Question

我想在多个python进程之间共享BlockingChannel。为了发送 basic_ack来自其他python进程。

如何在多个python进程之间共享BlockingChannel。

以下是代码：

self.__connection__ = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
self.__channel__ = self.__connection__.channel()

我尝试使用pickle转储，但是它确实允许转储Channel并给出错误can't pickle select.epoll objects 使用以下代码

filepath = "temp/" + "merger_channel.sav"
pickle.dump(self.__channel__, open(filepath, 'wb'))

目标：

目标是从其他python进程的通道发送basic_ack。

Answer 1

在多个线程之间共享通道是一种反模式，您很难在进程之间共享它。

经验法则是每个进程1 connection和每个线程1 channel。

您可以通过以下链接阅读有关此问题的更多信息：

13 common RabbitMQ mistakes
RabbitMQ best practices
This SO线程对RabbitMQ和并发消耗进行了深入分析

如果要将消息使用与多处理结合在一起，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中，并在完成后对其进行确认。

使用pika.BlockingChannel和concurrent.futures.ProcessPoolExecutor的简单示例：

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)

以上循环将无休止地消耗example队列中的消息，并将其提交到进程池。您可以通过RabbitMQ consumer prefetch参数控制要同时处理的消息数量。检查pika.basic_qos，了解如何在Python中进行操作。

在多个python进程之间共享RabbitMQ通道

1 个答案: