为何Heroku上的Docker化Django应用Celery任务无法启动？

1. 修复Celery实例冲突问题 #

你的代码里存在两个独立的Celery实例：celery.py中定义的app = Celery("mysite")，以及task.py里的app = Celery('transcribe')，这会导致任务无法被全局worker正确发现。

修改task.py，改用项目全局的Celery实例：

# task.py
from celery import shared_task

@shared_task
def transcribe_file_task(path, audio_language, output_file_type, dest_dir, session_id):
    print(f"TASK: {session_id}")
    # rest of code
    return output_file

2. 优化Celery Worker内存占用 #

Heroku基础dyno默认内存配额为512MB，你的celery dyno占用已达788MB（超出154%），会被Heroku强制限制资源，直接导致任务无法启动或执行中断。

调整Worker进程数 #

默认Celery会根据CPU核心数创建worker进程，Heroku基础dyno仅1核，手动指定进程数为1可大幅降低内存占用：
修改heroku.yml中的celery启动命令：

run:
  celery: celery -A mysite worker --loglevel=info --concurrency=1

限制子进程内存上限 #

添加--max-memory-per-child参数，限制每个子进程的内存峰值，超出后自动重启进程：

run:
  celery: celery -A mysite worker --loglevel=info --concurrency=1 --max-memory-per-child=256000

（256000单位为KB，即限制单进程内存不超过256MB）

3. 开启Celery详细日志排查 #

当前日志未包含Celery任务执行的细节，调整启动命令提升日志级别：

run:
  celery: celery -A mysite worker --loglevel=debug --concurrency=1

然后通过命令heroku logs -d celery -t实时查看celery dyno的日志，确认任务是否被接收、是否存在执行报错。

4. 验证Redis队列状态 #

通过Heroku CLI进入Redis控制台，检查任务是否被正确发送到队列：

heroku redis:cli
# 进入Redis后执行
LRANGE celery 0 -1

如果能看到任务数据，说明任务已成功发送到队列，问题出在worker端；如果队列中无任务，则需再次确认CELERY_BROKER_URL的环境变量配置是否生效。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者tthheemmaannii