Golang消息中間件NSQ深入與實踐
1. 介紹
最近在研究一些消息中間件，常用的MQ如RabbitMQ,ActiveMQ,Kafka等。NSQ是一個基于Go語言的分布式實時消息平臺，它基于MIT開源協議發布，由bitly公司開源出來的一款簡單易用的消息中間件。
官方和第三方還為NSQ開發了眾多客戶端功能庫，如官方提供的基于HTTP的nsqd、Go客戶端go-nsq、Python客戶端pynsq、基于Node.js的JavaScript客戶端nsqjs、異步C客戶端libnsq、Java客戶端nsq-java以及基于各種語言的眾多第三方客戶端功能庫。
1.1 Features
1). Distributed
NSQ提供了分布式的，去中心化，且沒有單點故障的拓撲結構，穩定的消息傳輸發布保障，能夠具有高容錯和HA（高可用）特性。
2). Scalable易于擴展
NSQ支持水平擴展，沒有中心化的brokers。內置的發現服務簡化了在集群中增加節點。同時支持pub-sub和load-balanced 的消息分發。
3). Ops Friendly
NSQ非常容易配置和部署，生來就綁定了一個管理界面。二進制包沒有運行時依賴。官方有Docker image。
4.Integrated高度集成
官方的 Go 和 Python庫都有提供。而且為大多數語言提供了庫。
1.2 組件
- Topic ：一個topic就是程序發布消息的一個邏輯鍵，當程序第一次發布消息時就會創建topic。
- Channels ：channel與消費者相關，是消費者之間的負載均衡，channel在某種意義上來說是一個“隊列”。每當一個發布者發送一條消息到一個topic，消息會被復制到所有消費者連接的channel上，消費者通過這個特殊的channel讀取消息，實際上，在消費者第一次訂閱時就會創建channel。Channel會將消息進行排列，如果沒有消費者讀取消息，消息首先會在內存中排隊，當量太大時就會被保存到磁盤中。
- Messages：消息構成了我們數據流的中堅力量，消費者可以選擇結束消息，表明它們正在被正常處理，或者重新將他們排隊待到后面再進行處理。每個消息包含傳遞嘗試的次數，當消息傳遞超過一定的閥值次數時，我們應該放棄這些消息，或者作為額外消息進行處理。
- nsqd：nsqd 是一個守護進程，負責接收，排隊，投遞消息給客戶端。它可以獨立運行，不過通常它是由 nsqlookupd 實例所在集群配置的（它在這能聲明 topics 和 channels，以便大家能找到）。
- nsqlookupd：nsqlookupd 是守護進程負責管理拓撲信息。客戶端通過查詢 nsqlookupd 來發現指定話題（topic）的生產者，并且 nsqd 節點廣播話題（topic）和通道（channel）信息。有兩個接口：TCP 接口，nsqd 用它來廣播。HTTP 接口，客戶端用它來發現和管理。
- nsqadmin：nsqadmin 是一套 WEB UI，用來匯集集群的實時統計，并執行不同的管理任務。
常用工具類：
- nsq_to _file：消費指定的話題（topic）/通道（channel），并寫到文件中，有選擇的滾動和/或壓縮文件。
- nsq_to _http：消費指定的話題（topic）/通道（channel）和執行 HTTP requests (GET/POST) 到指定的端點。
- nsq_to _nsq：消費者指定的話題/通道和重發布消息到目的地 nsqd 通過 TCP。
1.3 拓撲結構
NSQ推薦通過他們相應的nsqd實例使用協同定位發布者，這意味著即使面對網絡分區，消息也會被保存在本地，直到它們被一個消費者讀取。更重要的是，發布者不必去發現其他的nsqd節點，他們總是可以向本地實例發布消息。
首先，一個發布者向它的本地nsqd發送消息，要做到這點，首先要先打開一個連接，然后發送一個包含topic和消息主體的發布命令，在這種情況下，我們將消息發布到事件topic上以分散到我們不同的worker中。
事件topic會復制這些消息并且在每一個連接topic的channel上進行排隊，在我們的案例中，有三個channel，它們其中之一作為檔案channel。消費者會獲取這些消息并且上傳到S3。
每個channel的消息都會進行排隊，直到一個worker把他們消費，如果此隊列超出了內存限制，消息將會被寫入到磁盤中。Nsqd節點首先會向nsqlookup廣播他們的位置信息，一旦它們注冊成功，worker將會從nsqlookup服務器節點上發現所有包含事件topic的nsqd節點。
然后每個worker向每個nsqd主機進行訂閱操作，用于表明worker已經準備好接受消息了。這里我們不需要一個完整的連通圖，但我們必須要保證每個單獨的nsqd實例擁有足夠的消費者去消費它們的消息，否則channel會被隊列堆著。
2. Internals
2.1 消息傳遞擔保
NSQ 保證消息將交付至少一次，雖然消息可能是重復的。消費者應該關注到這一點，刪除重復數據或執行idempotent等操作。
這個擔保是作為協議和工作流的一部分，工作原理如下（假設客戶端成功連接并訂閱一個話題）：
1）客戶表示已經準備好接收消息
2）NSQ 發送一條消息，并暫時將數據存儲在本地（在 re-queue 或 timeout）
3）客戶端回復 FIN（結束）或 REQ（重新排隊）分別指示成功或失敗。如果客戶端沒有回復, NSQ 會在設定的時間超時，自動重新排隊消息
這確保了消息丟失唯一可能的情況是不正常結束 nsqd 進程。在這種情況下，這是在內存中的任何信息（或任何緩沖未刷新到磁盤）都將丟失。
如何防止消息丟失是最重要的，即使是這個意外情況可以得到緩解。一種解決方案是構成冗余 nsqd對（在不同的主機上）接收消息的相同部分的副本。因為你實現的消費者是冪等的，以兩倍時間處理這些消息不會對下游造成影響，并使得系統能夠承受任何單一節點故障而不會丟失信息。
2.2 簡化配置和管理
單個 nsqd 實例被設計成可以同時處理多個數據流。流被稱為“話題”和話題有 1 個或多個“通道”。每個通道都接收到一個話題中所有消息的拷貝。在實踐中，一個通道映射到下行服務消費一個話題。
話題和通道都沒有預先配置。話題由第一次發布消息到命名的話題或第一次通過訂閱一個命名話題來創建。通道被第一次訂閱到指定的通道創建。話題和通道的所有緩沖的數據相互獨立，防止緩慢消費者造成對其他通道的積壓（同樣適用于話題級別）。
一個通道一般會有多個客戶端連接。假設所有已連接的客戶端處于準備接收消息的狀態，每個消息將被傳遞到一個隨機的客戶端。nsqlookupd，它提供了一個目錄服務，消費者可以查找到提供他們感興趣訂閱話題的 nsqd 地址 。在配置方面，把消費者與生產者解耦開（它們都分別只需要知道哪里去連接 nsqlookupd 的共同實例，而不是對方），降低復雜性和維護。
在更底的層面，每個 nsqd 有一個與 nsqlookupd 的長期 TCP 連接，定期推動其狀態。這個數據被 nsqlookupd 用于給消費者通知 nsqd 地址。對于消費者來說，一個暴露的 HTTP /lookup 接口用于輪詢。為話題引入一個新的消費者，只需啟動一個配置了 nsqlookup 實例地址的 NSQ 客戶端。無需為添加任何新的消費者或生產者更改配置，大大降低了開銷和復雜性。
2.3 消除單點故障
NSQ被設計以分布的方式被使用。nsqd 客戶端（通過 TCP ）連接到指定話題的所有生產者實例。沒有中間人，沒有消息代理，也沒有單點故障。
這種拓撲結構消除單鏈，聚合，反饋。相反，你的消費者直接訪問所有生產者。從技術上講，哪個客戶端連接到哪個 NSQ 不重要，只要有足夠的消費者連接到所有生產者，以滿足大量的消息，保證所有東西最終將被處理。對于 nsqlookupd，高可用性是通過運行多個實例來實現。他們不直接相互通信和數據被認為是最終一致。消費者輪詢所有的配置的 nsqlookupd 實例和合并 response。失敗的，無法訪問的，或以其他方式故障的節點不會讓系統陷于停頓。
2.4 效率
對于數據的協議，通過推送數據到客戶端最大限度地提高性能和吞吐量的，而不是等待客戶端拉數據。這個概念，稱之為 RDY 狀態，基本上是客戶端流量控制的一種形式。
當客戶端連接到 nsqd 和并訂閱到一個通道時，它被放置在一個 RDY 為 0 狀態。這意味著，還沒有信息被發送到客戶端。當客戶端已準備好接收消息發送，更新它的命令 RDY 狀態到它準備處理的數量，比如 100。無需任何額外的指令，當 100 條消息可用時，將被傳遞到客戶端（服務器端為那個客戶端每次遞減 RDY 計數）。客戶端庫的被設計成在 RDY 數達到配置 max-in-flight
的 25% 發送一個命令來更新 RDY 計數（并適當考慮連接到多個 nsqd 情況下，適當地分配）。
2.5 心跳和超時
NSQ 的 TCP 協議是面向 push 的。在建立連接，握手，和訂閱后，消費者被放置在一個為 0 的 RDY 狀態。當消費者準備好接收消息，它更新的 RDY 狀態到準備接收消息的數量。NSQ 客戶端庫不斷在幕后管理，消息控制流的結果。每隔一段時間，nsqd 將發送一個心跳線連接。客戶端可以配置心跳之間的間隔，但 nsqd 會期待一個回應在它發送下一個心掉之前。
組合應用級別的心跳和 RDY 狀態，避免頭阻塞現象，也可能使心跳無用（即，如果消費者是在后面的處理消息流的接收緩沖區中，操作系統將被填滿，堵心跳）為了保證進度，所有的網絡 IO 時間上限勢必與配置的心跳間隔相關聯。這意味著，你可以從字面上拔掉之間的網絡連接 nsqd 和消費者，它會檢測并正確處理錯誤。當檢測到一個致命錯誤，客戶端連接被強制關閉。在傳輸中的消息會超時而重新排隊等待傳遞到另一個消費者。最后，錯誤會被記錄并累計到各種內部指標。
2.6 分布式
因為NSQ沒有在守護程序之間共享信息，所以它從一開始就是為了分布式操作而生。個別的機器可以隨便宕機隨便啟動而不會影響到系統的其余部分，消息發布者可以在本地發布，即使面對網絡分區。
這種“分布式優先”的設計理念意味著NSQ基本上可以永遠不斷地擴展，需要更高的吞吐量？那就添加更多的nsqd吧。唯一的共享狀態就是保存在lookup節點上，甚至它們不需要全局視圖，配置某些nsqd注冊到某些lookup節點上這是很簡單的配置，唯一關鍵的地方就是消費者可以通過lookup節點獲取所有完整的節點集。清晰的故障事件——NSQ在組件內建立了一套明確關于可能導致故障的的故障權衡機制，這對消息傳遞和恢復都有意義。雖然它們可能不像Kafka系統那樣提供嚴格的保證級別，但NSQ簡單的操作使故障情況非常明顯。
2.7 no replication
不像其他的隊列組件，NSQ并沒有提供任何形式的復制和集群，也正是這點讓它能夠如此簡單地運行，但它確實對于一些高保證性高可靠性的消息發布沒有足夠的保證。我們可以通過降低文件同步的時間來部分避免，只需通過一個標志配置，通過EBS支持我們的隊列。但是這樣仍然存在一個消息被發布后馬上死亡，丟失了有效的寫入的情況。
2.8 沒有嚴格的順序
雖然Kafka由一個有序的日志構成，但NSQ不是。消息可以在任何時間以任何順序進入隊列。在我們使用的案例中，這通常沒有關系，因為所有的數據都被加上了時間戳，但它并不適合需要嚴格順序的情況。
2.9 無數據重復刪除功能
NSQ對于超時系統，它使用了心跳檢測機制去測試消費者是否存活還是死亡。很多原因會導致我們的consumer無法完成心跳檢測，所以在consumer中必須有一個單獨的步驟確保冪等性。
3. 實踐安裝過程
本文將nsq集群具體的安裝過程略去，大家可以自行參考官網，比較簡單。這部分介紹下筆者實驗的拓撲，以及nsqadmin的相關信息。
3.1 拓撲結構
實驗采用3臺NSQD服務，2臺LOOKUPD服務。
采用官方推薦的拓撲，消息發布的服務和NSQD在一臺主機。一共5臺機器。
NSQ基本沒有配置文件，配置通過命令行指定參數。
主要命令如下:
LOOKUPD命令
bin/nsqlookupd
NSQD命令
bin/nsqd --lookupd-tcp-address=172.16.30.254:4160 -broadcast-address=172.16.30.254
bin/nsqadmin --lookupd-http-address=172.16.30.254:4161
工具類，消費后存儲到本地文件。
bin/nsq_to_file --topic=newtest --channel=test --output-dir=/tmp --lookupd-http-address=172.16.30.254:4161
發布一條消息
curl -d 'hello world 5' 'http://172.16.30.254:4151/put?topic=test'
3.2 nsqadmin
對Streams的詳細信息進行查看，包括NSQD節點，具體的channel，隊列中的消息數，連接數等信息。
列出所有的NSQD節點:
消息的統計:
lookup主機的列表:
4. 總結
NSQ基本核心就是簡單性，是一個簡單的隊列，這意味著它很容易進行故障推理和很容易發現bug。消費者可以自行處理故障事件而不會影響系統剩下的其余部分。
事實上，簡單性是我們決定使用NSQ的首要因素，這方便與我們的許多其他軟件一起維護，通過引入隊列使我們得到了堪稱完美的表現，通過隊列甚至讓我們增加了幾個數量級的吞吐量。越來越多的consumer需要一套嚴格可靠性和順序性保障，這已經超過了NSQ提供的簡單功能。
結合我們的業務系統來看，對于我們所需要傳輸的發票消息，相對比較敏感，無法容忍某個nsqd宕機，或者磁盤無法使用的情況，該節點堆積的消息無法找回。這是我們沒有選擇該消息中間件的主要原因。簡單性和可靠性似乎并不能完全滿足。相比Kafka，ops肩負起更多負責的運營。另一方面，它擁有一個可復制的、有序的日志可以提供給我們更好的服務。但對于其他適合NSQ的consumer，它為我們服務的相當好，我們期待著繼續鞏固它的堅實的基礎。
ps: 本文首發于筆者的csdn博客，此處將其加入個人的博客。
參考