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 。
2.8 没有严格的顺序
虽然Kafka由一个有序的日志构成 ， 但NSQ不是 。消息可以在任何时间以任何顺序进入队列 。在我们使用的案例中 ， 这通常没有关系，因为所有的数据都被加上了时间戳，但它并不适合需要严格顺序的情况 。
2.9 无数据重复删除功能
NSQ对于超时系统，它使用了心跳检测机制去测试消费者是否存活还是死亡 。很多原因会导致我们的consumer无法完成心跳检测 ， 所以在consumer中必须有一个单独的步骤确保幂等性 。
3. 实践安装过程
本文将nsq集群具体的安装过程略去，大家可以自行参考，比较简单 。这部分介绍下笔者实验的拓扑，以及nsqadmin的相关信息 。
3.1 拓扑结构
【go语言会宕机吗 go语言干嘛的】topology
实验采用3台NSQD服务，2台LOOKUPD服务 。
采用官方推荐的拓扑，消息发布的服务和NSQD在一台主机 。一共5台机器 。
NSQ基本没有配置文件，配置通过命令行指定参数 。
主要命令如下:
LOOKUPD命令
NSQD命令
工具类，消费后存储到本地文件 。
发布一条消息
3.2 nsqadmin
对Streams的详细信息进行查看，包括NSQD节点，具体的channel，队列中的消息数，连接数等信息 。
nsqadmin
channel
列出所有的NSQD节点:
nodes
消息的统计:
msgs
lookup主机的列表:
hosts
4. 总结
NSQ基本核心就是简单性，是一个简单的队列，这意味着它很容易进行故障推理和很容易发现bug 。消费者可以自行处理故障事件而不会影响系统剩下的其余部分 。
事实上，简单性是我们决定使用NSQ的首要因素，这方便与我们的许多其他软件一起维护，通过引入队列使我们得到了堪称完美的表现，通过队列甚至让我们增加了几个数量级的吞吐量 。越来越多的consumer需要一套严格可靠性和顺序性保障，这已经超过了NSQ提供的简单功能 。
结合我们的业务系统来看，对于我们所需要传输的发票消息，相对比较敏感 ， 无法容忍某个nsqd宕机，或者磁盘无法使用的情况，该节点堆积的消息无法找回 。这是我们没有选择该消息中间件的主要原因 。简单性和可靠性似乎并不能完全满足 。相比Kafka ， ops肩负起更多负责的运营 。另一方面，它拥有一个可复制的、有序的日志可以提供给我们更好的服务 。但对于其他适合NSQ的consumer，它为我们服务的相当好，我们期待着继续巩固它的坚实的基础 。
go语言会不会被其他语言淘汰掉？不能吧，现在用C语言搞开发都是用在更加底层的开发中，更加底层的开发需要高运行效率，go语言的运行效率是比不上C语言的，所以go语言在这些方面还无法取代C语言 。应该说是各有所长吧，go和C都有它们自己的适用环境，谁也不能取代谁 。
Go语言list（列表）2021-11-10
列表是一种非连续的存储容器 ， 有多个节点组成，节点通过一些变量记录彼此之间的关系
单链表和双链表就是列表的两种方法 。
原理：A、B、C三个人 ， B懂A的电话，C懂B的电话只是单方知道号码，这样就形成了一个单链表结构 。
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