Во многопоточном парсере, когда необходимо раздавать уникальные записи таблицы, нужно использовать некоторый механизм для синхронизации доступа к базе данных и предотвращения конфликтов.
Вариант 1: Использование блокировок на уровне приложения.
Вы можете использовать механизм блокировок для гарантии, что каждый поток будет обрабатывать только уникальные записи таблицы. Например, вы можете использовать мьютекс (mutex) для синхронизации доступа к базе данных.
Когда парсер получает доступ к базе данных, он должен заблокировать соответствующую запись или набор записей, чтобы другие потоки не могли их обработать. После обработки записей, парсер должен снять блокировку, чтобы разрешить доступ другим потокам.
Однако, вы должны быть осторожны при использовании блокировок на уровне приложения, так как это может привести к проблемам с производительностью, особенно когда количество потоков парсера становится большим.
Вариант 2: Использование транзакций.
Вы можете использовать транзакции для обеспечения согласованного доступа к таблице. При старте парсера каждый поток может начать новую транзакцию и выполнить запрос для выборки следующей доступной уникальной записи. Транзакция должна быть установлена на уровне чтения изолированности (read committed), чтобы гарантировать, что выбранная запись не будет обработана другими потоками.
Когда парсер обрабатывает записи, он также может использовать блокировки на уровне строки или блокировки на уровне таблицы, чтобы предотвратить конфликты при обновлении или удалении записей.
После обработки записей, парсер должен совершить коммит транзакции, чтобы разрешить доступ другим потокам.
Вариант 3: Использование специализированных инструментов и библиотек.
Существуют специализированные инструменты и библиотеки, которые могут помочь с раздачей уникальных записей во многопоточном парсере. Некоторые из них предоставляют механизмы блокировки и синхронизации базы данных для параллельной обработки.
Например, можно использовать Redis или Apache Kafka для раздачи записей во многопоточном окружении. Redis предлагает набор команд и структур данных для обработки очередей и блокировок, тогда как Apache Kafka предоставляет высокопроизводительный и масштабируемый потоковый механизм обмена сообщениями.
Такие инструменты обеспечивают надежную и согласованную раздачу уникальных записей между потоками парсера, минимизируя потери производительности.
В итоге, выбор конкретного механизма раздачи уникальных записей во многопоточном парсере зависит от требований проекта и доступных ресурсов. Необходимо оценить производительность, надежность и сложность каждого решения, чтобы выбрать самое подходящее для вашего конкретного случая.