使用Go语言实现一个超级mini的消息队列，我是这样做的

2022年1月20日 406点热度 0人点赞 0条评论

一起学习Golang，本人将学习过程记为笔记，以后翻阅的时候也方便，顺便也给大家做一点分享，希望能坚持下去。

关注本公众号即可领取视频教程：【2022年GO语言全套精讲系列-入门到精通96集】

学习与交流：Go语言学习与交流微信群

IDE编辑器：2022最新Goland激活插件

现在就开始你的Go语言学习之旅吧！人生苦短，let’s Go.

前置知识：

go基本语法
消息队列概念，也就三个：生产者、消费者、队列

目的

没想着实现多复杂，因为时间有限，就mini就好，mini到什么程度呢
使用双向链表数据结构作为队列
有多个topic可供生产者生成消息和消费者消费消息
支持生产者并发写
支持消费者读，且ok后，从队列删除
消息不丢失（持久化）
高性能（先这样想）

设计
整体架构

协议
通讯协议底层使用tcp，mq是基于tcp自定义了一个协议，协议如下

type Msg struct {
   Id int64
   TopicLen int64
   Topic string
   // 1-consumer 2-producer 3-comsumer-ack 4-error
   MsgType int64 // 消息类型
   Len int64 // 消息长度
   Payload []byte // 消息
}

Payload使用字节数组，是因为不管数据是什么，只当做字节数组来处理即可。Msg承载着生产者生产的消息，消费者消费的消息，ACK、和错误消息，前两者会有负载，而后两者负载和长度都为空。

协议的编解码处理，就是对字节的处理，接下来有从字节转为Msg，和从Msg转为字节两个函数

func BytesToMsg(reader io.Reader) Msg {

   m := Msg{}
   var buf [128]byte
   n, err := reader.Read(buf[:])
   if err != nil {
      fmt.Println("read failed, err:", err)
   }
   fmt.Println("read bytes:", n)
   // id
   buff := bytes.NewBuffer(buf[0:8])
   binary.Read(buff, binary.LittleEndian, &m.Id)
   // topiclen
   buff = bytes.NewBuffer(buf[8:16])
   binary.Read(buff, binary.LittleEndian, &m.TopicLen)
   // topic
   msgLastIndex := 16 + m.TopicLen
   m.Topic = string(buf[16: msgLastIndex])
   // msgtype
   buff = bytes.NewBuffer(buf[msgLastIndex : msgLastIndex + 8])
   binary.Read(buff, binary.LittleEndian, &m.MsgType)

   buff = bytes.NewBuffer(buf[msgLastIndex : msgLastIndex + 16])
   binary.Read(buff, binary.LittleEndian, &m.Len)

   if m.Len <= 0 {
      return m
   }

   m.Payload = buf[msgLastIndex + 16:]
   return m
}

func MsgToBytes(msg Msg) []byte {
   msg.TopicLen = int64(len([]byte(msg.Topic)))
   msg.Len = int64(len([]byte(msg.Payload)))

   var data []byte
   buf := bytes.NewBuffer([]byte{})
   binary.Write(buf, binary.LittleEndian, msg.Id)
   data = append(data, buf.Bytes()...)

   buf = bytes.NewBuffer([]byte{})
   binary.Write(buf, binary.LittleEndian, msg.TopicLen)
   data = append(data, buf.Bytes()...)

   data = append(data, []byte(msg.Topic)...)

   buf = bytes.NewBuffer([]byte{})
   binary.Write(buf, binary.LittleEndian, msg.MsgType)
   data = append(data, buf.Bytes()...)

   buf = bytes.NewBuffer([]byte{})
   binary.Write(buf, binary.LittleEndian, msg.Len)
   data = append(data, buf.Bytes()...)
   data = append(data, []byte(msg.Payload)...)

   return data
}

队列
使用container/list，实现先入先出，生产者在队尾写，消费者在队头读取

package broker

import (
   "container/list"
   "sync"
)

type Queue struct {
   len int
   data list.List
}

var lock sync.Mutex

func (queue *Queue) offer(msg Msg) {
   queue.data.PushBack(msg)
   queue.len = queue.data.Len()
}

func (queue *Queue) poll() Msg{
   if queue.len == 0 {
      return Msg{}
   }
   msg := queue.data.Front()
   return msg.Value.(Msg)
}

func (queue *Queue) delete(id int64) {
   lock.Lock()
   for msg := queue.data.Front(); msg != nil; msg = msg.Next() {
      if msg.Value.(Msg).Id == id {
         queue.data.Remove(msg)
         queue.len = queue.data.Len()
         break
      }
   }
   lock.Unlock()
}

方法offer往队列里插入数据，poll从队列头读取数据素，delete根据消息ID从队列删除数据。这里使用Queue结构体对List进行封装，其实是有必要的，List作为底层的数据结构，我们希望隐藏更多的底层操作，只给客户提供基本的操作。

delete操作是在消费者消费成功且发送ACK后，对消息从队列里移除的，因为消费者可以多个同时消费，所以这里进入临界区时加锁（em，加锁是否就一定会影响对性能有较大的影响呢）。

broker
broker作为服务器角色，负责接收连接，接收和响应请求。

package broker

import (
   "bufio"
   "net"
   "os"
   "sync"
   "time"
)

var topics = sync.Map{}

func handleErr(conn net.Conn)  {
   defer func() {
      if err := recover(); err != nil {
         println(err.(string))
         conn.Write(MsgToBytes(Msg{MsgType: 4}))
      }
   }()
}

func Process(conn net.Conn) {
   handleErr(conn)
   reader := bufio.NewReader(conn)
   msg := BytesToMsg(reader)
   queue, ok := topics.Load(msg.Topic)
   var res Msg
   if msg.MsgType == 1 {
      // comsumer
      if queue == nil || queue.(*Queue).len == 0{
         return
      }
      msg = queue.(*Queue).poll()
      msg.MsgType = 1
      res = msg
   } else if msg.MsgType == 2 {
      // producer
      if ! ok {
         queue = &Queue{}
         queue.(*Queue).data.Init()
         topics.Store(msg.Topic, queue)
      }
      queue.(*Queue).offer(msg)
      res = Msg{Id: msg.Id, MsgType: 2}
   } else if msg.MsgType == 3 {
      // consumer ack
      if queue == nil {
         return
      }
      queue.(*Queue).delete(msg.Id)

   }
   conn.Write(MsgToBytes(res))

}

MsgType等于1时，直接消费消息；MsgType等于2时是生产者生产消息，如果队列为空，那么还需创建一个新的队列，放在对应的topic下；MsgType等于3时，代表消费者成功消费，可以

删除消息
我们说消息不丢失，这里实现不完全，我就实现了持久化（持久化也没全部实现）。思路就是该topic对应的队列里的消息，按协议格式进行序列化，当broker启动时，从文件恢复。

持久化需要考虑的是增量还是全量，需要保存多久，这些都会影响实现的难度和性能（想想Kafka和Redis的持久化），这里表示简单实现就好：定时器定时保存

func Save()  {
   ticker := time.NewTicker(60)
   for {
      select {
      case <-ticker.C:
         topics.Range(func(key, value interface{}) bool {
            if value == nil {
               return false
            }
            file, _ := os.Open(key.(string))
            if file == nil {
               file, _ = os.Create(key.(string))
            }
            for msg := value.(*Queue).data.Front(); msg != nil; msg = msg.Next() {
               file.Write(MsgToBytes(msg.Value.(Msg)))
            }
            _ := file.Close()
            return false
         })
      default:
         time.Sleep(1)
      }
   }
}

有一个问题是，当上面的delete操作时，这里的file文件需不需要跟着delete掉对应的消息？答案是需要删除的，如果不删除，只能等下一次的全量持久化来覆盖了，中间就有脏数据问题.

下面是启动逻辑

package main

import (
   "awesomeProject/broker"
   "fmt"
   "net"
)

func main()  {
   listen, err := net.Listen("tcp", "127.0.0.1:12345")
   if err != nil {
      fmt.Print("listen failed, err:", err)
      return
   }
   go broker.Save()
   for {
      conn, err := listen.Accept()
      if err != nil {
         fmt.Print("accept failed, err:", err)
         continue
      }
      go broker.Process(conn)

   }
}

生产者

package main

import (
   "awesomeProject/broker"
   "fmt"
   "net"
)

func produce() {
   conn, err := net.Dial("tcp", "127.0.0.1:12345")
   if err != nil {
      fmt.Print("connect failed, err:", err)
   }
   defer conn.Close()

   msg := broker.Msg{Id: 1102, Topic: "topic-test",  MsgType: 2,  Payload: []byte("我")}
   n, err := conn.Write(broker.MsgToBytes(msg))
   if err != nil {
      fmt.Print("write failed, err:", err)
   }

   fmt.Print(n)
}

消费者

package main

import (
   "awesomeProject/broker"
   "bytes"
   "fmt"
   "net"
)

func comsume() {
   conn, err := net.Dial("tcp", "127.0.0.1:12345")
   if err != nil {
      fmt.Print("connect failed, err:", err)
   }
   defer conn.Close()

   msg := broker.Msg{Topic: "topic-test",  MsgType: 1}

   n, err := conn.Write(broker.MsgToBytes(msg))
   if err != nil {
      fmt.Println("write failed, err:", err)
   }
   fmt.Println("n", n)

   var res [128]byte
   conn.Read(res[:])
   buf := bytes.NewBuffer(res[:])
   receMsg := broker.BytesToMsg(buf)
   fmt.Print(receMsg)

   // ack
   conn, _ = net.Dial("tcp", "127.0.0.1:12345")
   l, e := conn.Write(broker.MsgToBytes(broker.Msg{Id: receMsg.Id, Topic: receMsg.Topic, MsgType: 3}))
   if e != nil {
      fmt.Println("write failed, err:", err)
   }
   fmt.Println("l:", l)
}

消费者这里ack时重新创建了连接，如果不创建连接的话，那服务端那里就需要一直从conn读取数据，直到结束。思考一下，像RabbitMQ的ack就有自动和手工的ack，如果是手工的ack，必然需要一个新的连接，因为不知道客户端什么时候发送ack，自动的话，当然可以使用同一个连接，but这里就简单创建一条新连接吧

启动
先启动broker，再启动producer，然后启动comsumer能实现发送消息到队列.