标签：商家 java 用户 今天 如何 需要 together 动态获取 函数
前言消息中间件本质上就是一种很简单的数据结构——队列，但是一条队列肯定是当不成中间件的，你必须要考虑性能、容灾、可靠性等等因素。这也给我的写作提供了一些思路，我将从队列开始，给你演示一条队列是如何进化成一个靠谱的中间件的。
消息中间件的实现有很多，有新贵Kafka、RocketMq，也有老牌劲旅RabbitMq和ActiveMq，不过我最后选择了Nsq来讲解，因为它极简、清爽，用起来舒服，讲起来也好理解，更重要的是，通过对Nsq的学习，我们很容易扩展到消息中间件的通用层面，对学习其他Mq，乃至优化和设计自己的Mq都有很大帮助。
这一系列的文章，将有以下这些topics:
如何从一条队列，进化成一个靠谱的消息中间件：这一节，将带你从演化的视角，认识Nsq的各个组件
Bringing It All Together：从微观层面了解完Nsq后，我们再从宏观的视角，把上一节学的东西串起来，看一条消息，是如何从生产到被消费的
一些实现细节：从近到远的看完了Nsq，现在让我们再一次把镜头拉近，看看Nsq在处理一些细节问题上的智慧，这对我们理解消息中间件，将有很大帮助
如何设计一个消息中间件：由近到远，由远及近，我们已经把Nsq看了个遍，是时候尝试总结一下，如何设计一个消息中间件了
Nsq的不足：作为一个极简的Mq，Nsq肯定做不到的面面俱到，那么Nsq有哪些不足呢？
Nsq vs Kafka：Nsq的那些不足，Kafka几乎都给解决了，毕竟人家是重量级Mq，功能自然强大的多。虽然大多数业务，使用Nsq已经可以解决问题，但还是了解一下，Kafka是怎么解决那些Nsq不屑于解决的问题吧~
有赞自研版Nsq：基于Nsq的一些不足，和对Kafka实现思路的借鉴，有赞对Nsq进行了自研开发，这一节，让我们了解一下有赞的改进思路
为什么要使用消息中间件？
假设我们在淘宝下了一笔订单后，淘宝后台需要做这些事情：
- 消息通知系统：通知商家，你有一笔新的订单，请及时发货
- 推荐系统：更新用户画像，重新给用户推荐他可能感兴趣的商品
- 会员系统：更新用户的积分和等级信息
于是一个创建订单的函数，至少需要取调用三个其他服务的接口，就像这样：
写成伪码：
createOrder(...) {
doCreateOrder(...);
// 调用其他服务接口
sendMsg(...);
updateUserInterestedGoods(...);
updateMemberCreditInfo(...);
}这样的做法，显然很挫，至少有两个问题：
我们需要一个消息中间件，来实现解耦和缓冲的功能。
消息中间件的实现很多，比较常见的有kafka、rocketmq以及我们今天要讲的nsq。
相比于前面两个mq，nsq可以说是非常轻量级的，理解了它，也有助于学习kafka和rocketmq。所以本文以Nsq为例，来讲解消息中间件的一些实现细节。
首先，让我们从消息中间件的最原始形态开始，一种常见的数据结构 —— 队列。
我们在订单系统和其他系统的中间，引入了一个消息中间件，或者说，引入了一条队列。
当订单系统创建完订单时，它只需要往队列里，塞入（push）一条topic为“order_created”的消息。
接着，我们的nsq1.0，会把这条消息，再推送给所有订阅了这个topic的消息的机器，告诉他们，“有新的订单，你们该干嘛干嘛”。
这样一个简单的队列，就解决了上面的两个问题：
作为一个靠谱的中间件，你必须做到：高效、可靠、方便。
上面这个使用一条简单的队列来实现的消息中间件，肯定是不满足这三点的。
首先，假设我的会员系统，部署了三台实例，他们都订阅了topic为“order_created”的消息，那么一旦有订单创建，这三台实例就都会收到消息，并且去更新会员积分信息，而其实我只需要更新一次就ok了。
这就涉及到一个消费者组（Comsumer Group）的概念。消费者组是Kafka里提到的，在Nsq，对应的术语是channel。
会员系统的三个实例，当它们收到消息时，要做的事情是一样的，并且只需要有有一个实例执行，那么它们就是一个消费者组里面的，要标识为同一个channel，比如说叫“update_memeber_credit”的channel，而短信系统和推荐系统，也要有自己的channel，用来和会员系统作区分，比如说叫“send_msg”和“update_user_interesting_goods”
当nsq收到消息时，会给每个channel复制一份消息，然后channel再给对应的消费者组，推送一条消息。消费者组里有多个实例，那么要推给谁呢？这就涉及到负载均衡，比如有一个消费者组里有ABC三个实例，这次推给了A，那么下次有可能是推送给B，再下次，也许就是C …
nsq官网上的一张动图，非常好的解释了这个过程：
稍微解释一下，图中，nsq上有一个叫”clicks“的topic，”clicks“下面有三条channel，也就是三个消费者组，其中channel名称为”metrics“的，有三个实例。消息A来到nsq后，被复制到三条channel，接着，在metrics上的那个A，被推送到了第二个实例上。接着，又来了一个叫B的消息，这一次，B被推送给了第一个实例进行处理。
上面讲过，nsq收到生产者生产的消息后，需要将消息复制多份，然后推送给对应topic和channel的消费者。
那么，nsq怎么知道哪些消费者订阅了topic为“order_created”的消息呢？
总不能在配置文件里写死吧？ip为10.12.65.123的，端口8878，这个消费者的topic是xxx，channel是xxx，…
因此，我们需要一个类似于微服务里头的注册中心的模块，来实现服务发现的功能，这就是nsqlookup.
nsqlookup提供了类似于etcd、zookeeper一样的kv存储服务，里面记录了topic下面都有哪些nsq。
nsqlookup提供了一个/lookup接口，比如你想知道哪些nsq上面，有topic为test的消息，那么只需要调一下：
curl ‘http://127.0.0.1:4161/lookup?topic=test‘nsqlookup就会给你返回对应topic的nsq列表：
{
"channels": [
"xxx"
],
"producers": [
{
"remote_address": "127.0.0.1:52796",
"hostname": "hongzeyangdeMacBook-Pro",
"broadcast_address": "127.0.0.1",
"tcp_port": 4150,
"http_port": 4151,
"version": "1.0.0-compat"
}
]
}接着消费者只需要遍历返回的json串里的producers列表，把broadcast_address和tcp_port或者http_port拼起来，就可以拿到要建立连接的url地址。
消费者会和这些nsq，逐个建立连接。nsq收到对应topic的消息后，就会给和他们建立连接的消费者，推送消息。
这个过程，可以从nsq的消费者客户端实现的代码中，很清楚的看出来。
我这里用nsq的Java 客户端实现brainlag/JavaNSQClient作为例子。
首先，调用/lookup接口，获取拥有对应topic的nsq列表。注意看代码，里面是遍历了nsqlookup的列表，然后把所有lookup的返回结构，进行合并。
com.github.brainlag.nsq.lookup.DefaultNSQLookup#lookup：
画红框的地方，正是之前讲的拼凑逻辑。
接着和旧的nsq列表比较，进行删除和新增，保证本地的nsq列表数据是最新的。
com.github.brainlag.nsq.NSQConsumer#connect:
当然，这个过程不会只在消费者启动时才执行，而是定期去执行，不断去获取最新的nsq列表。
作为一个靠谱的中间件，你必须支持集群部署，这样才能实现可靠、高效。
nsq的集群部署非常简单，官方推荐一个生产者对应的部署一个nsqd：
What is the recommended topology for nsqd?
We strongly recommend running an nsqd alongside any service(s) that produce messages.
这也能解释，为什么上面的/lookup接口，返回的属性是叫producers，而不是叫nsqs，因为nsq认为一个producer，就对应一个nsq。
当然这样的做法有不少坏处，如果生产者对应的nsq挂掉了，那它就生产不了消息了。而且每个生产者都要部署一个nsq，未免有些奢侈。
不过对于大多数业务来说，这样的nsq已经够用。如果你像有赞一样，拥有一群Go语言大神，那也不妨对nsq做一下改造。一个简单的思路，就是模仿消费者侧的代码，通过nsqlookup来动态获取有效的nsq地址，然后往其中一个nsq发布消息。
这篇文章主要从一个演化的视角，介绍了一条队列，如何逐步进化成一个消息中间件，也介绍了Nsq的几大模块：
标签：商家 java 用户 今天 如何 需要 together 动态获取 函数
原文地址：https://blog.51cto.com/14799494/2494878
