Для обработки сообщений из RabbitMQ параллельно между разными воркерами, но последовательно в рамках одного topic'а, можно рассмотреть несколько альтернативных подходов, которые упрощают вашу текущую реализацию с использованием advisory locks и нескольких SQL-запросов.
### 1. Использование `prefetch` в RabbitMQ
Конфигурируйте каждого воркера так, чтобы он обрабатывал ограниченное количество сообщений (например, 1) из определенного topic'а, используя параметр `prefetch`:
```python
channel.basic_qos(prefetch_count=1)
```
Это позволит каждому воркеру обрабатывать только одно сообщение за раз, тем самым обеспечивая последовательную обработку для сообщений одного topic'а. Разнообразные воркеры могут обрабатывать разные topic'ы параллельно.
### 2. Использование маршрутизации с помощью специального идентификатора
Если вы имеете разные типы сообщений в одном topic'е, можно использовать уникальный идентификатор как ключ маршрутизации. Например, для каждой темы или для каждого уровня приоритетов создавайте отдельную очередь, и каждый воркер будет слушать одну из них.
### 3. Использование распределенной блокировки
Вместо advisory locks можно использовать механизмы разделяемой блокировки, такие как Redis или Zookeeper, чтобы синхронизировать доступ к сообщениям. Вот общий алгоритм:
1. При получении сообщения воркер пытается установить блокировку с идентификатором, соответствующим отдельному topic'у.
2. Если блокировка успешна, обрабатываем сообщение.
3. После завершения обработки воркер освобождает блокировку.
### 4. FIFO (First In, First Out) очереди
Использование очередей FIFO (например, Amazon SQS FIFO) может также помочь в упрощении проблемы. Сообщения в очереди будут обрабатываться в том порядке, в котором были добавлены, и могут быть распределены между несколькими воркерами для параллельной обработки.
### Пример реализации с помощью Redis:
```python
import redis
import time
class Worker:
def __init__(self, redis_url: str, topic: str):
self.redis = redis.Redis.from_url(redis_url)
self.topic = topic
def process_message(self, message):
# Обработка сообщения
print(f"Обработка сообщения: {message}")
def run(self):
while True:
message = self.get_next_message()
if message:
self.process_message(message)
def get_next_message(self):
# Устанавливаем блокировку
lock_key = f"lock:{self.topic}"
if self.redis.set(lock_key, "locked", ex=10, nx=True): # Блокировка на 10 секунд
# Получаем и обрабатываем следующее сообщение
message = self.dequeue_message()
self.redis.delete(lock_key) # Освобождаем блокировку
return message
else:
# Блокировка не была получена, ожидание
time.sleep(1)
def dequeue_message(self):
# Даем логику получения сообщения из RabbitMQ или базы данных
# Пример: return self.rabbitmq.dequeue(self.topic)
pass
```
### Заключение
Эти подходы позволяют упростить решение, избегая многократных SQL-запросов и advisory locks. Выбор конкретного метода зависит от вашей архитектуры и требований к производительности, но все предложенные стратегии могут помочь в создании более надежного и простого решения для обработки сообщений в RabbitMQ с учетом последовательности в рамках одного topic'а.