列表是一种非连续的存储容器，有多个节点组成，节点通过一些变量记录彼此之间的关系

单链表和双链表就是列表的两种方法。

原理：A、B、C三个人，B懂A的电话，C懂B的电话只是单方知道号码，这样就形成了一个单链表结构。

如果C把自己的号码给B，B把自己的号码给A，因为是双方都知道对方的号码，这样就形成了一个双链表结构

如果B换号码了，他需要通知AC，把自己的号码删了，这个过程就是列表的删除操作。

在Go语言中，列表使用 container/list 包来实现，内部的实现原理是双链表，列表能够高效地进行任意位置的元素插入和删除操作。

列表初始化的两种办法

列表没有给出具体的元素类型的限制，所以列表的元素可以是任意类型的，

例如给列表中放入了一个 interface{} 类型的值，取出值后，如果要将 interface{} 转换为其他类型将会发生宕机。

双链表支持从队列前方或后方插入元素，分别对应的方法是 PushFront 和 PushBack。

列表插入函数的返回值会提供一个 *list.Element 结构，这个结构记录着列表元素的值以及与其他节点之间的关系等信息，从列表中删除元素时，需要用到这个结构进行快速删除。

遍历完也能看到最后的结果

学习地址： http://c.biancheng.net/view/35.html

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。

上面看到很多知乎大牛把异常和错误混在一起说，有认为Go没有异常机制的，有认为Go纯粹只有异常机制的，我觉得这些观点都太片面了。

具体对于错误和异常的讨论，我转发一下前阵子写的一篇日志抛砖引玉吧。

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最近连续遇到朋友问我项目里错误和异常管理的事情，之前也多次跟团队强调过错误和异常管理的一些概念，所以趁今天有动力就赶紧写一篇Go语言项目错误和异常管理的经验分享。

首先我们要理清：什么是错误、什么是异常、为什么需要管理。然后才是怎样管理。

错误和异常从语言机制上面讲，就是error和panic的区别，放到别的语言也一样，别的语言没有error类型，但是有错误码之类的，没有panic，但是有throw之类的。

在语言层面它们是两种概念，导致的是两种不同的结果。如果程序遇到错误不处理，那么可能进一步的产生业务上的错误，比如给用户多扣钱了，或者进一步产生了异常；如果程序遇到异常不处理，那么结果就是进程异常退出。

在项目里面是不是应该处理所有的错误情况和捕捉所有的异常呢？我只能说，你可以这么做，但是估计效果不会太好。我的理由是：

如果所有东西都处理和记录，那么重要信息可能被淹没在信息的海洋里。

不应该处理的错误被处理了，很容易导出BUG暴露不出来，直到出现更严重错误的时候才暴露出问题，到时候排查就很困难了，因为已经不是错误的第一现场。

所以错误和异常最好能按一定的规则进行分类和管理，在第一时间能暴露错误和还原现场。

对于错误处理，Erlang有一个很好的概念叫速错，就是有错误第一时间暴露它。我们的项目从Erlang到Go一直是沿用这一设计原则。但是应用这个原则的前提是先得区分错误和异常这两个概念。

错误和异常上面已经提到了，从语言机制层面比较容易区分它们，但是语言取决于人为，什么情况下用错误表达，什么情况下用异常表达，就得有一套规则，否则很容易出现全部靠异常来做错误处理的情况，似乎Java项目特别容易出现这样的设计。

这里我先假想有这样一个业务：游戏玩家通过购买按钮，用铜钱购买宝石。

在实现这个业务的时候，程序逻辑会进一步分化成客户端逻辑和服务端逻辑，客户端逻辑又进一步因为设计方式的不同分化成两种结构：胖客户端结构、瘦客户端结构。

胖客户端结构，有更多的本地数据和懂得更多的业务逻辑，所以在胖客户端结构的应用中，以上的业务会实现成这样：客户端检查缓存中的铜钱数量，铜钱数量足够的时候购买按钮为可用的亮起状态，用户点击购买按钮后客户端发送购买请求到服务端；服务端收到请求后校验用户的铜钱数量，如果铜钱数量不足就抛出异常，终止请求过程并断开客户端的连接，如果铜钱数量足够就进一步完成宝石购买过程，这里不继续描述正常过程。

因为正常的客户端是有一步数据校验的过程的，所以当服务端收到不合理的请求（铜钱不足以购买宝石）时，抛出异常比返回错误更为合理，因为这个请求只可能来自两种客户端：外挂或者有BUG的客户端。如果不通过抛出异常来终止业务过程和断开客户端连接，那么程序的错误就很难被第一时间发现，攻击行为也很难被发现。

我们再回头看瘦客户端结构的设计，瘦客户端不会存有太多状态数据和用户数据也不清楚业务逻辑，所以客户端的设计会是这样：用户点击购买按钮，客户端发送购买请求；服务端收到请求后检查铜钱数量，数量不足就返回数量不足的错误码，数量足够就继续完成业务并返回成功信息；客户端收到服务端的处理结果后，在界面上做出反映。

在这种结构下，铜钱不足就变成了业务逻辑范围内的一种失败情况，但不能提升为异常，否则铜钱不足的用户一点购买按钮都会出错掉线。

所以，异常和错误在不同程序结构下是互相转换的，我们没办法一句话的给所有类型所有结构的程序一个统一的异常和错误分类规则。

但是，异常和错误的分类是有迹可循的。比如上面提到的痩客户端结构，铜钱不足是业务逻辑范围内的一种失败情况，它属于业务错误，再比如程序逻辑上尝试请求某个URL，最多三次，重试三次的过程中请求失败是错误，重试到第三次，失败就被提升为异常了。

所以我们可以这样来归类异常和错误：不会终止程序逻辑运行的归类为错误，会终止程序逻辑运行的归类为异常。

因为错误不会终止逻辑运行，所以错误是逻辑的一部分，比如上面提到的瘦客户端结构，铜钱不足的错误就是业务逻辑处理过程中需要考虑和处理的一个逻辑分支。而异常就是那些不应该出现在业务逻辑中的东西，比如上面提到的胖客户端结构，铜钱不足已经不是业务逻辑需要考虑的一部分了，所以它应该是一个异常。

错误和异常的分类需要通过一定的思维训练来强化分类能力，就类似于面向对象的设计方式一样的，技术实现就摆在那边，但是要用好需要不断的思维训练不断的归类和总结，以上提到的归类方式希望可以作为一个参考，期待大家能发现更多更有效的归类方式。

接下来我们讲一下速错和Go语言里面怎么做到速错。

速错我最早接触是在做http://ASP.NET的时候就体验到的，当然跟Erlang的速错不完全一致，那时候也没有那么高大上的一个名字，但是对待异常的理念是一样的。

在.NET项目开发的时候，有经验的程序员都应该知道，不能随便re-throw，就是catch错误再抛出，原因是异常的第一现场会被破坏，堆栈跟踪信息会丢失，因为外部最后拿到异常的堆栈跟踪信息，是最后那次throw的异常的堆栈跟踪信息；其次，不能随便try catch，随便catch很容易导出异常暴露不出来，升级为更严重的业务漏洞。

到了Erlang时期，大家学到了速错概念，简单来讲就是：让它挂。只有挂了你才会第一时间知道错误，但是Erlang的挂，只是Erlang进程的异常退出，不会导致整个Erlang节点退出，所以它挂的影响层面比较低。

在Go语言项目中，虽然有类似Erlang进程的Goroutine，但是Goroutine如果panic了，并且没有recover，那么整个Go进程就会异常退出。所以我们在Go语言项目中要应用速错的设计理念，就要对Goroutine做一定的管理。

在我们的游戏服务端项目中，我把Goroutine按挂掉后的结果分为两类：1、挂掉后不影响其他业务或功能的；2、挂掉后业务就无法正常进行的。

第一类Goroutine典型的有：处理各个玩家请求的Goroutine，因为每个玩家连接各自有一个Goroutine，所以挂掉了只会影响单个玩家，不会影响整体业务进行。

第二类Goroutine典型的有：数据库同步用的Goroutine，如果它挂了，数据就无法同步到数据库，游戏如果继续运行下去只会导致数据回档，还不如让整个游戏都异常退出。

这样一分类，就可以比较清楚哪些Goroutine该做recover处理，哪些不该做recover处理了。

那么在做recover处理时，要怎样才能尽量保留第一现场来帮组开发者排查问题原因呢？我们项目中通常是会在最外层的recover中把错误和堆栈跟踪信息记进日志，同时把关键的业务信息，比如：用户ID、来源IP、请求数据等也一起记录进去。

为此，我们还特地设计了一个库，用来格式化输出堆栈跟踪信息和对象信息，项目地址：funny/debug · GitHub

通篇写下来发现比我预期的长很多，所以这里我做一下归纳总结，帮组大家理解这篇文章所要表达的：

错误和异常需要分类和管理，不能一概而论

错误和异常的分类可以以是否终止业务过程作为标准

错误是业务过程的一部分，异常不是

不要随便捕获异常，更不要随便捕获再重新抛出异常

Go语言项目需要把Goroutine分为两类，区别处理异常

在捕获到异常时，需要尽可能的保留第一现场的关键数据

以上仅为一家之言，抛砖引玉，希望对大家有所帮助。