分布式任务 + 消息队列框架 go-queue

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发布于: 2021 年 03 月 22 日

1. 为什么写这个库
2. 应用场景有哪些
3. 如何使用
4. 总结

为什么要写这个库？

在开始自研 go-queue 之前，针对以下我们调研目前的开源队列方案：

beanstalkd

beanstalkd 有一些特殊好用功能：支持任务 priority、延时(delay)、超时重发(time-to-run)和预留(buried)，能够很好的支持分布式的后台任务和定时任务处理。如下是 beanstalkd 基本部分：

job：任务单元；
tube：任务队列，存储统一类型 job。producer 和 consumer 操作对象；
producer：job 生产者，通过 put 将 job 加入一个 tube；
consumer：job 消费者，通过 reserve/release/bury/delete 来获取 job 或改变 job 的状态；

很幸运的是官方提供了 go client：https://github.com/beanstalkd/go-beanstalk。

但是这对不熟悉 beanstalkd 操作的 go 开发者而言，需要学习成本。

kafka

类似基于 kafka 消息队列作为存储的方案，存储单元是消息，如果要实现延时执行，可以想到的方案是以延时执行的时间作为 topic，这样在大型的消息系统中，充斥大量一次性的 topic（dq_1616324404788, dq_1616324417622），当时间分散，会容易造成磁盘随机写的情况。

而且在 go 生态中，

同时考虑以下因素：

支持延时任务
高可用，保证数据不丢失
可扩展资源和性能

所以我们自己基于以上两个基础组件开发了 go-queue：

基于 beanstalkd 开发了 dq，支持定时和延时操作。同时加入 redis 保证消费唯一性。
基于 kafka 开发了 kq，简化生产者和消费者的开发 API，同时在写入 kafka 使用批量写，节省 IO。

整体设计如下：

应用场景

首先在消费场景来说，一个是针对任务队列，一个是消息队列。而两者最大的区别：

任务是没有顺序约束；消息需要；
任务在加入中，或者是等待中，可能存在状态更新（或是取消）；消息则是单一的存储即可；

所以在背后的基础设施选型上，也是基于这种消费场景。

dq：依赖于 beanstalkd ，适合延时、定时任务执行；
kq：依赖于 kafka ，适用于异步、批量任务执行；

而从其中 dq 的 API 中也可以看出：

// 延迟任务执行- dq.Delay(msg, delayTime);
// 定时任务执行- dq.At(msg, atTime);

复制代码

而在我们内部：

如果是 异步消息消费/推送 ，则会选择使用 kq：kq.Push(msg)；
如果是 15 分钟提醒/ *明天中午发送短信* 等，则使用 dq；

如何使用

分别介绍 dq 和 kq 的使用方式：

dq

// [Producer]producer := dq.NewProducer([]dq.Beanstalk{	{		Endpoint: "localhost:11300",		Tube:     "tube",	},	{		Endpoint: "localhost:11301",		Tube:     "tube",	},})	
for i := 1000; i < 1005; i++ {	_, err := producer.Delay([]byte(strconv.Itoa(i)), time.Second*5)	if err != nil {		fmt.Println(err)	}}

复制代码

// [Consumer]consumer := dq.NewConsumer(dq.DqConf{  Beanstalks: []dq.Beanstalk{    {      Endpoint: "localhost:11300",      Tube:     "tube",    },    {      Endpoint: "localhost:11301",      Tube:     "tube",    },  },  Redis: redis.RedisConf{    Host: "localhost:6379",    Type: redis.NodeType,  },})consumer.Consume(func(body []byte) {  // your consume logic  fmt.Println(string(body))})

复制代码

和普通的 生产者-消费者 模型类似，开发者也只需要关注以下：

开发者只需要关注自己的任务类型「延时/定时」
消费端的消费逻辑

kq

producer.go：

// message structuretype message struct {	Key     string `json:"key"`	Value   string `json:"value"`	Payload string `json:"message"`}
pusher := kq.NewPusher([]string{	"127.0.0.1:19092",	"127.0.0.1:19093",	"127.0.0.1:19094",}, "kq")
ticker := time.NewTicker(time.Millisecond)for round := 0; round < 3; round++ {	select {	case <-ticker.C:		count := rand.Intn(100)    // 准备消息		m := message{			Key:     strconv.FormatInt(time.Now().UnixNano(), 10),			Value:   fmt.Sprintf("%d,%d", round, count),			Payload: fmt.Sprintf("%d,%d", round, count),		}		body, err := json.Marshal(m)		if err != nil {			log.Fatal(err)		}
		fmt.Println(string(body))    // push to kafka broker		if err := pusher.Push(string(body)); err != nil {			log.Fatal(err)		}	}}

复制代码

config.yaml：

Name: kqBrokers:  - 127.0.0.1:19092  - 127.0.0.1:19092  - 127.0.0.1:19092Group: adhocTopic: kqOffset: firstConsumers: 1

复制代码

consumer.go：

var c kq.KqConfconf.MustLoad("config.yaml", &c)
// WithHandle: 具体的处理msg的logic// 这也是开发者需要根据自己的业务定制化q := kq.MustNewQueue(c, kq.WithHandle(func(k, v string) error {  fmt.Printf("=> %s\n", v)  return nil}))defer q.Stop()q.Start()

复制代码

和 dq 不同的是：开发者不需要关注任务类型（在这里也没有任务的概念，传递的都是 message data）。

其他操作和 dq 类似，只是将 业务处理函数 当成配置直接传入消费者中。

总结

在我们目前的场景中，kq 大量使用在我们的异步消息服务；而延时任务，我们除了 dq，还可以使用内存版的 TimingWheel「go-zero 生态组件」。

关于 go-queue 更多的设计和实现文章，可以持续关注我们。欢迎大家去关注和使用。

https://github.com/tal-tech/go-queue

https://github.com/tal-tech/go-zero

欢迎使用 go-zero 并 star 支持我们！

发布于: 2021 年 03 月 22 日阅读数: 1251

原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/fc9734b86ba883a99373e1a49】。

Kevin Wan

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