Golang中优秀的消息队列NSQ基础安装及使用详解-巨人网络通讯

Golang中优秀的消息队列NSQ基础安装及使用详解

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