關於 pipeline、queue、worker，我後來這樣理解
事情從這邊開始
從同事手上接了一個系統，他說這是「佇列系統」，但講著講著又變成 pipeline。
實際架構其實很單純：1 個 flask 服務接收 API，搭配 3 台 worker，每台會依序分別進行一段資料處理。
所以 queue (佇列) 就是 pipeline 嗎？queue 跟 worker 的關係又是什麼？於是我展開一系列研究…
先釐清這幾個名詞
pipeline，就是 queue 嗎？不是，實際上他們是不同層級的名詞。
queue 比較像一份待辦清單，有任務進來，就加到清單裡，並且依序處理。
相比之下，有另外一種處理任務的方式，是後進來的任務，會先被處理。
而 pipeline，則是指需要處理流程本身 —— 資料要依序走過一系列的步驟，才算處理完畢。
flowchart TB
root["pipeline 是不是<br> queue?"]
root --> Q["queue<br>FIFO 先進先出<br>排隊，先來的先處理"]
root --> S["stack<br>LIFO 後進先出<br>又稱 Stack-based queue"]
root --> P["pipeline<br>一段有順序的處理流程<br>跟 queue 不衝突"]
style root fill:#dce9f5,stroke:#5d8aa8 從接收到執行，中間的 broker
在佇列系統中，queue 負責儲存任務，worker 負責執行任務，中間還有個 broker 會負責訊息傳遞。
以 Python 常見的 worker framework Celery 來舉例，常見的組合是：以 Redis 來當作「broker」。 以前在做國貿時常看到這個字，意思是「掮客、報關行」，但通常在軟體界會稱為「訊息中介」。
broker 裡面包含前面提到的 queue ，也就是用來存放待辦清單的資料結構，當任務產生時，有一個地方可以存放，並且讓 worker 從這邊拿取任務去執行。
整個架構看起來會像這樣：
flowchart TB
A["主程式<br>（例如 Flask API）"] -->|"呼叫 task.delay()"| C1["Celery client/app<br>把 function 呼叫轉成<br>task message，送進 broker"]
subgraph B["broker（訊息中介）"]
Q["queue（FIFO 容器）<br>存放待處理任務"]
end
C1 -->|發送 task message| Q
Q -->|取出任務| C2["Celery worker<br>從 broker 取出任務，<br>實際執行"]
C2 --> T["執行任務"]
classDef celery fill:#f9e79f,stroke:#b7950b
class C1,C2 celery Redis 其實不太算是正統的 broker
研究過程中看到這句話，「Redis 嚴格來說不符合 broker 的定義」，那…為什麼大家還要用？
後來在研究 LLM resumable streaming 時，我發現作者 文章 也是用 Redis —— 還是 Redis Pub/Sub 這種模式。一挖之下，剛好回答了我前面的疑問：
Redis 剛推出時，只是一個 list 資料結構，存在記憶體裡，使用起來非常方便，也剛好符合 queue 這種需要暫時存放任務的需求，因此廣受歡迎。但換成任務不能漏、要求更嚴謹的生產環境，Redis 就沒那麼合適。
真正符合嚴格定義的 broker 必須有「任務管理」的能力，後來也的確演變出了 Redis Stream 來當作 message broker。
flowchart TB
DEF["broker 的嚴格定義"]
DEF --> A1["ACK"]
DEF --> A2["錯誤重試"]
DEF --> A3["delivery guarantee<br>at-least-once /<br>exactly-once"]
A1 -.-> R
A2 -.->|"用以上定義來判斷 Redis"| R
A3 -.-> R
R["Redis：<br>不算「正式」的 broker。<br>歷史演變："]
R --> L["Redis List<br>一開始的設計，使用方便，常被拿來當 queue 使用。<br>但沒有 ACK。"]
R --> ST["Redis Stream（晚於 List）<br>支援 ACK<br>為了 message broker 設計的。"]
R --> PS["Redis Pub/Sub<br>沒有 ACK<br>fire-and-forget 即時廣播。"]
style DEF fill:#dce9f5,stroke:#5d8aa8
style ST fill:#d5e8d4,stroke:#82b366
style L fill:#f5f5f5,stroke:#999999
style PS fill:#f5f5f5,stroke:#999999 worker 跟 queue 好像都會一起搭配使用，嗎？
回到一開始，觸發我一連串研究的佇列系統，看起來這的確是經典組合，queue 搭配上 worker。所以只要有任務處理，直接套用這個架構就好嗎？
不一定。兩者完全是可以拆開來考慮的，不同的場景，可以使用不同的技術，也沒有一定要兩者綁定使用。
我把什麼時候要使用 queue、什麼時候應該要加上 worker、決定的因素是什麼，畫成一張圖，幫助我建立心智模型 ——
簡單來說，任務的量，決定要不要 queue；任務的質，決定要不要 worker。
③ 只要 queue
活動開放報名瞬間，API 先回「已收到」，報名資料進佇列，之後依序寫入。
④ queue + worker
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① 主進程直接處理
後台手動匯出少量資料（幾十筆）
② 背景 worker
夜間批次產報表（時間固定、量可預期）
圖表較寬，可左右滑動查看；雙指放大可看得更清楚。