Worker服务从数据库中获取待处理的作业，并逐一处理它们。加快处理速度的自然方法是生成多个（任意数量的）Worker服务实例（通过Docker swarm或类似的方式），并让它们同时处理待处理作业。
您如何确保两个worker实例不会处理同一个作业？
我曾想过使用一个中央的、非并行化的管理器服务来跟踪工人并向他们发送作业，而不是由工人来获取他们自己的作业，但我想总有一天管理器服务本身需要并行化。这个解决方案似乎只是把问题踢得更远一些。
Q : "你会如何 确保 该工人的两个实例不处理同一工作？"
简单的 。a ) 垄断访问方法，不得自由访问，减少任何工人的访问，加上... b ) 只让Job-Dispatcher执行这个Job-2-Worker的映射，再加上... c ) 将Job-Dispatcher的缩放设置为工作负载自适应（在较高负载下增加更多的功率），再加上...。d ) 让Job-Dispatcher在一些混合的同地分布式故障中幸存下来（是的，最好是作为一个分布式多代理、自我弹性的实体）。
现在，您已经拥有了一个安全的、大小合适的、可自适应扩展的、强大的&；防DDoS的智能系统。