上一篇的最后一段代码中，channel中的消息在发送至客户端时，也同步了一份消息发送到了inFight队列中
subChannel.StartInFlightTimeout(msg, client.ID, msgTimeout)
这里其实一开始不是很明白，在上网查阅了资料后，了解到inFlight队列是NSQ用来实现消息至少投递一次的。知道了功能后，再来看就很明了了。
func (c *Channel) StartInFlightTimeout(msg *Message, clientID int64, timeout time.Duration) error {
now := time.Now()
msg.clientID = clientID
msg.deliveryTS = now
msg.pri = now.Add(timeout).UnixNano()
err := c.pushInFlightMessage(msg)
if err != nil {
return err
}
c.addToInFlightPQ(msg)
return nil
}
上述代码中，首先初始化消息的过期时间为timeout+now，通过将msg加入到InFlight队列中，InFlight其实是一个堆排序队列，优先级是按照超时时间来排序的，越靠近过期时间，将会越靠前。这里只是将消息存入队列，那么在哪里消费呢？我们在第一篇笔记中的末尾，Nsqd在完成监听部分的初始化后，有四个自启动的goroutine，第一个通过Wrap启动的n.queueScanLoop()就是用来执行消费的。
func (n *NSQD) queueScanLoop() {
//任务派发 队列
workCh := make(chan *Channel, n.getOpts().QueueScanSelectionCount)
//任务结果 队列
responseCh := make(chan bool, n.getOpts().QueueScanSelectionCount)
// 用来优雅关闭
closeCh := make(chan int)
// 利用Ticket来定期开始任务和调整worker
workTicker := time.NewTicker(n.getOpts().QueueScanInterval)
refreshTicker := time.NewTicker(n.getOpts().QueueScanRefreshInterval)
channels := n.channels()
// 调整worker
n.resizePool(len(channels), workCh, responseCh, closeCh)
for {
select {
case <-workTicker.C: // 开始一次任务的派发
if len(channels) == 0 {
continue
}
case <-refreshTicker.C: // 重新调整 worker 数量
channels = n.channels()
n.resizePool(len(channels), workCh, responseCh, closeCh)
continue
case <-n.exitChan: // 退出
goto exit
}
// num最大为nsqd的所有channel总数
num := n.getOpts().QueueScanSelectionCount
if num > len(channels) {
num = len(channels)
}
loop:
// 随机取出num个channel, 派发给 worker 进行 扫描
for _, i := range util.UniqRands(num, len(channels)) {
workCh <- channels[i]
}
// 接收 扫描结果, 统一 有多少 channel 是 "脏" 的
numDirty := 0
for i := 0; i < num; i++ {
if <-responseCh {
numDirty++
}
}
// 假如 "脏" 的 "比例" 大于阀值, 则不等待 workTicker
// 马上进行下一轮 扫描
if float64(numDirty) / float64(num) > n.getOpts().QueueScanDirtyPercent {
goto loop
}
}
exit:
n.logf("QUEUESCAN: closing")
close(closeCh)
workTicker.Stop()
refreshTicker.Stop()
}
// 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) {
// 校验启动的worker数量，最大为nsqd的所有channel数 * 1/4,
idealPoolSize := int(float64(num) * 0.25)
if idealPoolSize < 1 {
idealPoolSize = 1
} else if idealPoolSize > n.getOpts().QueueScanWorkerPoolMax {
idealPoolSize = n.getOpts().QueueScanWorkerPoolMax
}
for {
// 当前启动的worker数等于设定的idealPoolSize，那么直接返回，
// 如果大于了idealPoolSize，通过closeCh关闭一个worker
// 如果未达到idealPoolSize，启动worker的goroutine
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++
}
}
}
worker的具体实现是queueScanWorker
// 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
// 实现消息至少被投递一次
if c.processInFlightQueue(now) {
dirty = true
}
// 实现延迟消息队列
if c.processDeferredQueue(now) {
dirty = true
}
// 如果有过期消息的存在，则dirty
responseCh <- dirty
case <-closeCh:
return
}
}
}
func (c *Channel) processInFlightQueue(t int64) bool {
c.exitMutex.RLock()
defer c.exitMutex.RUnlock()
if c.Exiting() {
return false
}
dirty := false
for {
c.inFlightMutex.Lock()
// 从队列中获取已经过期的消息
msg, _ := c.inFlightPQ.PeekAndShift(t)
c.inFlightMutex.Unlock()
if msg == nil {
goto exit
}
dirty = true
// 如果获取到了符合条件的msg，按msg.ID将msg在infight队列中删除
_, err := c.popInFlightMessage(msg.clientID, msg.ID)
if err != nil {
goto exit
}
atomic.AddUint64(&c.timeoutCount, 1)
c.RLock()
client, ok := c.clients[msg.clientID]
c.RUnlock()
if ok {
client.TimedOutMessage()
}
// 消息在channel中发起重新投递
c.doRequeue(msg)
}
exit:
return dirty
}
// 延迟消息队列的实现
func (c *Channel) processDeferredQueue(t int64) bool {
c.exitMutex.RLock()
defer c.exitMutex.RUnlock()
if c.Exiting() {
return false
}
dirty := false
for {
c.deferredMutex.Lock()
item, _ := c.deferredPQ.PeekAndShift(t)
c.deferredMutex.Unlock()
if item == nil {
goto exit
}
dirty = true
msg := item.Value.(*Message)
_, err := c.popDeferredMessage(msg.ID)
if err != nil {
goto exit
}
c.doRequeue(msg)
}
exit:
return dirty
}
上面的两个函数processDeferredQueue和processInFlightQueue的实现基本一致，那为什么相同的逻辑要实现两次呢。两个队列，DeferredQueue 用 head 包实现, InFlightQueue 自己又实现了一次heap, 其实跟 DeferredQueue 不是一样的么?
之前两个就真是是一样的, 后来有一个提交,里面的注释是: this eliminates the use of container/heap and the associated cost of boxing and interface type assertions.
“https://github.com/nsqio/nsq/commit/74bfde101934700cb0cd980d01b6dfe2fe5a6a53”
意思就是说, 这些 队列里 存的是 Message 这个类型, 如果使用 heap, 需要存到 heap.Item 的 Value 里,而这个value 是一个 interface{} , 赋值 和 取值 都需要做类型推断 和 包装,那么作为 InFlightQueue 这个 “高负荷” 的队列, 减少这种 “类型推断和包装” , 有利于提高性能
测试一下：
type Item struct {
d1 int
d2 int
}
func BenchmarkT1(b *testing.B) {
q := make([]*Item, 0) // 不需要类型推断的 slice
for i := 0; i < b.N; i++ {
q = append(q, &Item{i, i})
}
for _, hero := range q {
hero.d1++
}
}
func BenchmarkT2(b *testing.B) {
q := make([]interface{}, 0)
for i := 0; i < b.N; i++ {
q = append(q, &Item{i, i})
}
for _, hero := range q {
hero.(*Item).d1++ // 需要做类型推断
}
}
测试结果：
BenchmarkT1-8 10000000 241 ns/op
BenchmarkT2-8 5000000 332 ns/op