1.MQ(6) —— Nsq in 有赞

MQ(6) —— Nsq in 有赞

       有赞基于Nsq源码进行了自研改造，码阅解决了其在顺序消费、码阅数据备份与实时性方面的码阅不足。尽管Nsq在实时性上优于Kafka，码阅但Kafka在大数据处理方面更具优势。码阅分时黄金坑源码有赞选择自研改造Nsq，码阅现成源码定制方法主要考虑了其在实时性上的码阅适用性以及Go语言生态的兼容性。

       改造后，码阅有赞的码阅Nsq架构强调了动态查找、数据复制与顺序消费。码阅为了克服Nsq无法动态发现消息队列的码阅问题，有赞让生产者使用nsqlookup动态查找队列，码阅实现更灵活的码阅聚合支付源码代理部署。同时，码阅为解决数据备份不足的码阅问题，有赞借鉴Kafka的partition机制，将消息分散存储于多个nsq节点中，java广告投放源码确保数据在节点故障时仍能被恢复，提高数据可靠性。此外，有赞改进了消息读取策略，爱尔兰离法国源码不再依赖队列满才进行持久化，而是直接将消息刷盘，提高了系统的实时性。

       在顺序消费方面，有赞借鉴了Kafka的实现思路，通过调整消费逻辑，实现消息的顺序处理，满足了特定场景下对消息顺序的严格要求。这一改造，使得有赞的Nsq在处理实时性和顺序性需求上，具备了更强的竞争力。

       有赞的Nsq改造不仅解决了原有Nsq在业务场景中的局限，也展示了在中间件自研领域的创新与实践。通过借鉴Kafka等优秀中间件的设计思路，有赞实现了对Nsq的优化，打造了一款更符合自身业务需求的消息中间件，为有赞的业务系统提供了稳定、高效的消息传输与处理能力。