1. 介绍
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最近在研究一些消息中间件，常用的MQ如RabbitMQ,ActiveMQ,Kafka等。NSQ是一个基于Go语言的分布式实时消息平台，它基于MIT开源协议发布，由bitly公司开源出来的一款简单易用的消息中间件。
官方和第三方还为NSQ开发了众多客户端功能库，如官方提供的基于HTTP的nsqd、Go客户端go-nsq、Python客户端pynsq、基于Node.js的JavaScript客户端nsqjs、异步C客户端libnsq、Java客户端nsq-java以及基于各种语言的众多第三方客户端功能库。
1.1 Features
1). Distributed
NSQ提供了分布式的，去中心化，且没有单点故障的拓扑结构，稳定的消息传输发布保障，能够具有高容错和HA（高可用）特性。
2). Scalable易于扩展
NSQ支持水平扩展，没有中心化的brokers。内置的发现服务简化了在集群中增加节点。同时支持pub-sub和load-balanced 的消息分发。
3). Ops Friendly
NSQ非常容易配置和部署，生来就绑定了一个管理界面。二进制包没有运行时依赖。官方有Docker image。
4.Integrated高度集成
官方的 Go 和 Python库都有提供。而且为大多数语言提供了库。
1.2 组件
1.3 拓扑结构
NSQ推荐通过他们相应的nsqd实例使用协同定位发布者，这意味着即使面对网络分区，消息也会被保存在本地，直到它们被一个消费者读取。更重要的是，发布者不必去发现其他的nsqd节点，他们总是可以向本地实例发布消息。
NSQ
首先，一个发布者向它的本地nsqd发送消息，要做到这点，首先要先打开一个连接，然后发送一个包含topic和消息主体的发布命令，在这种情况下，我们将消息发布到事件topic上以分散到我们不同的worker中。
事件topic会复制这些消息并且在每一个连接topic的channel上进行排队，在我们的案例中，有三个channel，它们其中之一作为档案channel。消费者会获取这些消息并且上传到S3。
nsqd
每个channel的消息都会进行排队，直到一个worker把他们消费，如果此队列超出了内存限制，消息将会被写入到磁盘中。Nsqd节点首先会向nsqlookup广播他们的位置信息，一旦它们注册成功，worker将会从nsqlookup服务器节点上发现所有包含事件topic的nsqd节点。
nsqlookupd
2. Internals
2.1 消息传递担保
1）客户表示已经准备好接收消息
2）NSQ 发送一条消息，并暂时将数据存储在本地（在 re-queue 或 timeout）
3）客户端回复 FIN（结束）或 REQ（重新排队）分别指示成功或失败。如果客户端没有回复, NSQ 会在设定的时间超时，自动重新排队消息
这确保了消息丢失唯一可能的情况是不正常结束 nsqd 进程。在这种情况下，这是在内存中的任何信息（或任何缓冲未刷新到磁盘）都将丢失。
如何防止消息丢失是最重要的，即使是这个意外情况可以得到缓解。一种解决方案是构成冗余 nsqd对（在不同的主机上）接收消息的相同部分的副本。因为你实现的消费者是幂等的，以两倍时间处理这些消息不会对下游造成影响，并使得系统能够承受任何单一节点故障而不会丢失信息。
2.2 简化配置和管理
单个 nsqd 实例被设计成可以同时处理多个数据流。流被称为“话题”和话题有 1 个或多个“通道”。每个通道都接收到一个话题中所有消息的拷贝。在实践中，一个通道映射到下行服务消费一个话题。
在更底的层面，每个 nsqd 有一个与 nsqlookupd 的长期 TCP 连接，定期推动其状态。这个数据被 nsqlookupd 用于给消费者通知 nsqd 地址。对于消费者来说，一个暴露的 HTTP /lookup 接口用于轮询。为话题引入一个新的消费者，只需启动一个配置了 nsqlookup 实例地址的 NSQ 客户端。无需为添加任何新的消费者或生产者更改配置，大大降低了开销和复杂性。
2.3 消除单点故障
NSQ被设计以分布的方式被使用。nsqd 客户端（通过 TCP ）连接到指定话题的所有生产者实例。没有中间人，没有消息代理，也没有单点故障。
这种拓扑结构消除单链，聚合，反馈。相反，你的消费者直接访问所有生产者。从技术上讲，哪个客户端连接到哪个 NSQ 不重要，只要有足够的消费者连接到所有生产者，以满足大量的消息，保证所有东西最终将被处理。对于 nsqlookupd，高可用性是通过运行多个实例来实现。他们不直接相互通信和数据被认为是最终一致。消费者轮询所有的配置的 nsqlookupd 实例和合并 response。失败的，无法访问的，或以其他方式故障的节点不会让系统陷于停顿。
2.4 效率
对于数据的协议，通过推送数据到客户端最大限度地提高性能和吞吐量的，而不是等待客户端拉数据。这个概念，称之为 RDY 状态，基本上是客户端流量控制的一种形式。
efficiency
2.5 心跳和超时
组合应用级别的心跳和 RDY 状态，避免头阻塞现象，也可能使心跳无用（即，如果消费者是在后面的处理消息流的接收缓冲区中，操作系统将被填满，堵心跳）为了保证进度，所有的网络 IO 时间上限势必与配置的心跳间隔相关联。这意味着，你可以从字面上拔掉之间的网络连接 nsqd 和消费者，它会检测并正确处理错误。当检测到一个致命错误，客户端连接被强制关闭。在传输中的消息会超时而重新排队等待传递到另一个消费者。最后，错误会被记录并累计到各种内部指标。
2.6 分布式
因为NSQ没有在守护程序之间共享信息，所以它从一开始就是为了分布式操作而生。个别的机器可以随便宕机随便启动而不会影响到系统的其余部分，消息发布者可以在本地发布，即使面对网络分区。
这种“分布式优先”的设计理念意味着NSQ基本上可以永远不断地扩展，需要更高的吞吐量？那就添加更多的nsqd吧。唯一的共享状态就是保存在lookup节点上，甚至它们不需要全局视图，配置某些nsqd注册到某些lookup节点上这是很简单的配置，唯一关键的地方就是消费者可以通过lookup节点获取所有完整的节点集。清晰的故障事件——NSQ在组件内建立了一套明确关于可能导致故障的的故障权衡机制，这对消息传递和恢复都有意义。虽然它们可能不像Kafka系统那样提供严格的保证级别，但NSQ简单的操作使故障情况非常明显。
2.7 no replication
不像其他的队列组件，NSQ并没有提供任何形式的复制和集群，也正是这点让它能够如此简单地运行，但它确实对于一些高保证性高可靠性的消息发布没有足够的保证。我们可以通过降低文件同步的时间来部分避免，只需通过一个标志配置，通过EBS支持我们的队列。但是这样仍然存在一个消息被发布后马上死亡，丢失了有效的写入的情况。
2.8 没有严格的顺序
虽然Kafka由一个有序的日志构成，但NSQ不是。消息可以在任何时间以任何顺序进入队列。在我们使用的案例中，这通常没有关系，因为所有的数据都被加上了时间戳，但它并不适合需要严格顺序的情况。
2.9 无数据重复删除功能
NSQ对于超时系统，它使用了心跳检测机制去测试消费者是否存活还是死亡。很多原因会导致我们的consumer无法完成心跳检测，所以在consumer中必须有一个单独的步骤确保幂等性。
3. 实践安装过程
本文将nsq集群具体的安装过程略去，大家可以自行参考官网，比较简单。这部分介绍下笔者实验的拓扑，以及nsqadmin的相关信息。
3.1 拓扑结构
topology
实验采用3台NSQD服务，2台LOOKUPD服务。
采用官方推荐的拓扑，消息发布的服务和NSQD在一台主机。一共5台机器。
NSQ基本没有配置文件，配置通过命令行指定参数。
主要命令如下:
LOOKUPD命令
NSQD命令
工具类，消费后存储到本地文件。
发布一条消息
3.2 nsqadmin
对Streams的详细信息进行查看，包括NSQD节点，具体的channel，队列中的消息数，连接数等信息。
nsqadmin
channel
列出所有的NSQD节点:
nodes
消息的统计:
msgs
lookup主机的列表:
hosts
4. 总结
NSQ基本核心就是简单性，是一个简单的队列，这意味着它很容易进行故障推理和很容易发现bug。消费者可以自行处理故障事件而不会影响系统剩下的其余部分。
事实上，简单性是我们决定使用NSQ的首要因素，这方便与我们的许多其他软件一起维护，通过引入队列使我们得到了堪称完美的表现，通过队列甚至让我们增加了几个数量级的吞吐量。越来越多的consumer需要一套严格可靠性和顺序性保障，这已经超过了NSQ提供的简单功能。
结合我们的业务系统来看，对于我们所需要传输的发票消息，相对比较敏感，无法容忍某个nsqd宕机，或者磁盘无法使用的情况，该节点堆积的消息无法找回。这是我们没有选择该消息中间件的主要原因。简单性和可靠性似乎并不能完全满足。相比Kafka，ops肩负起更多负责的运营。另一方面，它拥有一个可复制的、有序的日志可以提供给我们更好的服务。但对于其他适合NSQ的consumer，它为我们服务的相当好，我们期待着继续巩固它的坚实的基础。
在开始之前，希望你计算一下 Part1 共占用的大小是多少呢？
输出结果：
这么一算， Part1 这一个结构体的占用内存大小为 1+4+1+8+1 = 15 个字节。相信有的小伙伴是这么算的，看上去也没什么毛病
真实情况是怎么样的呢？我们实际调用看看，如下：
输出结果：
最终输出为占用 32 个字节。这与前面所预期的结果完全不一样。这充分地说明了先前的计算方式是错误的。为什么呢？
在这里要提到 “内存对齐” 这一概念，才能够用正确的姿势去计算，接下来我们详细的讲讲它是什么
有的小伙伴可能会认为内存读取，就是一个简单的字节数组摆放
上图表示一个坑一个萝卜的内存读取方式。但实际上 CPU 并不会以一个一个字节去读取和写入内存。相反 CPU 读取内存是 一块一块读取 的，块的大小可以为 2、4、6、8、16 字节等大小。块大小我们称其为 内存访问粒度 。如下图：
在样例中，假设访问粒度为 4。 CPU 是以每 4 个字节大小的访问粒度去读取和写入内存的。这才是正确的姿势
另外作为一个工程师，你也很有必要学习这块知识点哦 :)
在上图中，假设从 Index 1 开始读取，将会出现很崩溃的问题。因为它的内存访问边界是不对齐的。因此 CPU 会做一些额外的处理工作。如下：
从上述流程可得出，不做 “内存对齐” 是一件有点 "麻烦" 的事。因为它会增加许多耗费时间的动作
而假设做了内存对齐，从 Index 0 开始读取 4 个字节，只需要读取一次，也不需要额外的运算。这显然高效很多，是标准的 空间换时间 做法
在不同平台上的编译器都有自己默认的 “对齐系数”，可通过预编译命令 #pragma pack(n) 进行变更，n 就是代指 “对齐系数”。一般来讲，我们常用的平台的系数如下：
另外要注意，不同硬件平台占用的大小和对齐值都可能是不一样的。因此本文的值不是唯一的，调试的时候需按本机的实际情况考虑
输出结果：
在 Go 中可以调用 unsafe.Alignof 来返回相应类型的对齐系数。通过观察输出结果，可得知基本都是 2^n ，最大也不会超过 8。这是因为我手提（64 位）编译器默认对齐系数是 8，因此最大值不会超过这个数
在上小节中，提到了结构体中的成员变量要做字节对齐。那么想当然身为最终结果的结构体，也是需要做字节对齐的
接下来我们一起分析一下，“它” 到底经历了些什么，影响了 “预期” 结果
在每个成员变量进行对齐后，根据规则 2，整个结构体本身也要进行字节对齐，因为可发现它可能并不是 2^n ，不是偶数倍。显然不符合对齐的规则
根据规则 2，可得出对齐值为 8。现在的偏移量为 25，不是 8 的整倍数。因此确定偏移量为 32。对结构体进行对齐
Part1 内存布局：axxx|bbbb|cxxx|xxxx|dddd|dddd|exxx|xxxx
通过本节的分析，可得知先前的 “推算” 为什么错误？
是因为实际内存管理并非 “一个萝卜一个坑” 的思想。而是一块一块。通过空间换时间（效率）的思想来完成这块读取、写入。另外也需要兼顾不同平台的内存操作情况
在上一小节，可得知根据成员变量的类型不同，其结构体的内存会产生对齐等动作。那假设字段顺序不同，会不会有什么变化呢？我们一起来试试吧 :-)
输出结果：
通过结果可以惊喜的发现，只是 “简单” 对成员变量的字段顺序进行改变，就改变了结构体占用大小
接下来我们一起剖析一下 Part2 ，看看它的内部到底和上一位之间有什么区别，才导致了这样的结果？
符合规则 2，不需要额外对齐
Part2 内存布局：ecax|bbbb|dddd|dddd
通过对比 Part1 和 Part2 的内存布局，你会发现两者有很大的不同。如下：
仔细一看， Part1 存在许多 Padding。显然它占据了不少空间，那么 Padding 是怎么出现的呢？
通过本文的介绍，可得知是由于不同类型导致需要进行字节对齐，以此保证内存的访问边界
那么也不难理解，为什么 调整结构体内成员变量的字段顺序 就能达到缩小结构体占用大小的疑问了，是因为巧妙地减少了 Padding 的存在。让它们更 “紧凑” 了。这一点对于加深 Go 的内存布局印象和大对象的优化非常有帮
英文原文链接【Go, the unwritten parts】 发表于2017/05/22 作者JBD是Go语言开发小组成员
检查程序的执行路径和当前状态是非常有用的调试手段。核心文件（core file）包含了一个运行进程的内存转储和状态。它主要是用来作为事后调试程序用的。它也可以被用来查看一个运行中的程序的状态。这两个使用场景使调试文件转储成为一个非常好的诊断手段。我们可以用这个方法来做事后诊断和分析线上的服务（production services）。
在这篇文章中，我们将用一个简单的hello world网站服务作为例子。在现实中，我们的程序很容易就会变得很复杂。分析核心转储给我们提供了一个机会去重构程序的状态并且查看只有在某些条件／环境下才能重现的案例。
作者注 : 这个调试流程只在Linux上可行。我不是很确定它是否在其它Unixs系统上工作。macOS对此还不支持。Windows现在也不支持。
在我们开始前，需要确保核心转储的ulimit设置在合适的范围。它的缺省值是0，意味着最大的核心文件大小是0。我通常在我的开发机器上将它设置成unlimited。使用以下命令：
接下来，你需要在你的机器上安装 delve 。
下面我们使用的 main.go 文件。它注册了一个简单的请求处理函数（handler）然后启动了HTTP服务。
让我们编译并生产二进制文件。
现在让我们假设，这个服务器出了些问题，但是我们并不是很确定问题的根源。你可能已经在程序里加了很多辅助信息，但还是无法从这些调试信息中找出线索。通常在这种情况下，当前进程的快照会非常有用。我们可以用这个快照深入查看程序的当前状态。
有几个方式来获取核心文件。你可能已经熟悉了奔溃转储（crash dumps）。它们是在一个程序奔溃的时候写入磁盘的核心转储。Go语言在缺省设置下不会生产奔溃转储。但是当你把 GOTRACEBACK 环境变量设置成“crash”，你就可以用 Ctrl+backslash 才触发奔溃转储。如下图所示：
上面的操作会使程序终止，将堆栈跟踪（stack trace）打印出来，并把核心转储文件写入磁盘。
另外个方法可以从一个运行的程序获得核心转储而不需要终止相应的进程。 gcore 可以生产核心文件而无需使运行中的程序退出。
根据上面的操作，我们获得了转储而没有终止对应的进程。下一步就是把核心文件加载进delve并开始分析。
差不多就这些。delve的常用操作都可以使用。你可以backtrace，list，查看变量等等。有些功能不可用因为我们使用的核心转储是一个快照而不是正在运行的进程。但是程序执行路径和状态全部可以访问。
数组是一个由 固定长度 的 特定类型元素 组成的序列，一个数组可以由零个或多个元素组成。 数组是值类型
数组的每个元素都可以通过索引下标来访问，索引下标的范围是从0开始到数组长度减1的位置，内置函数 len() 可以返回数组中元素的个数。
2.类型的打印，结果的第二种打印方式
3.对元素的修改或者赋值
4.判断数组是否相等：长度、类型
4.数组的地址：连续存储的空间
5.数组的赋值、地址、取值
6.数组的默认值
7.数组的初始化
8.数组的逆置
9.求数组的最大值、最小值、平均值
10.对数组字符串进行连接
11.冒泡排序法的实现
12.数组做函数的参数
13.二维数组：赋值和地址
14.二维数组：打印和输出
15. 指针数组，每一个元素都是地址
17.数组的内存分配
应用程序发生异常 未知的软件异常
1.病毒木马造成的，在当今互联网时代，病毒坐着为了获得更多的牟利，常用病毒绑架应用程序和系统文件，然后某些安全杀毒软件把被病毒木马感染的应用程序和系统文件当病毒杀了导致的。
2.应用程序组件丢失，应用程序完整的运行需要一些系统文件或者某些ll文件支持的，如果应用程序组件不完整也会导致的。
3.系统文件损坏或丢失，盗版系统或Ghost版本系统，很容易出现该问题。
4.操作系统自身的问题，操作系统本身也会有bug 。
5.硬件问题，例如内存条坏了或者存在质量问题，或者内存条的金手指的灰尘特别多。
应用程序发生异常怎么办
1.检查电脑是否存在病毒，请使用百度卫士进行木马查杀。
2.系统文件损坏或丢失，盗版系统或Ghost版本系统，很容易出现该问题。建议：使用完整版或正版系统。
3.安装的软件与系统或其它软件发生冲突，找到发生冲突的软件，卸载它。如果更新下载补丁不是该软件的错误补丁，也会引起软件异常，解决办法：卸载该软件，重新下载重新安装试试。顺便检查开机启动项，把没必要启动的启动项禁止开机启动。
4.如果检查上面的都没问题，可以试试下面的方法。
打开开始菜单→运行→输入cmd→回车，在命令提示符下输入下面命令 for %1 in (%windir%\system32\*.dll) do regsvr32.exe /s %1回车。
完成后，在输入下面
for %i in (%windir%\system32\*.ocx) do regsvr32.exe /s %i 回车。
如果怕输入错误，可以复制这两条指令，然后在命令提示符后击鼠标右键，打“粘贴”，回车，耐心等待，直到屏幕滚动停止为止。（重启电脑）。
