Rabbitmq 使用Pika BlockingConnection时，是否必须将basic_ack（）放在回调函数中

假设我已连接到RabbitMQ，如下所示：

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
    'localhost', 5672, '/', credentials))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue=getting_from_this_queue)
channel.basic_consume(
    callback, queue=getting_from_this_queue, no_ack=False)
channel.basic_qos( prefetch_count = 3 )

为了实现更好的并发性，我尝试将每个作业放置在内部队列中，并创建了一个while循环，以便为从该内部队列检索到的每个作业异步分派工作进程：

from Queue import Queue
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool

task_queue = Queue(10)
pool = Pool(20)

def worker(ch, method, job):
    # ...some heavy lifting...
     if job_gets_done:         # some abstraction
        print "job success"
        ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)   # PROBLEM : this seems not working
     else:
        print "job failed"

def callback(ch, method, properties, job):
     task_queue.put((ch,method,dn))     # put job in internal queue, block if full.

@threaded
def async_process_jobs():              # loop to get job and start thread worker.
    while True:
         params = task_queue.get()
         pool.apply_async( worker, params )   # param = (ch,method, job)


async_process_jobs()
channel.start_consuming()

问题是，在处理作业时，没有一个作业正确地发送确认（即使执行流真的通过它，即打印“作业成功”）。rabbitmq上的队列大小保持不变，为什么

在a中，基本的_ack（）放在callback（）中，但我的没有。这可能是问题的根源吗

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详细行为（可能不重要）：假设队列中有10000个作业，开始时，大约2000条消息进入未确认状态，然后所有消息都返回就绪状态，即使我的工作人员仍在处理和打印“作业成功”（确认）。

来自：

Pika在代码中没有任何线程概念。如果你想 使用带线程的Pika，确保每个线程都有Pika连接 线程，在该线程中创建。分享一只鼠兔是不安全的 跨线程的连接

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我遇到了类似的问题，我注意到： 如果工作完成得很快，则ack工作正常

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但是如果作业花费更多的时间，那么ack就不起作用，即使它发送出去。

顺便说一句，Python有许多类似的库，它们实际上支持线程；e、 拉比。