剖析nsq消息队列(三) 消息传输的可靠性和持久化[二]diskqueue

li_peng · · 743 次点击 · · 开始浏览    
这是一个创建于 的文章,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

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 evernotecid://D2602A6B-6F53-4199-885D-97DFC21CBA3E/appyinxiangcom/2479854/ENResource/p1391

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: evernotecid://D2602A6B-6F53-4199-885D-97DFC21CBA3E/appyinxiangcom/2479854/ENResource/p1383

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
evernotecid://D2602A6B-6F53-4199-885D-97DFC21CBA3E/appyinxiangcom/2479854/ENResource/p1381

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

	//.....
}
复制代码

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
复制代码

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)
}
复制代码

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
}
复制代码

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)
		// ...
复制代码
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
}

复制代码

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trueioLoop 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
}
复制代码

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
}
复制代码

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()
		// ...
		}
	}

// ...
}

复制代码

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
}

复制代码

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)

复制代码

有疑问加站长微信联系(非本文作者)

本文来自:掘金

感谢作者:li_peng

查看原文:剖析nsq消息队列(三) 消息传输的可靠性和持久化[二]diskqueue

入群交流(和以上内容无关):加入Go大咖交流群,或添加微信:liuxiaoyan-s 备注:入群;或加QQ群:692541889

743 次点击  
加入收藏 微博
添加一条新回复 (您需要 登录 后才能回复 没有账号 ?)
  • 请尽量让自己的回复能够对别人有帮助
  • 支持 Markdown 格式, **粗体**、~~删除线~~、`单行代码`
  • 支持 @ 本站用户;支持表情(输入 : 提示),见 Emoji cheat sheet
  • 图片支持拖拽、截图粘贴等方式上传