前言
NSQ是Go语言编写的,开源的分布式消息队列中间件,其设计的目的是用来大规模地处理每天数以十亿计级别的消息。NSQ 具有分布式和去中心化拓扑结构,该结构具有无单点故障、故障容错、高可用性以及能够保证消息的可靠传递的特征,是一个成熟的、已在大规模生成环境下应用的产品。
背景介绍
在服务器最开始的时候,基本上在一台主机上就能解决大部分问题,所以一般架构设计如下:
但是,突然某一天,来了一个新需求,我们服务器上不只是简单的储存一些文本信息,我们需要储存图片甚至视频,显然直接在一台主机上再部署一个文件服务是不科学的,因为它会占用大量的流量,这时候我们就要考虑单独使用一个文件服务器了,所以我们调整一下架构:
通过nginx这个高性能代理服务器,有效的处理不同用户请求的诉求:
然后接下来某一天,随着用户越来越多,你发现服务器的负载越来越高,这个时候,就要考虑去分离业务服务和数据库服务了,设计再次修改:
接下来又过了一些日子,新的问题又出现了,你们公司的业务越做越大,用户越来越多,有用户投诉,收到的响应延迟很大甚至出现了无响应的情况,你检查了一下服务器,发现每天峰值的时候,有一小部分数据是经常要使用的,频繁的从数据库读出这部分数据,占用了大量的数据库资源,然后我们的设计又要改了:
把一些常用的数据储存到缓存中,遵循国际惯例的二八原则(80%的请求读取20%的数据),这样一来,数据库的压力负担自然可以减少很多。
当你觉得高枕无忧的时候,突然老板一时兴起,我们来搞一个秒杀活动吧,这时候你一定会绞尽脑汁解决不能多买多卖的问题(一瞬间高并发的常见问题),好吧,终于轮到我们消息队列出场了(当然消息队列不是唯一的解决方案),我们先把设计贴出来:
好的,所有的请求都先注入消息队列,然后立刻给予请求响应,因为注入消息队列实际上向内存写入数据的过程,所以响应的速度会非常的快,然后后面的业务服务器再根据消息的队列的内容逐个读出(相当于异步读取),所以可以大大削减数据库的压力,避免多买多卖的问题。当然后面随着业务的扩大,还有很多问题要解决,比如使用负载均衡搭建多个业务服务器,使用分布式部署数据库,搭载高可用架构等,但是今天只是仅仅为了引出消息队列它的应用场景,所以我们就不往下讨论了。
正文
打开 https://nsq.io/deployment/installing.html 下载对应的nsq版本,我下载的是linux最新稳定版
下载解压之后,在/usr/下建立一个目录,接着把解压文件夹/bin/下面的文件全部拷贝进去,最后在/etc/profile添加引用路径,这样就可以直接使用命令启动nsq服务了,我的配置如下
我们先介绍一下几个必要服务的作用
nsqlookupd:
主要负责服务发现 负责nsqd的心跳、状态监测,给客户端、nsqadmin提供nsqd地址与状态,启动命令如下:
nsqd:
负责接收消息,存储队列和将消息发送给客户端,nsqd 可以多机器部署,当你使用客户端向一个topic发送消息时,可以配置多个nsqd地址,消息会随机的分配到各个nsqd上,nsqd优先把消息存储到内存channel中,当内存channel满了之后,则把消息写到磁盘文件中。他监听了两个tcp端口,一个用来服务客户端,一个用来提供http的接口 ,启动命令如下:
nsqadmin:
nsqadmin是一个web管理界面 启动方式如下:
启动之后,通过 http://10.10.6.147:4171/ 可以访问这个管理页面, 默认使用4171端口
我们先来说明一下这个后台里面的一些内容,因为我们的NSQ所使用的是经典的pub/sub模式(发布/订阅,典型的生产者/消费者模式),我们可以先发布一个主题到NSQ,然后所有订阅的服务器就会异步的从这里读取主题的内容:
Topic(左上角):发布的主题名字
NSQd Host:Nsq主机服务地址
Channel:消息通道
NSQd Host:Nsq主机服务地址
Depth:消息积压量
In-flight:已经投递但是还未消费掉的消息
Deferred:没有消费掉的延时消息
Messages:服务器启动之后,总共接收到的消息量
Connections:通道里面客户端的订阅数
TimeOut:超时时间内没有被响应的消息数
Memory + Disk:储存在内存和硬盘中总共的消息数
----------------------------------------华丽的分割线----------------------------------------
接着,我们讲解如何在代码中发布主题内容,然后通过订阅某主题去异步读取消息
使用官方提供的下载地址:
go get github.com/nsqio/go-nsq
先创建一个主题,并且发布100条消息:
package main import ( "github.com/nsqio/go-nsq" "fmt" ) var ( //nsqd的地址,使用了tcp监听的端口 tcpNsqdAddrr = "10.10.6.147:4150" ) func main() { //初始化配置 config := nsq.NewConfig() for i := 0; i < 100; i++ { //创建100个生产者 tPro, err := nsq.NewProducer(tcpNsqdAddrr, config) if err != nil { fmt.Println(err) } //主题 topic := "Insert" //主题内容 tCommand := "new data!" //发布消息 err = tPro.Publish(topic, []byte(tCommand)) if err != nil { fmt.Println(err) } } }
接下来我们看看admin的显示内容:
我们可以看到Nsqd接收到了100条信息,100条信息都储存在内存中,没有被消化。
现在没有任何服务订阅了我们的主题,所以主题的消息都没有被消化,那我们创建一个消费者去订阅我们的主题:
package main import ( "github.com/nsqio/go-nsq" "fmt" "sync" "time" ) var ( //nsqd的地址,使用了tcp监听的端口 tcpNsqdAddrr = "10.10.6.147:4150" ) //声明一个结构体,实现HandleMessage接口方法(根据文档的要求) type NsqHandler struct { //消息数 msqCount int64 //标识ID nsqHandlerID string } //实现HandleMessage方法 //message是接收到的消息 func (s *NsqHandler) HandleMessage(message *nsq.Message) error { //没收到一条消息+1 s.msqCount++ //打印输出信息和ID fmt.Println(s.msqCount,s.nsqHandlerID) //打印消息的一些基本信息 fmt.Printf("msg.Timestamp=%v, msg.nsqaddress=%s,msg.body=%s \n", time.Unix(0 , message.Timestamp).Format("2006-01-02 03:04:05") , message.NSQDAddress, string(message.Body)) return nil } func main() { //初始化配置 config := nsq.NewConfig() //创造消费者,参数一时订阅的主题,参数二是使用的通道 com, err := nsq.NewConsumer("Insert", "channel1", config) if err != nil { fmt.Println(err) } //添加处理回调 com.AddHandler(&NsqHandler{nsqHandlerID:"One"}) //连接对应的nsqd err = com.ConnectToNSQD(tcpNsqdAddrr) if err != nil { fmt.Println(err) } //只是为了不结束此进程,这里没有意义 var wg = &sync.WaitGroup{} wg.Add(1) wg.Wait() /* result: msg.Timestamp=2018-11-02 04:37:18, msg.nsqaddress=10.10.6.147:4150,msg.body=new data! 98 One msg.Timestamp=2018-11-02 04:37:18, msg.nsqaddress=10.10.6.147:4150,msg.body=new data! 99 One msg.Timestamp=2018-11-02 04:37:18, msg.nsqaddress=10.10.6.147:4150,msg.body=new data! 100 One msg.Timestamp=2018-11-02 04:37:18, msg.nsqaddress=10.10.6.147:4150,msg.body=new data! */ }
这里可以看到,之前挤压的100条信息,都被我们的订阅者消化掉了,也就是读取了
所以我们的订阅者(可以有多个)如果提前订阅主题的话,只要对应的主题有发布新内容,就可以马上异步读取。
完结
消息队列的应用场景还有很多,Nsq这里也只是先介绍了一下入门知识,有兴趣的朋友可以继续深入了解。
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。
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