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go语言广播 golang 广播

IT技术一个

golang使用Nsq1. 介绍
最近在研究一些消息中间件go语言广播，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语言广播我们将消息发布到事件topic上以分散到go语言广播我们不同的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
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 。
一学就会，手把手教你用Go语言调用智能合约智能合约调用是实现一个 DApp 的关键，一个完整的 DApp 包括前端、后端、智能合约及区块 链系统，智能合约的调用是连接区块链与前后端的关键 。
我们先来了解一下智能合约调用的基础原理 。智能合约运行在以太坊节点的 EVM 中 。因此要 想调用合约必须要访问某个节点 。
以后端程序为例，后端服务若想连接节点有两种可能，一种是双 方在同一主机 ， 此时后端连接节点可以采用 本地 IPC(Inter-Process Communication，进 程间通信)机制，也可以采用 RPC(Remote Procedure Call，远程过程调用)机制;另 一种情况是双方不在同一台主机，此时只能采用 RPC 机制进行通信 。
提到 RPC，读者应该对 Geth 启动参数有点印象 ， Geth 启动时可以选择开启 RPC 服务，对应的 默认服务端口是 8545 。。
接着，我们来了解一下智能合约运行的过程 。
智能合约的运行过程是后端服务连接某节点，将 智能合约的调用(交易)发送给节点，节点在验证了交易的合法性后进行全网广播，被矿工打包到 区块中代表此交易得到确认 ， 至此交易才算完成 。
就像数据库一样，每个区块链平台都会提供主流 开发语言的 SDK(Software Development Kit，软件开发工具包)，由于 Geth 本身就是用 Go 语言 编写的，因此若想使用 Go 语言连接节点、发交易，直接在工程内导入 go-ethereum(Geth 源码) 包就可以了，剩下的问题就是流程和 API 的事情了 。
总结一下，智能合约被调用的两个关键点是节点和 SDK 。
由于 IPC 要求后端与节点必须在同一主机 ， 所以很多时候开发者都会采用 RPC 模式 。除了 RPC，以太坊也为开发者提供了 json- rpc 接口，本文就不展开讨论了 。
接下来介绍如何使用 Go 语言，借助 go-ethereum 源码库来实现智能合约的调用 。这是有固定 步骤的 ， 我们先来说一下总体步骤，以下面的合约为例 。
步骤 01:编译合约，获取合约 ABI(Application Binary Interface ， 应用二进制接口) 。单击【ABI】按钮拷贝合约 ABI 信息 ， 将其粘贴到文件 calldemo.abi 中(可使用 Go 语言IDE 创建该文件，文件名可自定义，后缀最好使用 abi) 。
最好能将 calldemo.abi 单独保存在一个目录下，输入“ls”命令只能看到 calldemo.abi 文件，参 考效果如下:
步骤 02:获得合约地址 。注意要将合约部署到 Geth 节点 。因此 Environment 选择为 Web3 Provider 。
在【Environment】选项框中选择“Web3 Provider”，然后单击【Deploy】按钮 。
部署后，获得合约地址为:0xa09209c28AEf59a4653b905792a9a910E78E7407 。
步骤 03:利用 abigen 工具(Geth 工具包内的可执行程序)编译智能合约为 Go 代码 。abigen 工具的作用是将 abi 文件转换为 Go 代码 ， 命令如下:
其中各参数的含义如下 。(1)abi:是指定传入的 abi 文件 。(2)type:是指定输出文件中的基本结构类型 。(3)pkg:指定输出文件 package 名称 。(4)out:指定输出文件名 。执行后，将在代码目录下看到 funcdemo.go 文件 ， 读者可以打开该文件欣赏一下，注意不要修改它 。
步骤 04:创建 main.go ， 填入如下代码 。注意代码中 HexToAddress 函数内要传入该合约部署后的地址，此地址在步骤 01 中获得 。
步骤 04:设置 go mod ， 以便工程自动识别 。
前面有所提及，若要使用 Go 语言调用智能合约，需要下载 go-ethereum 工程 ， 可以使用下面 的指令:
该指令会自动将 go-ethereum 下载到“$GOPATH/src/github.com/ethereum/go-ethereum”，这样还算 不错 。不过，Go 语言自 1.11 版本后 ， 增加了 module 管理工程的模式 。只要设置好了 go mod，下载 依赖工程的事情就不必关心了 。
接下来设置 module 生效和 GOPROXY，命令如下:
在项目工程内 ， 执行初始化 ， calldemo 可以自定义名称 。
步骤 05:运行代码 。执行代码，将看到下面的效果，以及最终输出的 2020 。
上述输出信息中，可以看到 Go 语言会自动下载依赖文件，这就是 go mod 的神奇之处 。看到 2020 ， 相信读者也知道运行结果是正确的了 。
为什么go语言适合开发网游服务器端个人觉得golang十分适合进行网游服务器端开发go语言广播，写下这篇文章总结一下 。从网游go语言广播的角度看：要成功的运营一款网游go语言广播，很大程度上依赖于玩家自发形成的社区 。只有玩家自发形成一个稳定的生态系统，游戏才能持续下去，避免鬼城的出现 。而这就需要多次大量导入用户，在同时在线用户量达到某个临界点的时候 ， 才有可能完成 。因此，多人同时在线十分有必要 。再来看网游的常见玩法，除go语言广播了排行榜这类统计和数据汇总的功能外，基本没有需要大量CPU时间的应用 。以前的项目里，即时战斗产生的各种伤害计算对CPU的消耗也不大 。玩家要完成一次操作，需要通过客户端-服务器端-客户端这样一个来回，为了获得高响应速度，满足玩家体验，服务器端的处理也不能占用太多时间 。所以，每次请求对应的CPU占用是比较小的 。网游的IO主要分两个方面，一个是网络IO，一个是磁盘IO 。网络IO方面，可以分成美术资源的IO和游戏逻辑指令的IO，这里主要分析游戏逻辑的IO 。游戏逻辑的IO跟CPU占用的情况相似，每次请求的字节数很小 ， 但由于多人同时在线，因此并发数相当高 。另外，地图信息的广播也会带来比较频繁的网络通信 。磁盘IO方面 ， 主要是游戏数据的保存 。采用不同的数据库，会有比较大的区别 。以前的项目里，就经历了从MySQL转向MongoDB这种内存数据库的过程，磁盘IO不再是瓶颈 。总体来说，还是用内存做一级缓冲，避免大量小数据块读写的方案 。针对网游的这些特点，golang的语言特性十分适合开发游戏服务器端 。首先，go语言提供goroutine机制作为原生的并发机制 。每个goroutine所需的内存很少，实际应用中可以启动大量的goroutine对并发连接进行响应 。goroutine与gevent中的greenlet很相像 ， 遇到IO阻塞的时候，调度器就会自动切换到另一个goroutine执行 ， 保证CPU不会因为IO而发生等待 。而goroutine与gevent相比，没有了python底层的GIL限制，就不需要利用多进程来榨取多核机器的性能了 。通过设置最大线程数，可以控制go所启动的线程，每个线程执行一个goroutine，让CPU满负载运行 。同时，go语言为goroutine提供了独到的通信机制channel 。channel发生读写的时候，也会挂起当前操作channel的goroutine，是一种同步阻塞通信 。这样既达到了通信的目的，又实现同步，用CSP模型的观点看，并发模型就是通过一组进程和进程间的事件触发解决任务的 。虽然说 ， 主流的编程语言之间，只要是图灵完备的，他们就都能实现相同的功能 。但go语言提供的这种协程间通信机制，十分优雅地揭示了协程通信的本质 ， 避免了以往锁的显式使用带给程序员的心理负担，确是一大优势 。进行网游开发的程序员，可以将游戏逻辑按照单线程阻塞式的写，不需要额外考虑线程调度的问题，以及线程间数据依赖的问题 。因为，线程间的channel通信，已经表达了线程间的数据依赖关系了 ， 而go的调度器会给予妥善的处理 。另外，go语言提供的gc机制，以及对指针的保护式使用，可以大大减轻程序员的开发压力，提高开发效率 。展望未来 ， go语言广播我期待go语言社区能够提供更多的goroutine间的隔离机制 。个人十分推崇erlang社区的脆崩哲学，推动应用发生预期外行为时 ， 尽早崩溃，再fork出新进程处理新的请求 。对于协程机制，需要由程序员保证执行的函数不会发生死循环 ， 导致线程卡死 。
怎么使用golang的channel做广播当监听者数量已知时
让每个worker监听专有的广播channel,并且从主channel中派发消息到每一个专有的广播channel中 。
type worker struct {
namestring
source chan interface{}
quitchan struct{}
}
func (w *worker) Start() {
w.source = make(chan interface{})
go func() {
for {
select {
每天一个知识点：Go 语言当中 Channel(通道)有什么特点，需要注意什么?使用简单的 make 调用创建的通道叫做无缓冲通道 ， 但 make 还可以接受第二个可选参数 ， 一个表示通道容量的整数 。如果容量是 0 ， make 创建一个无缓冲通道 。
无缓冲通道上的发送操作将被阻塞，直到另一个 goroutine 在对应的通道上执行接受操作，这时值传送完成，两个 goroutine 都可以继续执行 。相反，如果接受操作先执行，接收方 goroutine 将阻塞，直到另一个 goroutine 在同一个通道上发送一个值 。使用无缓冲通道进行的通信导致发送和接受操作 goroutine 同步化 。因此，无缓冲通道也称为同步通道 。当一个值在无缓冲通道上传递时，接受值后发送方 goroutine 才能被唤醒 。
缓冲通道上的发送操作在队列的尾部插入一个元素，接收操作从队列的头部移除一个元素 。如果通道满了，发送操作会阻塞所在的 goroutine 直到另一个 goroutine 对它进行接收操作来留出可用的空间 。反过来 ， 如果通道是空的，执行接收操作的 goroutine 阻塞 ， 直到另一个 goroutine 在通道上发送数据 。
如果给一个 nil 的 channel 发送数据 ， 会造成永远阻塞 。
如果从一个 nil 的 channel 中接收数据，也会造成永久阻塞 。给一个已经关闭的 channel 发送数据， 会引起 panic 。
从一个已经关闭的 channel 接收数据， 如果缓冲区中为空，则返回一个 零 值 。
【go语言广播 golang 广播】go语言广播的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于golang 广播、go语言广播的信息别忘了在本站进行查找喔 。

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