go语言消息队列手动确认 go语言开发的消息队列

Go语言使用NSQ消息队列

重点提示:

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这样我们就启动了一个 nsqd 的实例

编写一个消息生产者

nsq_single_product.go

编写一个消息消费者

nsq_single_consumer.go

添加第一个实例

添加第二个实例

消息生产者

nsq_cluster_product.go

消息消费者

nsq_cluster_consumer.go

golang使用Nsq

1. 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 kafka简述和操作(sarama同步异步和消费组)

一、Kafka简述

1. 为什么需要用到消息队列

异步:对比以前的串行同步方式来说,可以在同一时间做更多的事情,提高效率;

解耦:在耦合太高的场景,多个任务要对同一个数据进行操作消费的时候,会导致一个任务的处理因为另一个任务对数据的操作变得及其复杂。

缓冲:当遇到突发大流量的时候,消息队列可以先把所有消息有序保存起来,避免直接作用于系统主体,系统主题始终以一个平稳的速率去消费这些消息。

2.为什么选择kafka呢?

这没有绝对的好坏,看个人需求来选择,我这里就抄了一段他人总结的的优缺点,可见原文

kafka的优点:

1.支持多个生产者和消费者2.支持broker的横向拓展3.副本集机制,实现数据冗余,保证数据不丢失4.通过topic将数据进行分类5.通过分批发送压缩数据的方式,减少数据传输开销,提高吞高量6.支持多种模式的消息7.基于磁盘实现数据的持久化8.高性能的处理信息,在大数据的情况下,可以保证亚秒级的消息延迟9.一个消费者可以支持多种topic的消息10.对CPU和内存的消耗比较小11.对网络开销也比较小12.支持跨数据中心的数据复制13.支持镜像集群

kafka的缺点:

1.由于是批量发送,所以数据达不到真正的实时2.对于mqtt协议不支持3.不支持物联网传感数据直接接入4.只能支持统一分区内消息有序,无法实现全局消息有序5.监控不完善,需要安装插件6.需要配合zookeeper进行元数据管理7.会丢失数据,并且不支持事务8.可能会重复消费数据,消息会乱序,可用保证一个固定的partition内部的消息是有序的,但是一个topic有多个partition的话,就不能保证有序了,需要zookeeper的支持,topic一般需要人工创建,部署和维护一般都比mq高

3. Golang 操作kafka

3.1. kafka的环境

网上有很多搭建kafka环境教程,这里就不再搭建,就展示一下kafka的环境,在kubernetes上进行的搭建,有需要的私我,可以发yaml文件

3.2. 第三方库

github.com/Shopify/sarama // kafka主要的库*github.com/bsm/sarama-cluster // kafka消费组

3.3. 消费者

单个消费者

funcconsumer(){varwg sync.WaitGroup  consumer, err := sarama.NewConsumer([]string{"172.20.3.13:30901"},nil)iferr !=nil{      fmt.Println("Failed to start consumer: %s", err)return}  partitionList, err := consumer.Partitions("test0")//获得该topic所有的分区iferr !=nil{      fmt.Println("Failed to get the list of partition:, ", err)return}forpartition :=rangepartitionList {      pc, err := consumer.ConsumePartition("test0",int32(partition), sarama.OffsetNewest)iferr !=nil{        fmt.Println("Failed to start consumer for partition %d: %s\n", partition, err)return}      wg.Add(1)gofunc(sarama.PartitionConsumer){//为每个分区开一个go协程去取值formsg :=rangepc.Messages() {//阻塞直到有值发送过来,然后再继续等待fmt.Printf("Partition:%d, Offset:%d, key:%s, value:%s\n", msg.Partition, msg.Offset,string(msg.Key),string(msg.Value))        }deferpc.AsyncClose()        wg.Done()      }(pc)  }  wg.Wait()}funcmain(){  consumer()}

消费组

funcconsumerCluster(){  groupID :="group-1"config := cluster.NewConfig()  config.Group.Return.Notifications =trueconfig.Consumer.Offsets.CommitInterval =1* time.Second  config.Consumer.Offsets.Initial = sarama.OffsetNewest//初始从最新的offset开始c, err := cluster.NewConsumer(strings.Split("172.20.3.13:30901",","),groupID, strings.Split("test0",","), config)iferr !=nil{      glog.Errorf("Failed open consumer: %v", err)return}deferc.Close()gofunc(c *cluster.Consumer){      errors := c.Errors()      noti := c.Notifications()for{select{caseerr := -errors:            glog.Errorln(err)case-noti:        }      }  }(c)formsg :=rangec.Messages() {      fmt.Printf("Partition:%d, Offset:%d, key:%s, value:%s\n", msg.Partition, msg.Offset,string(msg.Key),string(msg.Value))      c.MarkOffset(msg,"")//MarkOffset 并不是实时写入kafka,有可能在程序crash时丢掉未提交的offset}}funcmain(){goconsumerCluster()}

3.4. 生产者

同步生产者

packagemainimport("fmt""github.com/Shopify/sarama")funcmain(){  config := sarama.NewConfig()  config.Producer.RequiredAcks = sarama.WaitForAll//赋值为-1:这意味着producer在follower副本确认接收到数据后才算一次发送完成。config.Producer.Partitioner = sarama.NewRandomPartitioner//写到随机分区中,默认设置8个分区config.Producer.Return.Successes =truemsg := sarama.ProducerMessage{}  msg.Topic =`test0`msg.Value = sarama.StringEncoder("Hello World!")  client, err := sarama.NewSyncProducer([]string{"172.20.3.13:30901"}, config)iferr !=nil{      fmt.Println("producer close err, ", err)return}deferclient.Close()  pid, offset, err := client.SendMessage(msg)iferr !=nil{      fmt.Println("send message failed, ", err)return}  fmt.Printf("分区ID:%v, offset:%v \n", pid, offset)}

异步生产者

funcasyncProducer(){  config := sarama.NewConfig()  config.Producer.Return.Successes =true//必须有这个选项config.Producer.Timeout =5* time.Second  p, err := sarama.NewAsyncProducer(strings.Split("172.20.3.13:30901",","), config)deferp.Close()iferr !=nil{return}//这个部分一定要写,不然通道会被堵塞gofunc(p sarama.AsyncProducer){      errors := p.Errors()      success := p.Successes()for{select{caseerr := -errors:iferr !=nil{              glog.Errorln(err)            }case-success:        }      }  }(p)for{      v :="async: "+ strconv.Itoa(rand.New(rand.NewSource(time.Now().UnixNano())).Intn(10000))      fmt.Fprintln(os.Stdout, v)      msg := sarama.ProducerMessage{        Topic: topics,        Value: sarama.ByteEncoder(v),      }      p.Input() - msg      time.Sleep(time.Second *1)  }}funcmain(){goasyncProducer()select{      }}

3.5. 结果展示-

同步生产打印:

分区ID:0,offset:90

消费打印:

Partition:0,Offset:90,key:,value:Hello World!

异步生产打印:

async:7272async:7616async:998

消费打印:

Partition:0,Offset:91,key:,value:async:7272Partition:0,Offset:92,key:,value:async:7616Partition:0,Offset:93,key:,value:async:998

soulcoder——消息队列知识总结(偏向于 Kafka)

[toc]

分析一个消息队列主要从这几个点出来。

在后半部分主要分析了 kafka 对以上几点的保证。

详见下文分析重点分析。

事务支持方面,ONS/RocketMQ较为优秀,但是不支持消息批量操作, 不保证消息至少被消费一次.

Kafka提供完全分布式架构, 并有replica机制, 拥有较高的可用性和可靠性, 理论上支持消息无限堆积, 支持批量操作, 消费者采用Pull方式获取消息, 消息有序, 通过控制能够保证所有消息被消费且仅被消费一次. 但是官方提供的运维工具不友好,开源社区的运维工具支持的版本一般落后于最新版本的Kafka.

目前使用的MNS服务,拥有HTTP REST API, 使用简单, 数据可靠性高, 但是不保证消息有序,不能回溯数据.

RabbitMQ为重量级消息系统, 支持多协议(很多协议是目前业务用不到的), 但是不支持回溯数据, master挂掉之后, 需要手动从slave恢复, 可用性略逊一筹.

以rcoketMQ为例,他的集群就有

第一眼看到这个图,就觉得和kafka好像,只是NameServer集群,在kafka中是用zookeeper代替,都是用来保存和发现master和slave用的。

通信过程如下:

Producer 与 NameServer集群中的其中一个节点(随机选择)建立长连接,定期从 NameServer 获取 Topic 路由信息,并向提供 Topic 服务的 Broker Master 建立长连接,且定时向 Broker 发送心跳。

Producer 只能将消息发送到 Broker master,但是 Consumer 则不一样,它同时和提供 Topic 服务的 Master 和 Slave建立长连接,既可以从 Broker Master 订阅消息,也可以从 Broker Slave 订阅消息。

那么kafka呢?

为了对比说明直接上kafka的拓补架构图

如上图所示,一个典型的Kafka集群中包含若干Producer(可以是web前端产生的Page View,或者是服务器日志,系统CPU、Memory等),若干broker(Kafka支持水平扩展,一般broker数量越多,集群吞吐率越高),若干Consumer Group,以及一个Zookeeper集群。Kafka通过Zookeeper管理集群配置,选举leader,以及在Consumer Group发生变化时进行rebalance。Producer使用push模式将消息发布到broker,Consumer使用pull模式从broker订阅并消费消息。

最骚的一个操作,消费者业务自己去保证幂等性。

换一个说法,如何保证消息队列的幂等性?

另外说一点,幂等性的保证需要在一次请求中所有链路都是幂等的,再能最终保证这次请求的幂等,比如前段按钮点击两次,后端认为都是这是两次不同的请求,当然处理成两次请求,所以说一个请求的幂等性,需要全局的幂等才能保证。

其实无论是哪种消息队列,造成重复消费原因其实都是类似的。正常情况下,消费者在消费消息时候,消费完毕后,会发送一个确认信息给消息队列,消息队列就知道该消息被消费了,就会将该消息从消息队列中删除。只是不同的消息队列发送的确认信息形式不同。

例如RabbitMQ是发送一个ACK确认消息,RocketMQ是返回一个CONSUME_SUCCESS成功标志,kafka实际上有个offset的概念,简单说一下(后续详细解释),就是每一个消息都有一个offset,kafka消费过消息后,需要提交offset,让消息队列知道自己已经消费过了。

那造成重复消费的原因?,就是因为网络传输等等故障,确认信息没有传送到消息队列,导致消息队列不知道自己已经消费过该消息了,再次将该消息分发给其他的消费者。

如何解决?这个问题针对业务场景来答分以下几点

其实这个可靠性传输,每种MQ都要从三个角度来分析:生产者弄丢数据、消息队列弄丢数据、消费者弄丢数据。

从生产者弄丢数据这个角度来看,RabbitMQ提供transaction和confirm模式来确保生产者不丢消息。

transaction(事物机制)机制就是说,发送消息前,开启事物(channel.txSelect()),然后发送消息,如果发送过程中出现什么异常,事物就会回滚(channel.txRollback()),如果发送成功则提交事物(channel.txCommit())。然而缺点就是吞吐量下降了。

生产上用confirm模式的居多。一旦channel进入confirm模式,所有在该信道上面发布的消息都将会被指派一个唯一的ID(从1开始),一旦消息被投递到所有匹配的队列之后,rabbitMQ就会发送一个Ack给生产者(包含消息的唯一ID),这就使得生产者知道消息已经正确到达目的队列了.如果rabiitMQ没能处理该消息,则会发送一个Nack消息给你,你可以进行重试操作。

简单来讲 confirm模式就是生产者发送请求,到了消息队列,消息队列会回复一个消息收到的应答,如果没收到,生产者开始重试。

处理消息队列丢数据的情况,一般是开启持久化磁盘的配置。这个持久化配置可以和confirm机制配合使用,你可以在消息持久化磁盘后,再给生产者发送一个Ack信号。这样,如果消息持久化磁盘之前,rabbitMQ阵亡了,那么生产者收不到Ack信号,生产者会自动重发。

消费者丢数据一般是因为采用了自动确认消息模式。这种模式下,消费者会自动确认收到信息。这时rahbitMQ会立即将消息删除,这种情况下如果消费者出现异常而没能处理该消息(但是消息队列那边已经认为消息被消费了),就会丢失该消息。

至于解决方案,采用手动确认消息即可。

kafka为例

Producer在发布消息到某个Partition时,先通过ZooKeeper找到该Partition的Leader,然后无论该Topic的Replication Factor为多少(也即该Partition有多少个Replica),Producer只将该消息发送到该Partition的Leader。Leader会将该消息写入其本地Log。每个Follower都从Leader中pull数据。

在kafka生产中,基本都有一个leader和多个follwer。follwer会去同步leader的信息。因此,为了避免生产者丢数据,做如下两点配置

针对消息队列丢数据的情况,无外乎就是,数据还没同步,leader就挂了,这时zookpeer会将其他的follwer切换为leader,那数据就丢失了。针对这种情况,应该做两个配置。

这种情况一般是自动提交了offset,然后你处理程序过程中挂了。kafka以为你处理好了。再强调一次offset是干嘛的。

offset:指的是kafka的topic中的每个消费组消费的下标。简单的来说就是一条消息对应一个offset下标,每次消费数据的时候如果提交offset,那么下次消费就会从提交的offset加一那里开始消费。

比如一个topic中有100条数据,我消费了50条并且提交了,那么此时的kafka服务端记录提交的offset就是49(offset从0开始),那么下次消费的时候offset就从50开始消费。

针对这个问题,通过某种算法,将需要保持先后顺序的消息放到同一个消息队列中(kafka中就是partition,rabbitMq中就是queue)。然后只用一个消费者去消费该队列。

有的人会问:那如果为了吞吐量,有多个消费者去消费怎么办?

简单来说消息的时序性也可以通过错误重试来解决。

比如我们有一个微博的操作,发微博、写评论、删除微博,这三个异步操作。如果是这样一个业务场景,那只要重试就行。比如你一个消费者先执行了写评论的操作,但是这时候,微博都还没发,写评论一定是失败的,等一段时间。等另一个消费者,先执行写评论的操作后,再执行,就可以成功。

总之,针对这个问题,我的观点是保证入队有序就行,出队以后的顺序交给消费者自己去保证,没有固定套路。

为了做到水平扩展,一个topic实际是由多个partition组成的,遇到瓶颈时,可以通过增加partition的数量来进行横向扩容。

单个parition内是保证消息有序。

订阅topic是以一个消费组来订阅的,一个消费组里面可以有多个消费者。

同一个消费组中的两个消费者,只能消费一个partition。

换句话来说,就是一个partition,只能被消费组里的一个消费者消费,但是可以同时被多个消费组消费。

如果消费组内的消费者如果比partition多的话,那么就会有个别消费者一直空闲。

kafka api 提供了很多功能比如

生产者能指定 topic 和 Partition 来投递消息,并且还有延迟消息,事务消息等等,详见下面的 api 文档

这个是 api 的中文文档

Kakfa Broker集群受Zookeeper管理。

这里先说下

关于partition的分配,还有leader的选举,总得有个执行者。在kafka中,这个执行者就叫controller。kafka使用zk在broker中选出一个controller,用于partition分配和leader选举。

所有的Kafka Broker节点一起去Zookeeper上注册一个临时节点,并且只有一个Kafka Broker会注册成功,其他的都会失败,所以这个成功在Zookeeper上注册临时节点的这个Kafka Broker会成为 Kafka Broker Controller ,其他的Kafka broker叫 Kafka Broker follower 。(这个过程叫Controller在ZooKeeper注册Watch)。

这个Controller会监听其他的Kafka Broker的所有信息,如果这个kafka broker controller宕机了,在zookeeper上面的那个临时节点就会消失,此时所有的kafka broker又会一起去Zookeeper上注册一个临时节点。

Kafka提供3种消息传输一致性语义:最多1次,最少1次,恰好1次。

最少1次(at most once):可能会重传数据,有可能出现数据被重复处理的情况;

最多1次(at least once):可能会出现数据丢失情况;

恰好1次(Exactly once):并不是指真正只传输1次,只不过有一个机制。确保不会出现“数据被重复处理”和“数据丢失”的情况。

操作系统本身有一层缓存,叫做page cache,是在内存里的缓存,我们也可以称之为os cache,意思就是操作系统自己管理的缓存。

每新写一条消息,kafka就是在对应的文件append写,所以性能非常高。

我觉得的靠的是这两个参数

这篇主要从生产和消费的角度详细给出的过程

golang实现本地延迟队列

有个服务会大量使用延迟消息,进行事件处理。随着业务量不断上涨。在晚间、节假日等流量高峰期消息延迟消息队列限流会导致事件丢失,影响业务。与下游沟通后给上调到了最大限流值,问题依然存在,于是决定自己搞一套降级方案。

下游服务触发限流时,能降级部分流量到本地延迟队列,把业务损失降到最低。

本地延迟队列承接部分mq流量

流程如下:

1. 使用zset 存储延迟消息,其中:score为执行时间,value为消息体

2. 启动协程轮询zset,获取score最小的10条数据,协程执行间隔时间xs

如果最小分值小于等于当前时间戳,则发送消息

若最小分值大于当前时间戳,sleep等待执行

需要对key进行hash,打散到多个分片中,避免大key和热key问题,官方大key定义

因此,需保证每个key中value数量n5000,单个value大小不超过 10240/n kb

假设承接10w qps,如何处理?

10w qps延迟120s时,最开始消息队列会积累100000*120=12000000条消息

假如每条消息大小500b,需占用存储6000000kb = 6000Mb = 6GB

为避免大key问题,每个zset存放4000个元素,需要哈希到3000(3000是key的数量,可配置)个zset中。

整个集群假设500台实例,每个处理qps平均在200左右。

单实例消费能力计算:

遍历每个zset,针对每个zset起goroutine处理,此示例中需要 起3000个

但是每秒能处理成功的只有200个,其他都在空跑

综上:

将redis key分片数n和每次处理的消息数m进行动态配置,便于调整

当流量上涨时,调大分片数n和单实例单分片并发数m即可,假如消费间隔200ms,集群处理能力为n*m*5 qps

n = (qps * 120) / 4000

若qps=q,则计算公式如下

zadd = q

zRange = 500 * 5 * n / 500

zRemove = q

setNx = 500 * 5 * n

若10w qps,则

读qps = 15000 + 500*3000*5 =7515000,写 20w

pros

redis 读写性能好,可支持较大并发量,zrange可直接取出到达执行时间的消息

cons

redis 大key问题导致对数据量有一定的限制

分片数量扩缩容会漏消费,会导致事件丢失,业务有损

key分片数量过多时,redis读写压力较大

机器资源浪费,3000个协程,单实例同一秒只有200个针对处理,其他都在空跑

流程如下:

使用带缓冲的channel来实现延迟队列,channel中存放的数据为消息体(包括执行时间),channel能保证先进先出

从channel中取出数据后,判断是否到达执行时间

到达,同步发送mq

未到达,sleep 剩余执行时间,然后再次执行

从channel读出的数据如果未到达执行时间,无法再次放入channel中,需要协程sleep(执行时间-当前时间)

10w qps延迟120s时,最开始消息队列会积累100000*120=12000000条消息,假设每条消息大小500b,需要6G存储空间

channel 大小 = (qps*120)/ c , c=集群实例数,c=500 = channel大小为24000,占用12M内存

要处理10w qps,分摊到每个机器的处理速度为 100000/500 = 200,假设单协程处理10qps,开20个即可。

pros:

本地存储,相比redis,读写速度更快;协程数量少,开销低;资源利用率较方案一高

cons:

稳定性不如redis,实例故障可能导致数据丢失;worker池和channel扩缩容依赖服务重启,成本高速度慢

综上,我们以10w qps为例,对比两种方案在以下指标差异,选择方案二。

附上demo


当前标题:go语言消息队列手动确认 go语言开发的消息队列
文章起源:http://scyanting.com/article/docichc.html