我们这个世界真的需要另外一种C语言风格的编程语言吗？很显然，谷歌很早就这么认为了，在 2009 年，它借用雷蒙斯乐队的歌“Hey!Ho!Let’s Go”，正式推出了 Go 语言。现在 Go 语言开发团队已经开发出了这种语言的第一个稳定版本，他们称之为 Go 1，他们将这种语言推向世界，希望人们用这种语言“开发出健壮的软件产品和作品。”那么，现在人们对这种语言的使用情况又是如何呢？让我们先回顾一下，什么是 Go 语言，是什么促使谷歌决定推出这样一种语言？按 Go 语言的“常见问题”里的说法，自从那个“重要的系统级编程语言”诞生距今已超过十几年了，这段时间计算机世界已经发生了很大的变化。谷歌的才人们对目前现有的各种语言深感失望，他们必须要在“快速的编译、快速的执行或简单编程”之间做出选择。“没有一种主流的编程语言，例如C，C++，Java，Python 等，能提供谷歌人想要的全部特征。于是，谷歌的工程师从 2007 年起开始开发 Go 语言。“常见问题”里这样说：Go 语言在基本语法上”基本上属于C语言家族“，但它从 Pascal 语系吸收了”大量的理念“，还有一些思想是来自其它的语言。但对于程序员来说，应该把它当成一种全新的语言，一种以”让程序员更有效率，让编程更有效率，至少是让我们更有效率并且使编程更有乐趣“的理念为设计目标的编程语言。Go 语言擅长做什么…？那么，Go 语言擅长做什么？根据谷歌著名的软件工程师——Go 语言的设计人之一——Rob Pike 的说法，它是用来开发”大型软件“的。Pike 说 Go 语言适合于”很多程序员一起开发的大型软件，并且开发周期较长，支持云计算的网络服务：简言之，就是服务端软件。Go 语言能够让程序员快速开发，并且在软件不断的增长过程中，它能让程序员更容易地进行维护和修改。它融合了传统编译型语言的高效性和脚本语言的易用性和富于表达性。“(作为原贝尔实验室 Unix 开发小组成员，Pike 对系统软件有相当的认识。)但对于其它类型的软件，Go 语言也一样的好用。例如，我在 Google+ 上询问了 Go 语言的使用者，得到了 Douglas Fils 的回复，他正在拿各种语言做实验。Fils 说他现在有时会开发一些 Web 应用程序，大多数都是在 Java 虚拟机(JVM)平台上。“所以 Java 自然是最常用的。我最近开始尝试更多的语言，例如 Scala 和 Groovy。我用 Groovy 语言已经开发了不少的东西，而且刚刚完成了一个 Groovy/Grails 语言上的大型项目。我还研究了一下 Ruby on Rails/Python (Python 框架)，并用它们做了一些东西。”他说他用早期版本的 Go 语言开发了一个 Web 界面来处理数据资源。但很不幸。“当时的 Go 的程序库和语法使得开发起来很困难。我还尝试了 node.js，而且，到了一月份，我的精力完全转向了 node.js.”Node.js，Fils 说，很流行，“虽然我很喜欢它，但它的单线程事件循环机制和非阻塞的编程模式让我不太满意。还有，所有的东西都要用 Javascript 的回调函数，我不喜欢这样。”很显然，他不是一个 JavaScript 的粉丝。Go 语言的语法和结构，从另一方面讲，“还是很简洁的。”当Go 语言的语法和结构趋于稳定，并发布了 Go 1 时，他觉得应该转回来，重写他的 Go 语言程序。这回，他想起来了当初为什么想用 Go 来开发。关于Go 语言的争论Fils 说，在 Java 里，很多东西都需要有一定的模板套路，这是很讨厌。他说 Scala 和 groovy 要好一些，但仍然是个问题。Go 语言给人的感觉像一个动态的类型化语言，Fils 说，但 Go 语言里静态类型特征并不像 Java 里那样明显。Go 语言的垃圾收集管理，比 JVM 要好的多。跟 Groovy 这样的动态语言比起来尤其能看出这点。Fils 在评论中说 Go 语言的速度比其它语言快很多倍。它运行速度快但不影响负载量。它编译所需的时间很短，他在开发时能边开发边编译，就像动态语言那样迅速。最后，他说使用 Go 语言要比使用 Node.js，Java 或以 Java 为基础的语言，Ruby on Rails 等语言要有趣的多。在开发 JVM 平台上的应用时，我总感觉自己是一个系统管理员，而不是一个开发者。我要修改堆空间，我要研究负载均衡或内存问题或其它的资源管理问题。而使用 Go 语言，我不需要考虑这些。我开发，编译，测试，运行，部署，非常的享受。请注意，并不是所有的人都喜欢 Go 语言。你可以看一看 Shaneal Manek 的关于 Go 语言的垃圾收集系统以及脚本语言和编译型语言之间比较的评论。Go 语言能走向主流吗？你的期望是什么？按照 RedMonk’s Stephen O’Grady 的说法，对于 Go 语言来说现在还非常年轻。通常，程序员会分成两个阵营：要么欢迎底层语言和脚本型/垃圾收集器型语言的融合，要么是反对这样做。对于后者，毫无意外的，他们是C语言的坚定拥护者。围绕着 Go 语言有很多的争论，这不令人吃惊，任何一种语言都是这样。而令人吃惊的是目前 Go 语言在程序员中获得了相当的吸引力。O’Grady 二月份在 RedMonk 编程语言分级中把 Go 语言放入了第二梯队。但是，他说，考虑一下 Go 语言是如此的年轻，“即使是目前这种成绩也是让人相当的印象深刻了。”谷歌已经发布了 Go 语言的稳定版本，并且在 Google App Engine 支持部署这种语言的应用，这将给 Go 语言带来更多的吸引力。Go 语言能否成为一种“主流”语言，这需要由时间来判定。不过，看起来除谷歌之外还有很多公司对这种语言也很感兴趣，比如 Engine Yard 等公司。那些对目前的现存的语言不太满意的程序员大概对 Go 语言都在拭目以待。如果你在使用 Go 语言或之前简单涉略过它，你需要注意，Go 1 版引入了不少的变化。然而从 Go 1 版开始，Go 语言的变化将会遵循它的规格说明书进行。根据 Go 语言的开发人员的透露，“也许在某个时间，我们会推出 Go 2 的规范，但在此之前，用 Go 语言编写的程序在今后的 Go 1 版本(Go 1.1, Go 1.2 等)上都能正确的运行。”你用Go 语言开发过什么项目吗？
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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。
从大型工程的角度来说，go 是完爆 Node
的。性能，内存开销，静态类型，对异步的处理，异常的处理，可调试性，系统稳定度，工具链的成熟度，等等，都是 go 占优。但是 Node
在依赖处理方面更好，npm 对依赖版本的管理 （go 的依赖不能指定版本，还需要借助非官方的工具）非常优秀，另外 Node 社区的活跃度要比
go 好，如果你想要快速做一个东西，npm 上各种现成的包可以用。
Node 在做网站这方面，尤其是需要直接面向用户的 http
服务器这方面，有一个天然的优势，那就是前后端的语言统一。一方面可以减少切换语言的脑力成本，提高开发者的效率，另一方面可以实现前后端共享模板，从而
实现首屏服务器渲染，局部更新浏览器渲染的架构，提高首屏的加载速度。
如果你做的网站后台就是个简单的 CRUD 应用，或者是做产品原型，或者你同时还想兼顾前端，Node 会是更好的选择；但如果你的后台很复杂，需要区分各种服务，搞数据分析，分布式集群等等，那绝对是选 go。
最后，其实两者结合起来用也是完全可以的，把 Node 作为面向用户的大前端的一部分，专门负责页面的生成，后端用 go 或者其他语言实现，前后端之间通过规范的数据接口通信。
重庆分公司
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