用途：为 Django 项目提供 Celery 后台任务与定时作业的实现模式与最佳实践，适合需要异步处理、重试与周期调度的场景。
核心原则：任务需幂等（重复执行结果一致）；参数应传主键 ID 而非模型实例，且必须可 JSON 序列化；失败必须记录日志，不能静默吞异常；对外部服务重试应采用指数退避。
任务设计：将任务放在 apps/<app>/tasks.py；可复用任务用 @shared_task；需要重试、任务 ID 或状态更新时用 bind=True；为任务签名加类型提示；记录任务开始、完成与失败日志。参数保持简单可序列化（str、int、dict、list），任务开始时校验引用对象是否存在。
重试策略：内部可预测恢复的操作（如数据库锁）用固定延迟；可能限流或恢复时间不定的外部 API 用指数退避；校验错误、业务逻辑失败等永久错误不重试。配置上按可接受总等待时间设置 max_retries，用 retry_jitter=True 防止惊群，用 retry_backoff_max 限制最大等待，用 autoretry_for 对特定异常自动重试。
幂等模式：处理前查状态，已完成则跳过；用状态字段（pending → processing → complete/failed）配合 select_for_update() 保证并发安全；用数据库唯一约束防止重复处理。
周期任务（Beat）：在 config/celery.py 的 beat_schedule 中配置调度；时间型用 crontab()，间隔型用浮点秒数；周期任务保持轻量，重活派生子任务。
应避免的反模式：传模型实例而非 ID；非幂等操作；静默异常处理；缺少生命周期日志；长时间任务无进度更新；对永久失败重试。
命令：Worker：uv run celery -A config worker -l info；Beat：uv run celery -A config beat -l info；监控：uv run celery -A config flower。
限制：资料未提供具体版本要求、依赖安装步骤、配置示例及兼容性说明。