nsq (三) 消息传输的可靠性和持久化[二]diskqueue
剖析nsq消息队列-目录
上一篇主要说了一下nsq是如何保证消息被消费端成功消费,大概提了一下消息的持久化,--mem-queue-size 设置为 0,所有的消息将会存储到磁盘。
总有人说nsq的持久化问题,消除疑虑的方法就是阅读原码做benchmark测试,个人感觉nsq还是很靠谱的。
nsq自己实现了一个先进先出的消息文件队列go-diskqueue是把消息保存到本地文件内,很值得分析一下他的实现过程。
整体处理逻辑
go-diskqueue 会启动一个gorouting进行读写数据也就是方法ioLoop
会根据你设置的参数来进行数据的读写,流程图如下

这个图画的也不是特别的准确
ioLoop用的是select并不是if else当有多个条件为true时,会随机选一个进行执行
nsq 生成的数据大致如下:

xxxx.diskqueue.meta.dat 元数据保存了未读消息的长度,读取和存入数据的编号和读取位置
xxxx.diskqueue.编号.dat 消息保存的文件,每一个消息的存储:4Byte消息的长度+消息

参数说明
一些主要的参数和约束说明
这些参数的使用在后面的处理逻辑中会提到
// diskQueue implements a filesystem backed FIFO queue
type diskQueue struct {
// run-time state (also persisted to disk)
// 读取数据的位置
readPos int64
// 写入数据的位置
writePos int64
// 读取文件的编号
readFileNum int64
// 写入文件的编号
writeFileNum int64
// 未处理的消息总数
depth int64
// instantiation time metadata
// 每个文件的大小限制
maxBytesPerFile int64 // currently this cannot change once created
// 每条消息的最小大小限制
minMsgSize int32
// 每条消息的最大大小限制
maxMsgSize int32
// 缓存消息有多少条后进行写入
syncEvery int64 // number of writes per fsync
// 自动写入消息文件的时间间隔
syncTimeout time.Duration // duration of time per fsync
exitFlag int32
needSync bool
// keeps track of the position where we have read
// (but not yet sent over readChan)
// 下一条消息的位置
nextReadPos int64
// 下一条消息的文件编号
nextReadFileNum int64
// 读取的文件
readFile *os.File
// 写入的文件
writeFile *os.File
// 读取的buffer
reader *bufio.Reader
// 写入的buffer
writeBuf bytes.Buffer
// exposed via ReadChan()
// 读取数据的channel
readChan chan []byte
//.....
}
数据
元数据
读写数据信息的元数据保存在xxxxx.diskqueue.meta.data文件内主要用到代码里的字段如下
未处理的消息总数 depth
读取文件的编号 readFileNum 读取数据的位置 readPos
写入文件的编号 writeFileNum 写入数据的位置 writePos
真实数据如下
15
0,22
3,24
保存元数据信息
func (d *diskQueue) persistMetaData() error {
// ...
fileName := d.metaDataFileName()
tmpFileName := fmt.Sprintf("%s.%d.tmp", fileName, rand.Int())
// write to tmp file
f, err = os.OpenFile(tmpFileName, os.O_RDWR|os.O_CREATE, 0600)
// 元数据信息
_, err = fmt.Fprintf(f, "%d\n%d,%d\n%d,%d\n",
atomic.LoadInt64(&d.depth),
d.readFileNum, d.readPos,
d.writeFileNum, d.writePos)
// 保存
f.Sync()
f.Close()
// atomically rename
return os.Rename(tmpFileName, fileName)
}
得到元数据信息
func (d *diskQueue) retrieveMetaData() error {
// ...
fileName := d.metaDataFileName()
f, err = os.OpenFile(fileName, os.O_RDONLY, 0600)
// 读取数据并赋值
var depth int64
_, err = fmt.Fscanf(f, "%d\n%d,%d\n%d,%d\n",
&depth,
&d.readFileNum, &d.readPos,
&d.writeFileNum, &d.writePos)
//...
atomic.StoreInt64(&d.depth, depth)
d.nextReadFileNum = d.readFileNum
d.nextReadPos = d.readPos
return nil
}
消息数据
写入一条数据
ioLoop 中发现有数据写入时,会调用writeOne方法,把消息保存到文件内
select {
// ...
case dataWrite := <-d.writeChan:
count++
d.writeResponseChan <- d.writeOne(dataWrite)
// ...
func (d *diskQueue) writeOne(data []byte) error {
var err error
if d.writeFile == nil {
curFileName := d.fileName(d.writeFileNum)
d.writeFile, err = os.OpenFile(curFileName, os.O_RDWR|os.O_CREATE, 0600)
// ...
if d.writePos > 0 {
_, err = d.writeFile.Seek(d.writePos, 0)
// ...
}
}
dataLen := int32(len(data))
// 判断消息的长度是否合法
if dataLen < d.minMsgSize || dataLen > d.maxMsgSize {
return fmt.Errorf("invalid message write size (%d) maxMsgSize=%d", dataLen, d.maxMsgSize)
}
d.writeBuf.Reset()
// 写入4字节的消息长度,以大端序保存
err = binary.Write(&d.writeBuf, binary.BigEndian, dataLen)
if err != nil {
return err
}
// 写入消息
_, err = d.writeBuf.Write(data)
if err != nil {
return err
}
// 写入到文件
_, err = d.writeFile.Write(d.writeBuf.Bytes())
// ...
// 计算写入位置,消息数量加1
totalBytes := int64(4 + dataLen)
d.writePos += totalBytes
atomic.AddInt64(&d.depth, 1)
// 如果写入位置大于 单个文件的最大限制, 则持久化文件到硬盘
if d.writePos > d.maxBytesPerFile {
d.writeFileNum++
d.writePos = 0
// sync every time we start writing to a new file
err = d.sync()
// ...
}
return err
}
写入完消息后,会判断当前的文件大小是否已经已于maxBytesPerFile如果大,就持久化文件到硬盘,然后重新打开一个新编号文件,进行写入。
什么时候持久化文件到硬盘
调用sync()方法会持久化文件到硬盘,然后重新打开一个新编号文件,进行写入。
有几个地方调用会调用这个方法:
- 一个写入文件的条数达到了
syncEvery的值时,也就是初始化时设置的最大的条数。会调用sync() syncTimeout初始化时设置的同步时间间隔,如果这个时间间隔到了,并且写入的文件条数>0的时候,会调用sync()- 还有就是上面说过的
writeOne方法,写入完消息后,会判断当前的文件大小是否已经已于maxBytesPerFile如果大,会调用sync() - 当读取文件时,把整个文件读取完时,会删除这个文件并且会把
needSync设置为true,ioLoop会调用sync() - 还有就是
Close的时候,会调用sync()
func (d *diskQueue) sync() error {
if d.writeFile != nil {
// 把数据 flash到硬盘,关闭文件并设置为 nil
err := d.writeFile.Sync()
if err != nil {
d.writeFile.Close()
d.writeFile = nil
return err
}
}
// 保存元数据信息
err := d.persistMetaData()
// ...
d.needSync = false
return nil
}
读取一条数据
元数据保存着 读取文件的编号 readFileNum 和读取数据的位置 readPos
并且diskQueue暴露出了一个方法来,通过channel来读取数据
func (d *diskQueue) ReadChan() chan []byte {
return d.readChan
}
ioLoop里,当发现读取位置小于写入位置 或者读文件编号小于写文件编号,并且下一个读取位置等于当前位置时才会读取一条数据,然后放在一个外部全局变量 dataRead 里,并把 读取的channel 赋值监听 r = d.readChan,当外部有人读取了消息,则进行moveForward操作
func (d *diskQueue) ioLoop() {
var dataRead []byte
var err error
var count int64
var r chan []byte
for {
// ...
if (d.readFileNum < d.writeFileNum) || (d.readPos < d.writePos) {
if d.nextReadPos == d.readPos {
dataRead, err = d.readOne()
if err != nil {
d.handleReadError()
continue
}
}
r = d.readChan
} else {
r = nil
}
select {
// ...
case r <- dataRead:
count++
// moveForward sets needSync flag if a file is removed
d.moveForward()
// ...
}
}
// ...
}
readOne 从文件里读取一条消息,4个bit的大小,然后读取具体的消息。如果读取位置大于最大文件限制,则close。在moveForward里会进行删除操作
func (d *diskQueue) readOne() ([]byte, error) {
var err error
var msgSize int32
// 如果readFile是nil,打开一个新的
if d.readFile == nil {
curFileName := d.fileName(d.readFileNum)
d.readFile, err = os.OpenFile(curFileName, os.O_RDONLY, 0600)
// ...
d.reader = bufio.NewReader(d.readFile)
}
err = binary.Read(d.reader, binary.BigEndian, &msgSize)
// ...
readBuf := make([]byte, msgSize)
_, err = io.ReadFull(d.reader, readBuf)
totalBytes := int64(4 + msgSize)
// ...
d.nextReadPos = d.readPos + totalBytes
d.nextReadFileNum = d.readFileNum
// 如果读取位置大于最大文件限制,则close。在moveForward里会进行删除操作
if d.nextReadPos > d.maxBytesPerFile {
if d.readFile != nil {
d.readFile.Close()
d.readFile = nil
}
d.nextReadFileNum++
d.nextReadPos = 0
}
return readBuf, nil
}
moveForward方法会查看读取的编号,如果发现下一个编号 和当前的编号不同时,则删除旧的文件。
func (d *diskQueue) moveForward() {
oldReadFileNum := d.readFileNum
d.readFileNum = d.nextReadFileNum
d.readPos = d.nextReadPos
depth := atomic.AddInt64(&d.depth, -1)
// see if we need to clean up the old file
if oldReadFileNum != d.nextReadFileNum {
// sync every time we start reading from a new file
d.needSync = true
fn := d.fileName(oldReadFileNum)
err := os.Remove(fn)
// ...
}
d.checkTailCorruption(depth)
nsq (三) 消息传输的可靠性和持久化[二]diskqueue的更多相关文章
- nsq (三) 消息传输的可靠性和持久化[一]
上两篇帖子主要说了一下nsq的拓扑结构,如何进行故障处理和横向扩展,保证了客户端和服务端的长连接,连接保持了,就要传输数据了,nsq如何保证消息被订阅者消费,如何保证消息不丢失,就是今天要阐述的内容. ...
- 四种途径提高RabbitMQ传输消息数据的可靠性(一)
前言 RabbitMQ虽然有对队列及消息等的一些持久化设置,但其实光光只是这一个是不能够保障数据的可靠性的,下面我们提出这样的质疑: (1)RabbitMQ生产者是不知道自己发布的消息是否已经正确达到 ...
- 深入浅出 JMS(三) - ActiveMQ 消息传输
深入浅出 JMS(三) - ActiveMQ 消息传输 一.消息协商器(Message Broker) broke:消息的交换器,就是对消息进行管理的容器.ActiveMQ 可以创建多个 Broker ...
- RabbitMQ系列(四)--消息如何保证可靠性传输以及幂等性
一.消息如何保证可靠性传输 1.1.可能出现消息丢失的情况 1.Producer在把Message发送Broker的过程中,因为网络问题等发生丢失,或者Message到了Broker,但是出了问题,没 ...
- RabbitMQ原理与相关操作(三)消息持久化
现在聊一下RabbitMQ消息持久化: 问题及方案描述 1.当有多个消费者同时收取消息,且每个消费者在接收消息的同时,还要处理其它的事情,且会消耗很长的时间.在此过程中可能会出现一些意外,比如消息接收 ...
- RabbitMQ(三):消息持久化策略
原文:RabbitMQ(三):消息持久化策略 一.前言 在正常的服务器运行过程中,时常会面临服务器宕机重启的情况,那么我们的消息此时会如何呢?很不幸的事情就是,我们的消息可能会消失,这肯定不是我们希望 ...
- RabbitMQ的消息传输保障三个层级
这里只简单介绍一下三个层级,笔记摘录自<RabbitMQ实战指南>朱忠华作者 消息可靠传输一般是业务系统接入消息中间件时候首要考虑的问题,一般消息中间件的消息传输保障分为三个层级 1 A ...
- 转:TCP为什么要3次握手和4次挥手时等待2MSL、 TCP如何保证消息顺序以及可靠性到达
关于tcp三次握手.四次挥手可以看这里:TCP与UDP的差别以及TCP三次握手.四次挥手 1.TCP为甚要3次握手? 在谢希仁著<计算机网络>第四版中讲“三次握手”的目的是“为了防止已失效 ...
- Rsyslog的三种传输协议简要介绍
rsyslog的三种传输协议 rsyslog 可以理解为多线程增强版的syslog. rsyslog提供了三种远程传输协议,分别是: 1. UDP 传输协议 基于传统UDP协议进行远程日志传输,也是传 ...
随机推荐
- Spring Security 入门 (二)
我们在篇(一)中已经谈到了默认的登录页面以及默认的登录账号和密码. 在这一篇中我们将自己定义登录页面及账号密码. 我们先从简单的开始吧:设置自定义的账号和密码(并非从数据库读取),虽然意义不大. 上一 ...
- PHP get_object_vars 和 get_class_vars
<?php class Girl { public $id = 1; public $name = 'zhy'; } $girl = new Girl(); var_dump(get_class ...
- CSS中各种布局的背后(*FC)
CSS中各种布局的背后,实质上是各种*FC的组合.CSS2.1中只有BFC和IFC,CSS3 中还增加了FFC和GFC. 盒模型(BoxModel) 上图为W3C标准盒模型,另外还有一种IE盒模型(I ...
- Flyway 助力数据库脚本自动化管理攻略
原文地址:梁桂钊的博客 博客地址:http://blog.720ui.com 欢迎关注公众号:「服务端思维」.一群同频者,一起成长,一起精进,打破认知的局限性. 今天,探讨一个有趣的话题:我们可以通过 ...
- opencv::AKAZE检测与匹配
AKAZE局部匹配 AKAZE局部匹配介绍 AOS 构造尺度空间 Hessian矩阵特征点检测 方向指定基于一阶微分图像 描述子生成 与SIFT.SUFR比较 更加稳定 非线性尺度空间 AKAZE速度 ...
- 技术分享:Dapr,让开发人员更轻松地构建微服务应用
最近一直在学习微服务相关的技术.微服务架构已成为构建云原生应用程序的标准,并且可以预见,到2022年,将有90%的新应用程序采用微服务架构.微服务架构提供了令人信服的好处,包括可伸缩性,松散的服务耦合 ...
- halcon小结
持更 应用范围 (罗列自官方帮助文档,以后有空了按照需求展开叙述) 1. 安全系统 2. 表面检测 3. 定位 4. 二维测量比较 5. 二维码识别 6. 二维位置定位 7. 二维物体识别 8. 光学 ...
- 【RabbitMQ 实战指南】一 RabbitMQ 开发
1.RabbitMQ 安装 RabbitMQ 的安装可以参考官方文档:https://www.rabbitmq.com/download.html 2.管理页面 rabbitmq-management ...
- windows与office激活
暴风官网:www.baofengjihuo.com
- python编程系列---Pycharm快捷键(更新中....)
以下是我常用到的Pycharm快捷键(还有很多,只是我暂时用的最多的就这些): 在开发过程中,经常使用一些快捷键会大大提高开发效率,不要因为看这多而不用,常用的就那些,用得多就都记住了,脱离鼠标,逼格 ...