoosterParams来传各种配置，是过气写法不推荐，因为不能代码补全了。
# ⚠️ 反例：过时写法，不推荐！
@boost(queue_name="task_queue_simple",qps=5)
def task_fun(a, b):
return a + b可视化管理后台提供了强大的监控与运维能力，以下是核心功能截图：
函数消费结果：可查看和搜索函数实时消费状态和结果
队列操作：查看和操作队列，包括清空、暂停消费、恢复消费
队列操作：查看消费曲线图，查看各种消费指标（历史运行次数、失败次数、近10秒完成/失败、平均耗时、剩余消息数量等）
RPC调用：在网页上对30种消息队列发布消息并获取函数执行结果；可根据task_id获取结果
定时任务管理：列表页
Python 受限于 GIL（全局解释器锁），单进程无法利用多核 CPU；加上动态语言的原生性能瓶颈，横向扩展是提升吞吐量的必经之路。Funboost 让这一切变得简单——代码无需任何修改，即可从单机无缝扩展到多进程、Docker 容器或多台物理机。
以 1.3 章节 的求和代码为蓝本，修改 @boost 中的参数（如 qps、concurrent_num），添加 time.sleep() 模拟耗时，观察控制台输出即可体会分布式、并发和控频的实际效果。
🤖 AI 助教：强烈推荐参考 [文档第 14 章]，利用 AI 大模型快速精通 funboost。
Funboost 自身性能与 Celery 相比已有数量级优势（见文档 2.6、2.9）。将 Celery 作为 Broker（BrokerEnum.CELERY），是在保留 Funboost 调度与开发体验的前提下，借 Celery 生态打消部分用户对“调度核心是否够稳”的顾虑——底层仍是 Celery 队列与执行，上层由 Funboost 统一入口与配置。
| 🆚 招式对决 | 🛑 原生 Celery (旧派宗门的桎梏) | 🟢 Funboost 御剑术 (新派宗师的洒脱) |
|---|---|---|
| 启动法门 (部署) |
念诵咒语：需死记硬背 worker/beat 等冗长命令行，稍有错漏便走火入魔。 |
意念合一：代码即启动，无需记忆任何咒语，python xx.py 一剑破万法。 |
| 门派规矩 (结构) |
清规戒律：强行规定目录结构，错置文件即被逐出师门，极其僵化。 | 无招胜有招：飞花摘叶皆可伤人，任意目录、任意文件皆可为战场，毫无束缚。 |
| 心法运转 (门槛) |
经脉逆行：需手动修炼 includes 和 task_routes，极易气血翻涌（配置报错）。 |
浑然天成：自动打通任督二脉，框架自动发现并注册任务，行云流水。 |
| 洞察天地 (体验) |
盲人摸象：@app.task 入参如雾里看花，IDE 无法感知，极易行差踏错。 |
天眼通：BoosterParams 开启全知视角，代码补全如神助，所见即所得。 |
📜 藏经阁 (代码示例)：完整示例见 11.1 章节。