在谈到消息队列时，除了 Kafka、RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ 等等之外，我希望你多了解一下 NSQ，之前已经写过一篇文章 《 NSQ 概述 》，但是内容过于简单，现在再多写一点 NSQ 相关的内容。
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信息流
任何一个消息队列的信息流都可以抽象为：
生产者 >> MQ >> 消费者
NSQ 也不例外，如下图所示：
nsqd 是接受、排队、传递消息的守护进程，消息队列中的核心。
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producer >> nsqd
生产者包装消息，将消息传递到 nsqd 中指定的 topic 。在 NSQ 中这一个步骤相当简单，通过 HTTP 接口就能完成：
发送消息必须指定 topic ，而 topic 的作用其实就是对消息进行逻辑上的分区。
接口 /pub 用来发送单条消息，其中的 defer 参数用来指定 NSQ 在接收到消息后延时多久再投递给消费者，例如订单规定时间内未支付则进行回收等场景就可以用到延时队列。接口 /mpub 用来一次发送多条消息。
相关配置 -max-msg-size : 单条消息的大小上限，默认 1048576 byte 即 1 M。
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nsqd: topic >> channel
上面已经说过，topic 只是用来将消息进行逻辑划分，channel 才是真正存放消息的地方，而 nsqd 在接受到消息后，会将消息复制给所有与这个 topic 相连的 channel 并存放。
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nsqd >> consumer
如上图所示，topic 的消息会被广播到所有与之相连的 channel ，但是同一个 channel 只会以负载均衡的方式把消息投递到与之相连的其中一个 consumer 消费者。
相关配置 max-in-flight : 一个 consumer 一次最多处理的消息数量，默认为一条。
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消息处理
在实际情况下，nsqd 与 consumer 之间的消息处理并没有那么简单。
先来看看详细的过程：
如上图所示，consumer 需要先连接到 nsqd，并且订阅指定的 topic 和 channel ，在一切准备就绪之后发送 RDY 状态表示可以接受消息，并指明一次可以处理的最大消息数量 max-in-flight 为 2 ，随后 nsqd 向 consumer 投递消息，consumer 消费者在接受到消息后进行业务处理，并且需要向 nsqd 响应 FIN（消息处理成功）或者 REQ（ re-queue 重新排队），投递完成但未响应的这段时间内的消息状态为 in-flight 。
配置项 -max-rdy-count ：每个 nsqd 最多可以接受的 RDY 即消费者的数量，超出范围则连接将被强制关闭，默认 2500 。
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REQ
对于 REQ 响应，nsq 会将其重新加入到队列中等待下一次再投递（ re-queue ），客户端可以指定 requeue 的 delay 延时，即重新排队并延时一段时间之后再重新投递消息，延时的时间不得超过配置项 -max-req-timeout 。
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Timeout
每一条消息都必须在一定时间内向 nsq 做出响应，否则 nsq 会认为这条消息超时，然后 requeue 处理。
配置项 -msg-timeout ：单条消息的超时时间，默认一分钟，即消息投递后一分钟内未收到响应，则 nsq 会将这条消息 requeue 处理。
配置值 -max-msg-timeout ：nsqd 全局设置的最大超时时间，默认 15 分钟。
超时的判定时长将取决于以上两个配置的最小值。
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Touch
有时候 consumer 需要更长的时间来对消息进行处理，而不想被 nsq 判定超时然后 requeue ，这时候就可以主动向 nsq 响应 Touch ，表示消息是正常处理的，但是需要更长时间，nsq 接受到 Touch 响应后就会刷新这条消息的超时时间。需要注意的是，我们并不能一直 Touch 到永远，其仍受制于配置项 -max-msg-timeout ，超出最大时长了 Touch 也没用，nsq 仍然会判定为超时并 requeue 。
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Backoff
有时候 consumer 处理消息面临很大的压力，随时有崩溃的风险，这种情况下可以主动向 nsq 发送 RDY 0 实现 backoff ，换句话说就是消费端暂停接受等多消息，以减轻自身压力避免崩溃，等到有更多处理能力时再取消暂停状态慢慢接收更多消息。当然进入 backoff 然后慢慢恢复是一个需要动态调节的过程。
事实上加快消息的处理才是我们需要关注的重中之重。
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其它
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nsqlookupd
nsqlookupd 提供服务发现的功能，用来寻址特定主题的 nsqd。如果客户端直接 nsqd ，那么就会出现某些 topic 的 nsqd 在某个地址，另一些 topic 的 nsqd 在另外的地址，试想当我们的 nsqd 集群数量变得越来庞大，topic 的种类也越来越多时，这种直连的方法是有多么的混乱，而 nsqlookupd 就是为了解决这个问题。
所有的 nsqd 都注册到 nsqlookupd 上，然后客户端只需要连接 nsqlookupd 就可以轻松寻址到所有主题。但是，要注意的是 nsqlookupd 只负责寻址，不对消息做任何处理，我们可以认为客户端向 nsqlookupd 寻址完成后，仍然是与 nsqd 直连再进行消息处理。
为了避免 nsqlookupd 的单点故障，部署多个即可。通常一个数据中心部署三个 nsqlookupd 就可以应对成百上千的 nsqd 集群。
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-mem-queue-size
配置项 -mem-queue-size：队列在内存中保留的消息数量，默认 10000 。一旦消息数量超过了这个阈值，那么超出的消息将被写入到磁盘中，当然你也可以设置为 0 ，这样所有的消息都将被写入到磁盘中，但是需要注意的是即使你这样做了也无法保证消息百分百不丢失，因为 in-flight 状态和 defer 延时状态下的消息仍然是在内存中，所以极端情况下仍旧会丢失。另外对于 clean shutdown 干净退出的情况 nsq 是保证了消息不丢失的，即使在内存中。
简而言之，我们应该放心大胆的使用更可能多的内存。
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SPOF
NSQ 是一个分布式的设计，可以有效的避免 SPOF 单点故障。
如图所示，我们可以轻松的部署足够多的 nsqd 到多台机器上，并让消费者与之连接（这个图简化处理了，我们仍应该使用 nsqlookupd ）。每一个 nsqd 之间是相互独立的，没有任何关联。这就是说如果三个 nsqd 具有相同的 topic 和 channel ，我们向它们发送同一条消息，本质上就是分别发送了三条消息，结果就是连接这三个 nsqd 的 consumer 将会收到三条消息。这样做显然有效的提高了可靠性，但是在消费端一定要做好重复消息的处理问题。
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其它
- 消息是无序的
- 消息可能会被传递多次
- 没有复杂的路由
- 没有自动化的 replication 副本
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结语
消息队列并不是大包大揽干掉所有事情，在实际应用中，我们完全可以与 mysql 和 redis 等等一起使用。 NSQ 不得不说是太精致了，水平扩展相当方便，消息传递也非常高效，强烈推荐。
