怎么用go语言登录单点 go语言用什么服务器( 三 )


2.2 简化配置和管理
单个 nsqd 实例被设计成可以同时处理多个数据流 。流被称为“话题”和话题有 1 个或多个“通道” 。每个通道都接收到一个话题中所有消息的拷贝 。在实践中,一个通道映射到下行服务消费一个话题 。
在更底的层面,每个 nsqd 有一个与 nsqlookupd 的长期 TCP 连接,定期推动其状态 。这个数据被 nsqlookupd 用于给消费者通知 nsqd 地址 。对于消费者来说,一个暴露的 HTTP /lookup 接口用于轮询 。为话题引入一个新的消费者,只需启动一个配置了 nsqlookup 实例地址的 NSQ 客户端 。无需为添加任何新的消费者或生产者更改配置 , 大大降低了开销和复杂性 。
2.3 消除单点故障
NSQ被设计以分布的方式被使用 。nsqd 客户端(通过 TCP )连接到指定话题的所有生产者实例 。没有中间人,没有消息代理,也没有单点故障 。
这种拓扑结构消除单链,聚合,反馈 。相反,你的消费者直接访问所有生产者 。从技术上讲 , 哪个客户端连接到哪个 NSQ 不重要,只要有足够的消费者连接到所有生产者 , 以满足大量的消息,保证所有东西最终将被处理 。对于 nsqlookupd,高可用性是通过运行多个实例来实现 。他们不直接相互通信和数据被认为是最终一致 。消费者轮询所有的配置的 nsqlookupd 实例和合并 response 。失败的,无法访问的,或以其他方式故障的节点不会让系统陷于停顿 。
2.4 效率
对于数据的协议,通过推送数据到客户端最大限度地提高性能和吞吐量的,而不是等待客户端拉数据 。这个概念,称之为 RDY 状态,基本上是客户端流量控制的一种形式 。
efficiency
2.5 心跳和超时
组合应用级别的心跳和 RDY 状态,避免头阻塞现象,也可能使心跳无用(即 , 如果消费者是在后面的处理消息流的接收缓冲区中,操作系统将被填满 , 堵心跳)为了保证进度,所有的网络 IO 时间上限势必与配置的心跳间隔相关联 。这意味着,你可以从字面上拔掉之间的网络连接 nsqd 和消费者 , 它会检测并正确处理错误 。当检测到一个致命错误 , 客户端连接被强制关闭 。在传输中的消息会超时而重新排队等待传递到另一个消费者 。最后 , 错误会被记录并累计到各种内部指标 。
2.6 分布式
因为NSQ没有在守护程序之间共享信息,所以它从一开始就是为了分布式操作而生 。个别的机器可以随便宕机随便启动而不会影响到系统的其余部分,消息发布者可以在本地发布 , 即使面对网络分区 。
这种“分布式优先”的设计理念意味着NSQ基本上可以永远不断地扩展 , 需要更高的吞吐量?那就添加更多的nsqd吧 。唯一的共享状态就是保存在lookup节点上 , 甚至它们不需要全局视图,配置某些nsqd注册到某些lookup节点上这是很简单的配置,唯一关键的地方就是消费者可以通过lookup节点获取所有完整的节点集 。清晰的故障事件——NSQ在组件内建立了一套明确关于可能导致故障的的故障权衡机制,这对消息传递和恢复都有意义 。虽然它们可能不像Kafka系统那样提供严格的保证级别,但NSQ简单的操作使故障情况非常明显 。
2.7 no replication
不像其他的队列组件,NSQ并没有提供任何形式的复制和集群,也正是这点让它能够如此简单地运行 , 但它确实对于一些高保证性高可靠性的消息发布没有足够的保证 。我们可以通过降低文件同步的时间来部分避免,只需通过一个标志配置,通过EBS支持我们的队列 。但是这样仍然存在一个消息被发布后马上死亡,丢失了有效的写入的情况 。

推荐阅读