PROSAGA码农传奇-rabbitmq-在多个python进程之间共享RabbitMQ通道

<div class =“post-text”itemprop =“text”>
  
    它是一个在多个线程之间共享通道的反模式，并且您不太可能设法在进程之间共享它。
  
  
    经验法则是1
     <code>
 connection
 </code>
     每个过程和1
     <code>
 channel
 </code>
     每个帖子。
  
  
    您可以通过以下链接阅读有关此事的更多信息：
  
  <OL>
    <LI>
      <a href="https://www.cloudamqp.com/blog/2018-01-19-part4-rabbitmq-13-common-errors.html" rel="nofollow noreferrer">
        13常见的RabbitMQ错误
      </A>
    </LI>
    <LI>
      <a href="https://www.cloudamqp.com/blog/2017-12-29-part1-rabbitmq-best-practice.html" rel="nofollow noreferrer">
        RabbitMQ最佳实践
      </A>
    </LI>
    <LI>
      <a href="https://stackoverflow.com/questions/18531072/rabbitmq-by-example-multiple-threads-channels-and-queues?answertab=votes#tab-top">
        这个
      </A>
       SO线程对RabbitMQ和并发消耗进行了深入分析
    </LI>
  </醇>
  
    如果要将消息使用与多处理配对，通常的模式是让主进程接收消息，将其有效负载传递到工作进程池并在完成后对其进行确认。
  
  
    简单的例子使用
     <code>
 pika.BlockingChannel
 </code>
     和
     <code>
 concurrent.futures.ProcessPoolExecutor
 </code>
    ：
  
   <pre>
 <code>
 def ack_message(channel, delivery_tag, _future):
 """Called once the message has been processed.
 Acknowledge the message to RabbitMQ.
 """
 channel.basic_ack(delivery_tag=delivery_tag)

for message in channel.consume(queue='example'):
    method, properties, body = message

future = pool.submit(process_message, body)
    # use partial to pass channel and ack_tag to callback function
    ack_message_callback = functools.partial(ack_message, channel, method.delivery_tag)
    future.add_done_callback(ack_message_callback)

</code>
 </pre>
  
    上面的循环将无休止地消耗来自的消息
     <code>
 example
 </code>
     排队并将它们提交到进程池。您可以通过RabbitMQ控制要同时处理的消息数量
    <a href="https://www.rabbitmq.com/consumer-prefetch.html" rel="nofollow noreferrer">
      消费者预取
    </A>
     参数。校验
    <a href="https://pika.readthedocs.io/en/stable/modules/adapters/blocking.html#pika.adapters.blocking_connection.BlockingChannel.basic_qos" rel="nofollow noreferrer">
       <code>
 pika.basic_qos
 </code>
    </A>
     看看如何在Python中完成它。
  
</DIV>