基于 NSQ 搭建高可用分布式消息队列

NSQ 介绍

NSQ 是一款 Go 语言编写的开源分布式消息队列中间件，具备非常好的性能、易用性和可用性。

性能方面，采用了分布式可横向扩展的架构，让其适用于超大规模的消息实时处理，能够满足绝大部业务量级的需要；

易用性方面，NSQ 配置和部署都非常的简便，提供了清晰的文档和多语言且功能全面的 SDK，同时还提供了浏览器 nsqadmin、nsqlookupd 等非常好用的易用性组件，nsqadmin 可以实现可视化的管理消息集群；

可用性方面，NSQ 具备非常高质量的工程实现，程序鲁棒性非常好，完全具备长期自动稳定运行的能力。在架构上，NSQ 采用了分布式和去中心化的拓扑结构，可实现无单点的高可用部署。在消息消费上采用了 RDY-FIN 设计，确保消息被可靠消费。

NSQ 是一款非常成熟的消息队列中间件，已在大规模生成环境下应用验证。

核心组件

nsqd、nsqlookupd、nsqadmin 是 NSQ 的三个关键组件，三个组件独立部署运行。

nsqd 是 NSQ 最核心的组件，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（也可以通过配置让消息全部落盘存储），当内存 channel 满了之后，则把消息写到磁盘文件中。nsqd 可以独立运行。

一个 nsqd 中可以创建多个队列（topic）。支持组播，一个队列可以有多个通道（channel）来同时消费，每个通道都将接收到这个队列中所有消息的副本，保证每个通道中消费到的消息一致，各通道可以有自己的消费进度，互相不会影响。

nsqlookupd 负责管理拓扑信息，提供最终一致服务发现能力。客户端可以通过查询 nsqlookupd 来发现指定队列（topic）的 nsqd 地址。

nsqadmin 提供了一个非常好用的可视化管理后台，可以可视化的管理队列和查询消息处理情况。

通常在生成环境中，这三个组件会一起部署。

部署拓扑

虽然机器故障是小概率事件，但是也无法彻底避免，我们要提供高可用的服务，就必要考虑机器故障。NSQ 采用的是一个完全分布式的拓扑结构，非常适合构建起一个高可用的消息集群。

要实现高可用，有多个等级，比如部分兼容机器故障、兼容单机房故障、兼容地域主干网络故障等等。绝大部分的业务场景下，做到兼容部分机器故障是基本要求，这里我们主要总结下如何兼容部署机器故障，如果要做到更高的可用性部署拓扑也类似，就是多机房、多地域部署。

nsqd 的数量决定整个集群的吞吐能力，NSQ 具备非常好的消息处理性能，具体按实际业务量级决定部署 nsqd 节点规模，但考虑到可用性， 最少不要少于 3 个 nsqd 节点，同样也不要少于 3 个 nsdlookupd 节点。

示例部署拓扑：

启动 3 个 nsdlookupd，所有 nsqd 都连接到这三个 nsdlookupd。生成消息是直接通过负载均衡写入到 nsqd，如果那个 nsqd 挂掉，生产者就无法继续往这个 nsqd 写消息了。消费消息通过 nsdlookupd 做服务发现，配置 3 个+nsdlookupd，其中某个挂掉不会影响消息消费，nsqd 仍然可以通过其他 nsdlookupd 被发现。nsqadmin 是个 web-ui 管理后台，无任何本地状态，单机部署多机部署都可以。

消息备份/回放

前面我们做到了一个高可用的部署拓扑，但是由于消息是写到一个单一的 nsqd 的，如果那个 nsqd 部署机器挂掉无法恢复，可能会导致这个 nsqd 中积压的消息丢失。所以我们还需要设计消息备份和异常回放的机制。

01

备份

◆ NSQ 提供了 nsq_to_file 工具，可以用来做消息备份。所有消息实时备份到本地文件，按小时切割文件，消息文件三备份，备份数据存储 n 天。

◆ 需要备份的消息使用 nsq_to_nsq 工具，同步写入备份队列，备份机器上运行 nsq_to_file 订阅备份队列的数据，写到磁盘备份。

02

回放

◆ 机器挂掉能重启恢复，重启恢复后重启服务即可，nsqd 的内存队列大小设置为 0，数据全部落盘，重启不会丢失数据。

◆ 机器不能重启恢复的情况下，从备份数据中回放该 nsqd 的备份消息。需要注意回放时对消息去重，因为写备份时采用全部备份写成功才算成功的方案，可能会导致消息重复。

集群监控

同时我们还需要部署监控，实时监控 NSQ 集群的运行情况，以便出现问题时能技术感知修复。

1

机器状态：cpu、内存、磁盘、网络等；

2

服务状态：进程、端口存活等；

3

消息队列：队列数量、队列积压情况等；

这样就可以做到整个系统无单点，数据三备份，及时感知集群异常。做到一个基础的可用性要求，能够满足绝大部分的场景使用了。

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