nanoQ：高性能无中介发布/订阅库最佳实践

原创于 2025-05-27 09:00:39 发布 · 270 阅读

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nanoQ：高性能无中介发布/订阅库最佳实践

nq nanoQ — high-performance brokerless Pub/Sub for streaming real-time data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nq2/nq

1. 项目介绍

nanoQ 是一个极简主义的高性能发布/订阅（Pub/Sub）传输库。它去掉了中心中介服务器，使得发布者可以直接与订阅者连接，这种无中介的设计提高了数据传输的效率。nanoQ 适用于不需要严格数据可靠性的场景，如电信、媒体、物联网、游戏、指标、点击等，它以仅最佳努力传递数据为原则。

nanoQ 的特点如下：

代码简洁：少于1000行代码。
高性能：关键路径上无内存分配，细粒度锁机制等优化。
低开销协议：每条消息的元数据仅为1-5字节。
生产验证：已经在生产环境中运行。
数据透明：支持 JSON、protobuf、thrift、gzip 或 XML 等格式。
云原生支持：易于与现有负载均衡器集成。
可扩展性：无需协调器或中心服务器。

2. 项目快速启动

以下是一个快速启动 nanoQ 的示例，包括发布者和订阅者的基本设置。

订阅者（Subscriber）启动代码：

package main

import (
	"context"
	"log"
	"time"

	"github.com/aigent/nq"
)

func main() {
	opts := nq.SubOpts{
		KeepaliveTimeout: 5 * time.Second,
		Printf:           log.Printf,
	}

	sub, err := nq.NewSub("tcp4://:1234", opts, nq.NewDefaultMetrics())
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to create subscriber: %v", err)
	}

	go func() {
		buf := make([]byte, 4096)
		for {
			if msg, stream, err := sub.Receive(context.TODO(), buf); err != nil {
				log.Printf("Error while receiving: %v", err)
				continue
			} else {
				log.Printf("message from stream '%v' is: %s\n", stream, msg)
			}
		}
	}()

	if err := sub.Listen(context.TODO()); err != nil {
		log.Fatalf("Listen error: %v", err)
	}
}

发布者（Publisher）启动代码：

package main

import (
	"context"
	"log"
	"time"

	"github.com/aigent/nq"
)

func main() {
	opts := nq.PubOpts{
		KeepaliveTimeout: 5 * time.Second,
		ConnectTimeout:   3 * time.Second,
		WriteTimeout:     3 * time.Second,
		FlushFrequency:   100 * time.Millisecond,
		NoDelay:          true,
		Printf:           log.Printf,
	}

	pub, err := nq.NewPub("tcp4://localhost:1234", opts, nq.NewDefaultMetrics())
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to create publisher: %v", err)
	}

	for {
		for i := 1; i <= 100; i++ {
			if err := pub.Publish(context.TODO(), []byte("Hello nanoQ"), i); err != nil {
				log.Printf("Error while publishing: %v", err)
			}
		}
	}
}

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

实时消息传递：在游戏、社交应用或实时聊天系统中，使用 nanoQ 实现实时消息的发布和订阅。
物联网（IoT）：在物联网设备间传输传感器数据，如温度、湿度等。
日志聚合：将来自多个系统的日志集中到一个地方，进行统一处理和分析。

最佳实践

使用正确的地址方案：确保使用正确的 URL 地址方案，如 tcp4://localhost:1234 或 unix:///var/run/sockety.sock。
配置超时和频率：合理配置 KeepaliveTimeout、ConnectTimeout 和 FlushFrequency 等参数，以确保系统的稳定性和性能。
数据序列化：选择合适的数据序列化格式，如 JSON 或 protobuf，以提高传输效率。