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一般有两种情况： 第一：如果两个代码都在同一个包中的话， 是不用使用import语句来调用的。 可以直接使用另一个主类，通过新建对象的方式使用类的方法等等。 第二：如果两个代码不在同一个包中
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go语言的官网是
Go语言是谷歌推出的一种全新的编程语言，可以在不损失应用程序性能的情况下降低代码的复杂性。谷歌首席软件工程师罗布派克(Rob Pike)说：我们之所以开发Go，是因为过去10多年间软件开发的难度令人沮丧。
Go是谷歌2009发布的第二款编程语言。2009年7月份，谷歌曾发布了Simple语言，它是用来开发Android应用
Go Logo
的一种BASIC语言.
北京时间2010年1月10日，Go语言摘得了TIOBE公布的2009年年度大奖。该奖项授予在2009年市场份额增长最多的编程语言。
谷歌资深软件工程师罗布·派克(Rob Pike)表示，“Go让我体验到了从未有过的开发效率。”派克表示，和今天的C++或C一样，Go是一种系统语言。他解释道，“使用它可以进行快速开发，同时它还是一个真正的编译语言，我们之所以现在将其开源，原因是我们认为它已经非常有用和强大。”
2007年，谷歌把Go作为一个20%项目开始研发，即让员工抽出本职工作之外时间的20%， 投入在该项目上。除了派克外，该项目的成员还有其他谷歌工程师也参与研发。
派克表示，编译后Go代码的运行速度与C语言非常接近,而且编译速度非常快，就像在使用一个交互式语言。现有编程语言均未专门对多核处理器进行优化。Go就是谷歌工程师为这类程序编写的一种语言。它不是针对编程初学者设计的，但学习使用它也不是非常困难。Go支持面向对象，而且具有真正的闭包(closures)和反射 (reflection)等功能。
在学习曲线方面，派克认为Go与Java类似，对于Java开发者来说，应该能够轻松学会 Go。之所以将Go作为一个开源项目发布，目的是让开源社区有机会创建更好的工具来使用该语言，例如 Eclipse IDE中的插件。
在谷歌公开发布的所有网络应用中，均没有使用Go，但是谷歌已经使用该语言开发了几个内部项目。派克表示，Go是否会对谷歌即将推出的Chrome OS产生影响，还言之尚早,不过Go的确可以和Native Client配合使用。他表示“Go可以让应用完美的运行在浏览器内。”例如，使用Go可以更高效的实现Wave，无论是在前端还是后台。
Go 同时具有两种编译器，一种是建立在GCC基础上的Gccgo，另外一种是分别针对64位x64和32位x86计算机的一套编译器(6g和8g)。谷歌目前正在研发其对ARM芯片和Android设备的支持。派克表示，“Android手机存在的问题是，我们一直没有一个数学协处理器。”
golang net/http标准库的client是可以配置各种代理的，http/https/sock5等，不过fasthttp仅支持配置sock5代理，通过定义fasthttp dialfunc实现：
项目中碰到的问题是，ops只提供了用squid搭建的http代理，所以是想重新定义一个http代理的dialfunc，找了fasthttp github仓库的issue，作者提供了一个dialFunc
经测试，访问https的站点是OK的，访问http的站点不行，代理连接不上。先说一下http/https代理的区别，再说原因。
使用代理访问https网站时，会先发CONNECT请求，让代理与目标站点建立一个http tunnel，之后在这个tunnel基础上进行传输，对应到上面的dialFunc过程就是：
可以看到http站点是不需要发CONNECT请求的，而是直接将目标站点的url作为path 填写在http请求头中。
为何上面的dialfunc访问http站点不行呢，查了squid代理的文档，发现squid默认会禁止非https站点通过CONNECT方法建立通道，自己搭了个squid代理去掉配置项，发现上面的dialfunc是可以访问http、https站点的，就是说http,https都先建立通过，再请求。
看了fasthttp的源码，没办法在请求前修改request header中的path为目标站点url，所以如果需要通过fasthttp使用http代理，那么可以使用上面的dialfunc，同时代理需要允许非443端口的站点可以建立通道。如果做不到这一点，那么还是建议使用标准库net/http的client，会更方便一点。
1. 介绍
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。