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IT技术消息

golang使用Nsq1. 介绍
最近在研究一些消息中间件go语言简单协议，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go语言简单协议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 ， 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go语言简单协议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 。
golang udp编程用户数据报协议（User Datagram Protocol，缩写为UDP），又称用户数据报文协议，是一个简单的面向数据报(package-oriented)的传输层协议，正式规范为RFC 768 。
UDP只提供数据的不可靠传递，它一旦把应用程序发给网络层的数据发送出去，就不保留数据备份（所以UDP有时候也被认为是不可靠的数据报协议） 。
【go语言简单协议 go语言chan】 UDP在IP数据报的头部仅仅加入了复用和数据校验 。
由于缺乏可靠性且属于非连接导向协议，UDP应用一般必须允许一定量的丢包、出错和复制粘贴 。
1 在接收udp包时，如果接收包时给定的buffer太小的话，就要自己解决粘包问题 。
2 udp包的发送和接收不保证一定成功，不保证按正确顺序抵达 。
3 如果不允许丢包的情况出现的话，要有重发机制来保证，如：反馈机制确认 。
服务端
客户端
为什么 Go 语言的性能还不如javaGo语言自亮相以来并没有展示一个明确的方向，Google员工将Go语言称为一个“试验性语言” ， 称其试图融合Python等动态语言的开发速度和C或C等编译语言的性能和安全 。一位Go语言的支持者概括而言Go语言如下：简单、快速、安全、并发、快乐编程、开源；但Go语言缺乏方向以及其“集大成者”的尝试很容易会导致其学猫不成学狗也不成 ， 沦为四不像 。尽管如此，编者仍然觉得Go语言有相当大的潜力：很多开发者对它感兴趣——不仅它的最初设计者阵容强大，而且在参与修改源代码的人群中也不乏大牛级人物 。这很有可能帮助Go语言找到适合自己的方向，开拓系统编程的新方向 。
go语言版本的Gossip协议包（memberlist）的使用由于工作的契机，最近学习了下Gossip，以及go语言的实现版本HashiCorp/memberlist 。网上有个最基本的memberlist使用的example ， 在下边的链接中，感兴趣可以按照文档运行下感受感受 。本文主要讲解memberlistv0.1.5的使用细节 。
Gossip是最终一致性协议，是目前性能最好 ， 容错性最好的分布式协议 。目前Prometheus的告警组件alertmanager、redis、s3、区块链等项目都有使用Gossip 。本文不介绍Gossip原理，大家自行谷歌 。
简单的几步即可搭建gossip集群
感谢已经有网友为我们实现了一个example（
） 。
哪里有问题，还请大家多多指正
Go语言HTTPServer开发的六种实现学完了 net/http 和 fasthttp 两个HTTP协议接口的客户端实现 ， 接下来就要开始Server的开发，不学不知道一学吓一跳，居然这两个库还支持Server的开发 ， 太方便了 。
相比于Java的HTTPServer开发基本上都是使用Spring或者Springboot框架，总是要配置各种配置类，各种 handle 对象 。Golang的Server开发显得非常简单，就是因为特别简单，或者说没有形成特别统一的规范或者框架，我发现了很多实现方式，HTTP协议基于还是 net/http 和 fasthttp ，但是 handle 语法就多种多样了 。
先复习一下： Golang语言HTTP客户端实践 、 Golang fasthttp实践。
在Golang语言方面，实现某个功能的库可能会比较多 ， 有机会还是要多跟同行交流，指不定就发现了更好用的库 。下面我分享我学到的六种Server开发的实现Demo 。
基于 net/http 实现，这是一种比较基础的，对于接口和 handle 映射关系处理并不优雅，不推荐使用 。
第二种也是基于 net/http ，这种编写语法可以很好地解决第一种的问题 ， handle和path有了类似配置的语法，可读性提高了很多 。
第三个基于 net/http 和 github.com/labstack/echo ，后者主要提供了 Echo 对象用来处理各类配置包括接口和handle映射，功能很丰富，可读性最佳 。
第四种依然基于 net/http 实现，引入了 github.com/gin-gonic/gin 的路由 ， 看起来接口和 handle 映射关系比较明晰了 。
第五种基于 fasthttp 开发，使用都是 fasthttp 提供的API，可读性尚可，handle配置倒是更像Java了 。
第六种依然基于 fasthttp ， 用到了 github.com/buaazp/fasthttprouter ， 有点奇怪两个居然不在一个GitHub仓库里 。使用语法跟第三种方式有点类似 ， 比较有条理，有利于阅读 。
关于go语言简单协议和go语言chan的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。

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