31.08.2026 Экспертиза, МенеджментДалеко не каждой системе необходим отдельный Kafka, RabbitMQ или специализированный message-брокер: для многих backend-продуктов очередь на базе PostgreSQL проще и надежнее в эксплуатации. Используя FOR UPDATE SKIP LOCKED, advisory locks, transactional outbox и корректную модель повторной обработки, можно связать изменение бизнес-данных и постановку фоновой задачи в одной транзакции. В статье разбираю реализацию пула обработчиков на Go, конкуренцию между потребителями и нарастающую задержку перед повтором. Показываю, как работать с очередью необработанных сообщений, корректной остановкой и очисткой накопившихся записей. А ещё определяю границу, после которой очередь поверх Postgres перестаёт быть прагматичным решением и проигрывает специализированному брокеру сообщений — по пропускной способности, времени отклика и управляемости. Проблема двух систем Почти в каждом backend-продукте пользователь оформляет заказ. Системе нужно отправить письмо, сформировать отчёт и вызвать внешние API. Выполнять такую задачу прямо в HTTP-запросе не всегда разумно. Увеличивается время ответа, а пользовательский сценарий становится зависимым от внешних сервисов. Команда обычно пользуется привычным набором: Kafka, RabbitMQ или Redis. Появляется риск рассинхронизации. Заказ уже сохранён в базе, но сообщение в брокер не отправлено. Процесс завершился между двумя операциями. Или обратная ситуация: задача стала доступна воркеру до того, как связанные с ней данные были зафиксированы в базе. Это ...
читать далее.
