NSQ针对消费者采取消息推送的方式，因为NSQ本身基于内存和diskq，并不能容忍太大的消息的堆积，使用推模式也合情合理。
前一篇我们已经看到了针对一个发送到给定topic后，这个message被复制了多份，发送到了这个topic下的每一个channel中，存在在channel的memeoryMsgChan或者backend中。
消息的订阅与推送
关于消息的推送最重要的是两个文件：nsqd/protocol_v2.go和nsqd/client_v2.go。
当一个客户端与nsqd进程建立了一个tcp链接时，代码会调用protocolV2.IOLoop方法，并新建一个clientV2结构体对象。IOLoop方法会启动一个协程执行messagePump方法。
对于每一个tcp连接，都会有两个协程：运行IOLoop的协程用于接收客户端的请求；运行messagePump的负责处理数据，把数据给客户端clientV2推送给客户端。
整个protocol_v2就是一个比较经典的tcp协议的实现。每当建立一个新的tcp连接，服务器都会建立一个client_v2对象，和启动protocol_v2.messagePump协程，一个client只会订阅一个channel。IOLoop用于接收客户端传来的指令，并进行回复，并通过各个channel和其它的组件通信（包括protocol_v2.messagePump）。详情可以看源代码：github.com/nsqio/nsq/nsqd/protocol_v2.go
我们想要关注的消息的推送可以看messagePump的实现，如下：
func (p *protocolV2) messagePump(client *clientV2, startedChan chan bool) {
var err error
var buf bytes.Buffer
var memoryMsgChan chan *Message
var backendMsgChan chan []byte
var subChannel *Channel
// NOTE: `flusherChan` is used to bound message latency for
// the pathological case of a channel on a low volume topic
// with >1 clients having >1 RDY counts
var flusherChan <-chan time.Time
var sampleRate int32
subEventChan := client.SubEventChan
identifyEventChan := client.IdentifyEventChan
outputBufferTicker := time.NewTicker(client.OutputBufferTimeout)
heartbeatTicker := time.NewTicker(client.HeartbeatInterval)
heartbeatChan := heartbeatTicker.C
msgTimeout := client.MsgTimeout
// v2 opportunistically buffers data to clients to reduce write system calls
// we force flush in two cases:
// 1. when the client is not ready to receive messages
// 2. we're buffered and the channel has nothing left to send us
// (ie. we would block in this loop anyway)
//
flushed := true
// signal to the goroutine that started the messagePump
// that we've started up
close(startedChan)
for {
//IsReadyForMessages会检查InFlightMessages的数目是否超过了客户端设置的RDY，超过后，不再取消息推送，而是强制做flush。
if subChannel == nil || !client.IsReadyForMessages() {
// the client is not ready to receive messages...
memoryMsgChan = nil
backendMsgChan = nil
flusherChan = nil
// force flush
client.writeLock.Lock()
err = client.Flush()
client.writeLock.Unlock()
if err != nil {
goto exit
}
flushed = true
} else if flushed {
// last iteration we flushed...
// do not select on the flusher ticker channel
memoryMsgChan = subChannel.memoryMsgChan
backendMsgChan = subChannel.backend.ReadChan()
flusherChan = nil
} else {
// select on the flusher ticker channel, too
memoryMsgChan = subChannel.memoryMsgChan
backendMsgChan = subChannel.backend.ReadChan()
flusherChan = outputBufferTicker.C
}
select {
case <-flusherChan: //ticker chan，保证定期flush
client.writeLock.Lock()
err = client.Flush()
client.writeLock.Unlock()
if err != nil {
goto exit
}
flushed = true
case <-client.ReadyStateChan://continue to next iteration:check ready state
case subChannel = <-subEventChan://收到client的SUB的topic的channel后，更新内存中的subChannel开始推送；只会SUB一个channel
// you can't SUB anymore
subEventChan = nil
case identifyData := <-identifyEventChan:
//SKIP
case <-heartbeatChan://heartbeat check
err = p.Send(client, frameTypeResponse, heartbeatBytes)
if err != nil {
goto exit
}
case b := <-backendMsgChan:
if sampleRate > 0 && rand.Int31n(100) > sampleRate {
continue
}
msg, err := decodeMessage(b)
if err != nil {
p.ctx.nsqd.logf(LOG_ERROR, "failed to decode message - %s", err)
continue
}
msg.Attempts++
subChannel.StartInFlightTimeout(msg, client.ID, msgTimeout)
client.SendingMessage() //add mem count
err = p.SendMessage(client, msg, &buf)
if err != nil {
goto exit
}
flushed = false
case msg := <-memoryMsgChan:
if sampleRate > 0 && rand.Int31n(100) > sampleRate {
continue
}
msg.Attempts++
subChannel.StartInFlightTimeout(msg, client.ID, msgTimeout)
client.SendingMessage()
err = p.SendMessage(client, msg, &buf)
if err != nil {
goto exit
}
flushed = false
case <-client.ExitChan:
goto exit
}
}
exit:
p.ctx.nsqd.logf(LOG_INFO, "PROTOCOL(V2): [%s] exiting messagePump", client)
heartbeatTicker.Stop()
outputBufferTicker.Stop()
if err != nil {
p.ctx.nsqd.logf(LOG_ERROR, "PROTOCOL(V2): [%s] messagePump error - %s", client, err)
}
}
首先，客户端发送一个SUB消息来订阅一个topic下的Channel。protocol_v2.go/protocolV2.SUB中，会往clientV2.go/client.SubEventChan发送一个channel。这里的messagePump便更新了内存中的subChannel开始推送这个订阅的channel的消息。
在循环的开头，messageMsgChan和backendChan都会用这个subChannel对应的channel select它们的消息。每当有一个消息来的时候，首先（1）会调用channel的StartInFlightTimeout，channel会把这个消息加到InFlightPqueue里，这个是以timeout时间作为优先级的优先级队列（最小堆），用于保存发送给客户端但是还没有被确认的消息。
（2）还有会更新client的一些counter信息，如InFlightMessageCount等，根据InFlightMessageCount和RDY比较决定是否继续推送消息。
客户端成功消费一条消息后，会发送一个FIN消息，带上message ID，client会-1 InFlightMessageCount，从channel的InflightMessage中取出这个消息，并向ReadStateChan发送一个消息；如果服务端因为RDY限制停止推送消息，收到这个消息后，也会重新查看是否可以继续推送消息。
或者客户端如果消费失败，也会发送一个REQ的请求，channel会把这个消息从channel的InflightMessage中取出这个消息，重新放入channel。
那如果客户端没有对消息做回复呢？
消息超时的设计与实现
在nsqd.go中，还有一部分重要的实现，queueScanLoop方法中，每隔QueueScanInterval的时间，会从方法cache的channels list中随机选择QueueScanSelectionCount个channel，然后去执行resizePool。这个实现参考了redis的probabilistic expiration algorithm.
参考《Redis设计与实现》9.6 Redis的过期键删除策略，结合了两种策略：
- 惰性删除。每次客户端对某个key读写时，会检查它是否过期，如果过期，就把它删掉。
- 定期删除。定期删除并不会遍历整个DB，它会在规定时间内，分多次遍历服务器中各个DB，从数据库的expires字典中随机检查一部分键的过期时间，如果过期，则删除。
对于nsqd的channel，它有两个队列需要定时检查，一个是InFlightQueue，一个是DeferredQueue。任何一个有工作做，这个channel就被视为dirty的。
每隔default 100ms（QueueScanInterval），nsqd会随机选择20（QueueScanSelectionCount）个channel扔到workerCh chan之中。
每隔5s，queueScanLoop都会调用resizePool。resizePool可以看做是一个fixed pool size的协程池，idealPoolSize= min(AllChannelNum * 0.25, QueueScanWorkerPoolMax)。这么多的协程的工作就是，对于从workerCh收到的每一个channel，都会调用它的channel.go/channel.processInFlightQueue方法和channel.go/channel.processDeferredQueue方法，任何的变动都会把这次queueScan行为标记为dirty。
每次这20个channel全部都scan完毕后，会统计dirtyNum / QueueScanSelectionNum的比例，如果大于某个预设的阈值QueueScanDirtyPercent，将不会间隔时间，直接开始下一轮的QueueScan。
那么为什么每隔5s要重新调用resizePool呢？这是为了根据最新的allChannelNum给予机会去更新resizePool协程池的协程数。因为PoolSize是NSQD的数据域，是全局的状态，每次调用并不会另外新建一个协程池，而是根据idealSize调整它的大小。这部分代码实现也比较经典，可以学习一下“如何使用Golang实现一个协程池的经典实现，尤其是需要动态调整池大小的需求”。
// resizePool adjusts the size of the pool of queueScanWorker goroutines
//
// 1 <= pool <= min(num * 0.25, QueueScanWorkerPoolMax)
//
func (n *NSQD) resizePool(num int, workCh chan *Channel, responseCh chan bool, closeCh chan int) {
idealPoolSize := int(float64(num) * 0.25)
if idealPoolSize < 1 {
idealPoolSize = 1
} else if idealPoolSize > n.getOpts().QueueScanWorkerPoolMax {
idealPoolSize = n.getOpts().QueueScanWorkerPoolMax
}
for {
if idealPoolSize == n.poolSize {
break
} else if idealPoolSize < n.poolSize {
// contract
closeCh <- 1
n.poolSize--
} else {
// expand
n.waitGroup.Wrap(func() {
n.queueScanWorker(workCh, responseCh, closeCh)
})
n.poolSize++
}
}
}
// queueScanWorker receives work (in the form of a channel) from queueScanLoop
// and processes the deferred and in-flight queues
func (n *NSQD) queueScanWorker(workCh chan *Channel, responseCh chan bool, closeCh chan int) {
for {
select {
case c := <-workCh:
now := time.Now().UnixNano()
dirty := false
if c.processInFlightQueue(now) {
dirty = true
}
if c.processDeferredQueue(now) {
dirty = true
}
responseCh <- dirty
case <-closeCh:
return
}
}
}
// queueScanLoop runs in a single goroutine to process in-flight and deferred
// priority queues. It manages a pool of queueScanWorker (configurable max of
// QueueScanWorkerPoolMax (default: 4)) that process channels concurrently.
//
// It copies Redis's probabilistic expiration algorithm: it wakes up every
// QueueScanInterval (default: 100ms) to select a random QueueScanSelectionCount
// (default: 20) channels from a locally cached list (refreshed every
// QueueScanRefreshInterval (default: 5s)).
//
// If either of the queues had work to do the channel is considered "dirty".
//
// If QueueScanDirtyPercent (default: 25%) of the selected channels were dirty,
// the loop continues without sleep.
func (n *NSQD) queueScanLoop() {
workCh := make(chan *Channel, n.getOpts().QueueScanSelectionCount)
responseCh := make(chan bool, n.getOpts().QueueScanSelectionCount)
closeCh := make(chan int)
workTicker := time.NewTicker(n.getOpts().QueueScanInterval)
refreshTicker := time.NewTicker(n.getOpts().QueueScanRefreshInterval)
channels := n.channels()
n.resizePool(len(channels), workCh, responseCh, closeCh)
for {
select {
case <-workTicker.C:
if len(channels) == 0 {
continue
}
case <-refreshTicker.C:
channels = n.channels()
n.resizePool(len(channels), workCh, responseCh, closeCh)
continue
case <-n.exitChan:
goto exit
}
num := n.getOpts().QueueScanSelectionCount
if num > len(channels) {
num = len(channels)
}
loop:
for _, i := range util.UniqRands(num, len(channels)) {
workCh <- channels[i]
}
numDirty := 0
for i := 0; i < num; i++ {
if <-responseCh {
numDirty++
}
}
if float64(numDirty)/float64(num) > n.getOpts().QueueScanDirtyPercent {
goto loop
}
}
exit:
n.logf(LOG_INFO, "QUEUESCAN: closing")
close(closeCh)
workTicker.Stop()
refreshTicker.Stop()
}
channel.go/channel.processInFlightQueue的实现比较简单，把channel的InflightPQueue中的message按照超时时间由早到晚把超时时间小于给定时间的消息依次取出，做一些一致性的数据操作后，重新放入channel之中(也会发送TryUpdateReadyState)。processDeferredQueue也是类似的。
这里通过了一定的概率加受控制的并发协程池，清理内存中timeout未被客户端所确认的消息，重新放入队列，保证了消息的可达性。（存在重复消费消息的可能）
经典的GO并发
我们其实可以发现，同一个channel，可能会有很多的client从它的memoryMsgChan和backendChan里select监听消息，因为同一个消息对于Golang的channel来说只会被一个监听者收到，所以，通过这样的机制实现了一定程度上的消费者的负载均衡。
NSQ的代码很适合用Golang的Goroutine, Channel, & Mutex并发的good practice来学习。
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