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golang使用Nsq1. 介绍
最近在研究一些消息中间件,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go语言官网无法访问他们相应的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语言官网无法访问我们将消息发布到事件topic上以分散到go语言官网无法访问我们不同的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 。
【go语言官网无法访问 go语言下载后怎么打开】 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语言的官网是什么?go语言的官网是
Go语言是谷歌推出的一种全新的编程语言,可以在不损失应用程序性能的情况下降低代码的复杂性 。谷歌首席软件工程师罗布派克(Rob Pike)说:我们之所以开发Go , 是因为过去10多年间软件开发的难度令人沮丧 。
Go是谷歌2009发布的第二款编程语言 。2009年7月份,谷歌曾发布了Simple语言 , 它是用来开发Android应用
Go Logo
的一种BASIC语言.
北京时间2010年1月10日,Go语言摘得了TIOBE公布的2009年年度大奖 。该奖项授予在2009年市场份额增长最多的编程语言 。
谷歌资深软件工程师罗布·派克(Rob Pike)表示,“Go让我体验到了从未有过的开发效率 。”派克表示,和今天的C或C一样,Go是一种系统语言 。他解释道,“使用它可以进行快速开发 , 同时它还是一个真正的编译语言,我们之所以现在将其开源 , 原因是我们认为它已经非常有用和强大 。”
2007年,谷歌把Go作为一个20%项目开始研发 , 即让员工抽出本职工作之外时间的20%,投入在该项目上 。除了派克外,该项目的成员还有其他谷歌工程师也参与研发 。
派克表示,编译后Go代码的运行速度与C语言非常接近,而且编译速度非常快,就像在使用一个交互式语言 。现有编程语言均未专门对多核处理器进行优化 。Go就是谷歌工程师为这类程序编写的一种语言 。它不是针对编程初学者设计的 , 但学习使用它也不是非常困难 。Go支持面向对象,而且具有真正的闭包(closures)和反射 (reflection)等功能 。
在学习曲线方面 , 派克认为Go与Java类似,对于Java开发者来说,应该能够轻松学会 Go 。之所以将Go作为一个开源项目发布,目的是让开源社区有机会创建更好的工具来使用该语言,例如 Eclipse IDE中的插件 。
在谷歌公开发布的所有网络应用中,均没有使用Go,但是谷歌已经使用该语言开发了几个内部项目 。派克表示 , Go是否会对谷歌即将推出的Chrome OS产生影响,还言之尚早,不过Go的确可以和Native Client配合使用 。他表示“Go可以让应用完美的运行在浏览器内 。”例如,使用Go可以更高效的实现Wave , 无论是在前端还是后台 。
Go 同时具有两种编译器 , 一种是建立在GCC基础上的Gccgo,另外一种是分别针对64位x64和32位x86计算机的一套编译器(6g和8g) 。谷歌目前正在研发其对ARM芯片和Android设备的支持 。派克表示,“Android手机存在的问题是 , 我们一直没有一个数学协处理器 。”
golang同一个包下的为什么不能访问一般有两种情况: 第一:如果两个代码都在同一个包中的话,是不用使用import语句来调用的 。可以直接使用另一个主类,通过新建对象的方式使用类的方法等等 。第二:如果两个代码不在同一个包中
go语言新建项目一直直接操作的框架 使用vscode 打开就会自动装包,这次想写一个简单应用,确不会怎么建项目 , 记录如下 。
go1.14 后,以及不再需要把项目写在GOPATH下,所有不需要再配置 。
配置GOPRXY goenv-w GOPROXY=(国内无法访问)
使用go mod方法新建项目 。
任意位置新建文件夹 。
文件夹下执行go mod xxx,生成一个go.mod文件 。
新建一个main.go文件,就可以直接运行了 。
我开始的时候,先建了main.go文件,再执行的go.mod 。后面没法运行 。
参考:李文周的博客 。
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