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go语言高可用 go语言可以用来干嘛

IT技术消息

go和net6性能Go语言是一种快速、可扩展的编程语言go语言高可用，可以用于开发快速、可扩展的服务器端程序 。Go语言具有内存安全和简洁的代码结构go语言高可用，可以有效提高程序的运行性能 。Go语言还提供go语言高可用了内置的并发支持，可以更有效地利用多核处理器的优势 。
Net6是一种高性能的网络框架 ， 它可以支持开发高性能的网络服务器应用程序 。Net6支持高效的网络通信，可以支持多种协议，如TCP、HTTP、HTTPS、UDP等，可以提供最高性能的网络应用程序 。Net6还提供go语言高可用了一个可扩展的事件驱动架构，可以支持多种事件处理器，可以有效地提高程序的运行性能 。
GO语言商业案例（十六）：Curve-Golang go语言高可用的创建是为go语言高可用了实现最大go语言高可用的用户效率和编码效率 。已经熟悉 Java 或 PHP 的程序员可以在几周内接受 Go 的培训（许多人最终会更喜欢它） 。在本文中go语言高可用 ， Dewet Diener 探讨了 Golang 的优缺点 ， 以及它的测试驱动开发 (TDD) 如何完美契合 。
Golang 由 Google 开发和设计，于 2009 年作为一种综合性编程语言首次出现，旨在最大限度地提高编码效率 。创建该语言的目的是修正其他已建立语言的缺陷 。尽管 Golang（或简称为“Go”）是一门年轻的语言，但已经积累了大量的开发人员 ， 因此go语言高可用我们想分享为什么在 Curve 我们喜欢 Golang，以及我们如何采用它来实现我们移动银行业务的目标到云端 。
Go 是一种精致的编程语言：它支持“所见即所得”的原则 ， 这意味着清晰易读的代码和更少的复杂抽象 。该语言本身易于使用且易于训练 。尽管如此 ， 作为一个相对较新的生态系统，要找到对 Go 具有广泛预先知识的工程师可能会很棘手 。
然而，与其他编程语言不同，Go 的创建是为了最大限度地提高用户效率 。因此，具有 Java 或 PHP 背景的开发人员和工程师可以在几周内获得使用 Go 的技能和培训——根据我们的经验，他们中的许多人最终更喜欢它 。
在 Curve，我们大力提倡测试驱动开发 (TDD) ， Go 的框架与这种方法保持一致 。通过简单地命名一个文件foo_test.go并在该文件中添加结构化测试函数，Go 将快速有效地运行您的单元测试 。这一创新功能提高了生产力，因为它可以更加专注于测试驱动的开发和改进的同行评审机会 。
Golang 具有出色的生产优化品质，例如内存占用小，这支持其在大型项目中作为构建块的能力，以及开箱即用的与其他架构的轻松交叉编译 。由于 Go 代码被编译为单个静态二进制文件，因此它可以轻松进行容器化，并且通过扩展，将 Go 部署到任何高可用性环境（例如 Kubernetes）中几乎是微不足道的 。
它提供了一种机制来保护工作负载，通过拥有非常纤薄的生产容器而没有任何无关的依赖项 。这使得构建、部署和维护基于 Go 的资产更加直接和安全，并为希望建立或发展其微服务战略的公司提供了可靠的选择 。
Go 是专门为满足我们快速发展的技术生态系统的需求而创建的 。例如，Go 可以满足您构建 API 所需的一切 ， 并将其作为其标准库的一部分 。它使用简单 ， 高性能的 http 服务器消除了团队设计新项目时经常发生的一些常见的 探索 和设计瘫痪问题——这对于一些其他流行语言（如 Java 和 Node.js）来说太常见了 。
Golang 还通过其内置于语言本身的自动格式化程序巧妙地解决了代码格式化分歧 。这完全消除了格式争议，进而提高了团队的生产力和注意力 。
尽管我是 Go 的拥护者，但它显然也不是没有缺陷 。一个争论不休的特性是 Go 没有显式接口，这是许多开发人员习惯的概念 。虽然不是有害的，但它可以使选择最适合您的结构的接口成为一项任务 。这是因为您不会像在其他流行的编程语言中那样编写 X 实现 Y，但您很快就会接受 。
依赖管理也是另一个不属于 Google Golang 开发团队原始设计的功能 。开源社区介入并创建了 Glide 和 Dep，最初的努力并没有完全解决问题 。从 Go 1.11 开始，添加了对模块的支持，这似乎已成为官方的依赖管理工具 。这些挑战并没有削弱 Go 作为一种高效编程语言的独创性，并且它继续为我们提供优于其他编程语言的显着优势 。
Golang 吸引了全球敏锐的开发人员的注意，并且围绕它的兴奋继续增长 。开源社区因有趣的项目而蓬勃发展；最著名的是 Docker 和 Kubernetes 。
正是这种新鲜、有创意但又简单的包装吸引了我们去Go：它是一种令人兴奋的编码语言，可以帮助我们在 Curve 中快速开发以构建更好的产品 。
golang使用Nsq1. 介绍
最近在研究一些消息中间件go语言高可用，常用的MQ如RabbitMQ,ActiveMQ,Kafka等 。NSQ是一个基于Go语言的分布式实时消息平台，它基于MIT开源协议发布 ， 由bitly公司开源出来的一款简单易用的消息中间件 。
官方和第三方还为NSQ开发了众多客户端功能库 ， 如官方提供的基于HTTP的nsqd、Go客户端go-nsq、Python客户端pynsq、基于Node.js的JavaScript客户端nsqjs、异步C客户端libnsq、Java客户端nsq-java以及基于各种语言的众多第三方客户端功能库 。
1.1 Features
1). Distributed
NSQ提供了分布式的 ， 去中心化，且没有单点故障的拓扑结构 ， 稳定的消息传输发布保障 ， 能够具有高容错和HA（高可用）特性 。
2). Scalable易于扩展
NSQ支持水平扩展 ， 没有中心化的brokers 。内置的发现服务简化了在集群中增加节点 。同时支持pub-sub和load-balanced 的消息分发 。
3). Ops Friendly
NSQ非常容易配置和部署，生来就绑定了一个管理界面 。二进制包没有运行时依赖 。官方有Docker image 。
4.Integrated高度集成
官方的 Go 和 Python库都有提供 。而且为大多数语言提供了库 。
1.2 组件
1.3 拓扑结构
NSQ推荐通过他们相应的nsqd实例使用协同定位发布者，这意味着即使面对网络分区 ， 消息也会被保存在本地，直到它们被一个消费者读取 。更重要的是，发布者不必去发现其他的nsqd节点，他们总是可以向本地实例发布消息 。
NSQ
首先，一个发布者向它的本地nsqd发送消息，要做到这点，首先要先打开一个连接，然后发送一个包含topic和消息主体的发布命令 ， 在这种情况下，go语言高可用我们将消息发布到事件topic上以分散到我们不同的worker中 。
事件topic会复制这些消息并且在每一个连接topic的channel上进行排队 ， 在我们的案例中，有三个channel，它们其中之一作为档案channel 。消费者会获取这些消息并且上传到S3 。
nsqd
每个channel的消息都会进行排队，直到一个worker把他们消费，如果此队列超出了内存限制，消息将会被写入到磁盘中 。Nsqd节点首先会向nsqlookup广播他们的位置信息，一旦它们注册成功，worker将会从nsqlookup服务器节点上发现所有包含事件topic的nsqd节点 。
nsqlookupd
2. Internals
2.1 消息传递担保
1）客户表示已经准备好接收消息
2）NSQ 发送一条消息，并暂时将数据存储在本地（在 re-queue 或 timeout）
3）客户端回复 FIN（结束）或 REQ（重新排队）分别指示成功或失败 。如果客户端没有回复, NSQ 会在设定的时间超时，自动重新排队消息
这确保了消息丢失唯一可能的情况是不正常结束 nsqd 进程 。在这种情况下，这是在内存中的任何信息（或任何缓冲未刷新到磁盘）都将丢失 。
如何防止消息丢失是最重要的，即使是这个意外情况可以得到缓解 。一种解决方案是构成冗余 nsqd对（在不同的主机上）接收消息的相同部分的副本 。因为你实现的消费者是幂等的，以两倍时间处理这些消息不会对下游造成影响，并使得系统能够承受任何单一节点故障而不会丢失信息 。
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 。
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，大家可以自行参考官网 ， 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
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
【go语言高可用 go语言可以用来干嘛】 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 。
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