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
所以我们的订阅者（可以有多个）如果提前订阅主题的话，只要对应的主题有发布新内容，就可以马上异步读取。
完结
消息队列的应用场景还有很多，Nsq这里也只是先介绍了一下入门知识，有兴趣的朋友可以继续深入了解。
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
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