在本教程中，您将为一个简单的函数编写一个模糊测试，运行 go 命令，并调试和修复代码中的问题。

首先，为您要编写的代码创建一个文件夹。

1、打开命令提示符并切换到您的主目录。

在 Linux 或 Mac 上：

在 Windows 上：

2、在命令提示符下，为您的代码创建一个名为 fuzz 的目录。

3、创建一个模块来保存您的代码。

运行go mod init命令，为其提供新代码的模块路径。

接下来，您将添加一些简单的代码来反转字符串，稍后我们将对其进行模糊测试。

在此步骤中，您将添加一个函数来反转字符串。

a.使用您的文本编辑器，在 fuzz 目录中创建一个名为 main.go 的文件。

独立程序（与库相反）始终位于 package 中main。

此函数将接受string，使用byte进行循环 ，并在最后返回反转的字符串。

此函数将运行一些Reverse操作，然后将输出打印到命令行。这有助于查看运行中的代码，并可能有助于调试。

e.该main函数使用 fmt 包，因此您需要导入它。

第一行代码应如下所示：

从包含 main.go 的目录中的命令行，运行代码。

可以看到原来的字符串，反转它的结果，然后再反转它的结果，就相当于原来的了。

现在代码正在运行，是时候测试它了。

在这一步中，您将为Reverse函数编写一个基本的单元测试。

a.使用您的文本编辑器，在 fuzz 目录中创建一个名为 reverse_test.go 的文件。

b.将以下代码粘贴到 reverse_test.go 中。

这个简单的测试将断言列出的输入字符串将被正确反转。

使用运行单元测试go test

接下来，您将单元测试更改为模糊测试。

单元测试有局限性，即每个输入都必须由开发人员添加到测试中。模糊测试的一个好处是它可以为您的代码提供输入，并且可以识别您提出的测试用例没有达到的边缘用例。

在本节中，您将单元测试转换为模糊测试，这样您就可以用更少的工作生成更多的输入！

请注意，您可以将单元测试、基准测试和模糊测试保存在同一个 *_test.go 文件中，但对于本示例，您将单元测试转换为模糊测试。

在您的文本编辑器中，将 reverse_test.go 中的单元测试替换为以下模糊测试。

Fuzzing 也有一些限制。在您的单元测试中，您可以预测Reverse函数的预期输出，并验证实际输出是否满足这些预期。

例如，在测试用例Reverse("Hello, world")中，单元测试将返回指定为"dlrow ,olleH".

模糊测试时，您无法预测预期输出，因为您无法控制输入。

但是，Reverse您可以在模糊测试中验证函数的一些属性。在这个模糊测试中检查的两个属性是：

（1）将字符串反转两次保留原始值

（2）反转的字符串将其状态保留为有效的 UTF-8。

注意单元测试和模糊测试之间的语法差异：

（3）确保新包unicode/utf8已导入。

随着单元测试转换为模糊测试，是时候再次运行测试了。

a.在不进行模糊测试的情况下运行模糊测试，以确保种子输入通过。

如果您在该文件中有其他测试，您也可以运行go test -run=FuzzReverse，并且您只想运行模糊测试。

b.运行FuzzReverse模糊测试，查看是否有任何随机生成的字符串输入会导致失败。这是使用go test新标志-fuzz执行的。

模糊测试时发生故障，导致问题的输入被写入将在下次运行的种子语料库文件中go test，即使没有-fuzz标志也是如此。要查看导致失败的输入，请在文本编辑器中打开写入 testdata/fuzz/FuzzReverse 目录的语料库文件。您的种子语料库文件可能包含不同的字符串，但格式相同。

语料库文件的第一行表示编码版本。以下每一行代表构成语料库条目的每种类型的值。由于 fuzz target 只需要 1 个输入，因此版本之后只有 1 个值。

c.运行没有-fuzz标志的go test； 新的失败种子语料库条目将被使用：

由于我们的测试失败，是时候调试了。

根据Go趋势报告显示，全球范围内有 110 万专业开发者选择Go作为其主要开发语言。如果把以其他编程语言作为主要开发语言，同时也在使用Go的开发者计算在内，这一数字将高达270万，中国的Go语言开发者排名第一，全球占比超过16%。

Go 语言能够支持并构建与微服务结合的内部工具、架构和后端服务而深受IT企业欢迎，许多IT架构工具由Go构建而成，例如大型的Kubernetes、Docker和Vault等。数据显示，有63%的具有统治力的云原生项目都是用Go构建。

因此，博睿数据在国内首发支持Go语言智能探针，对于提升业务性能，助力企业数字化转型有着非常重要的意义。

SmartAgent探针技术集结主流编程语言

SmartAgent是博睿数据自研的自动化部署的一体化探针，在已支持JAVA，PHP，.net，Nodejs，.NET Core，Python的基础上，新增了对Go语言的支持。

相较而言，传统探针技术需要客户配合修改应用程序代码，风险不可控，需要客户重新编译程序集成探针，耦合度高。

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GoAgent探针支持六大功能，实现全链路追踪

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。