抽象分布式消息系统网络背景

NATS 通讯协议及
nats-server
深度调研报告

探索轻量级、高性能消息系统的核心原理、设计哲学与应用实践

关键洞察

  • 亚毫秒级延迟
  • 每秒数百万消息吞吐
  • 极简架构设计
  • 云原生友好

执行摘要

NATS 是一个开源的、轻量级、高性能的消息系统,其核心设计哲学围绕简单性、性能和弹性。它支持多种消息传递模式,包括发布-订阅、请求-回复和队列组,并通过 JetStream 模块提供消息持久化能力。NATS 以其低延迟、高吞吐量和易于部署的特性,在微服务通信、物联网(IoT)和实时消息推送等场景中得到广泛应用。

极致性能

Core NATS 可实现亚毫秒级延迟,在"发后即忘"模式下吞吐量可达每秒数百万条消息

极简设计

紧凑的 API 设计,轻量级二进制文件,无外部依赖,配置简单直观

弹性扩展

支持集群和超级集群模式,可实现透明扩展和高可用性部署

1. NATS 核心架构原理

NATS 通讯协议及其核心实现 nats-server 的设计,旨在提供一个高性能、轻量级且易于使用的消息传递系统。其核心架构原理围绕着几个关键概念构建,包括灵活的消息传递模式、可扩展的架构拓扑以及通过 JetStream 实现的持久化能力294 536

1.1 消息传递模式

NATS 支持多种消息传递模式,以满足不同应用场景的需求。最基础的模式是发布-订阅(Pub/Sub),允许消息生产者将消息发送到特定的主题(Subject),而消息消费者则可以订阅一个或多个主题来接收消息294 536

发布-订阅模式

天然支持一对多的广播通信,主题支持通配符匹配

请求-回复模式

同步通信方式,自动包含回复主题实现请求响应

1.2 架构拓扑

NATS 服务器的架构设计注重简洁性和可扩展性。单个 NATS 服务器实例是一个轻量级的进程,资源占用小,启动速度快。为了实现高可用性和横向扩展,多个 NATS 服务器实例可以组成集群(Cluster) 498 536

关键架构特性

  • 全连接网状网络(full mesh network)
  • 支持超级集群(Supercluster)跨地域部署
  • 叶节点(Leaf Nodes)支持边缘计算场景

1.3 JetStream 持久化

原生的 NATS(Core NATS)是一个"最多一次"(at-most-once)的消息传递系统。为了满足需要消息持久化、至少一次交付的场景,NATS 引入了 JetStream 292 536

# JetStream 核心功能
- 消息持久化存储(磁盘或内存)
- 可配置的保留策略(时间、数量、大小)
- 多种消息确认机制(Ack)
- 键值存储(Key-Value Store)
- 对象存储(Object Store)
- RAFT 共识算法保证一致性

2. NATS 设计哲学

NATS 的设计哲学是其成功的关键因素之一,它指导了系统的架构决策和功能开发。NATS 旨在提供一个简单、快速、可靠且安全的通信平台,其设计目标可以概括为四个核心原则:性能、稳定性、简洁性和安全性 258 443

2.1 高性能

NATS 将性能置于其设计目标的首位,致力于实现最高的消息吞吐量和最低的延迟258 443。Core NATS 的设计非常精简,消息在内存中处理,通常可以实现亚毫秒级的延迟429 464

根据性能基准测试,NATS 在"发后即忘"模式下的吞吐量可以达到每秒数百万条消息447 507

2.2 高稳定性

NATS 的设计目标之一是"始终在线"(always on)444 496。这意味着 NATS 服务器应该非常稳定,不会因为自身的缺陷或客户端的异常行为而轻易崩溃。

  • 抵御不良客户端攻击
  • 集群模式高可用性
  • JetStream 持久化保障

2.3 简洁性

简洁性是 NATS 设计哲学的核心之一,体现在其 API 设计、服务器配置和整体架构上444 496。NATS 提供了一个紧凑、简单且易于掌握的 API。

2.4 安全性

NATS 提供了基本的安全特性,包括身份验证、授权和加密(TLS/SSL) 430 444

3. NATS 与其他消息系统对比分析

在选择消息系统时,理解不同系统之间的差异及其各自的优势和劣势至关重要。NATS、Apache Kafka、RabbitMQ 和 Redis Pub/Sub 都是流行的消息传递解决方案,但它们的设计目标、核心特性以及适用场景各不相同。

3.1 NATS vs. Apache Kafka

特性 NATS (Core) NATS (with JetStream) Apache Kafka
主要设计目标 轻量级、高性能 Pub/Sub,服务间通信501 Core NATS + 持久化、流处理501 分布式日志,大规模数据流处理,事件溯源501
持久化 无 (内存传递)501 有 (流存储,内存或文件)501 有 (磁盘日志)501
默认交付语义 至多一次 (At-most-once)475 至少一次 (At-least-once),可配置475 至少一次 (At-least-once)475
延迟 极低 (微秒级)464 低,但高于 Core NATS (因持久化) 较高 (毫秒级,因磁盘 I/O 和批处理)475
运维复杂度 475 中等 475

3.2 NATS vs. RabbitMQ

特性 NATS (Core) NATS (with JetStream) RabbitMQ
主要设计目标 轻量级、高性能 Pub/Sub,服务间通信501 Core NATS + 持久化、流处理501 企业级消息代理,可靠消息传递,复杂路由504
协议 自定义文本/二进制协议472 自定义文本/二进制协议472 AMQP, MQTT, STOMP 等472
路由灵活性 基于主题 (支持通配符)294 基于主题 (支持通配符) 高度灵活 (交换器、绑定)333
性能 极低延迟,高吞吐量316 良好,但通常低于 NATS (Core NATS)100

3.3 NATS vs. Redis Pub/Sub

特性 NATS (Core) NATS (with JetStream) Redis Pub/Sub
消息传递模型 发布-订阅,请求-回复,队列组317 发布-订阅,请求-回复,队列组,流 发布-订阅
持久化 无 (内存传递)501 有 (流存储,内存或文件)501 Pub/Sub 消息不持久化;Redis Streams 提供持久化325
路由灵活性 基于主题的灵活路由,支持通配符294 基于主题的灵活路由,支持通配符 基于频道的简单路由

NATS 的适用场景总结

  • 微服务通信:轻量级、高性能和简单的请求-回复模式非常适合作为微服务之间的通信骨干401 407
  • 物联网 (IoT):低延迟、低资源占用和对大量并发连接的支持,是物联网设备数据收集、命令下发和实时监控的理想选择401 407
  • 实时消息推送:对于需要将实时事件推送到大量客户端的场景,NATS 的发布-订阅模式和高效性能非常适用414 415

4. NATS Demo Code 示例

为了更具体地展示 NATS 在不同场景下的应用,本节将提供使用 Go、TypeScript 和 Python 编写的简单 Demo 代码。这些示例将涵盖微服务通信、实时消息推送和物联网应用等典型用例。

4.1 Go 语言示例:微服务通信

Go 语言因其并发性能和简洁性,在微服务开发中非常流行。NATS 提供了功能强大的 Go 客户端库 `nats.go`,支持 Core NATS 和 JetStream 的所有功能。

package main

import (
    "fmt"
    "log"
    "time"

    "github.com/nats-io/nats.go"
)

func main() {
    // 连接到 NATS 服务器
    nc, err := nats.Connect(nats.DefaultURL)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer nc.Close()

    // 发布-订阅示例
    // 订阅主题 "updates"
    sub, err := nc.Subscribe("updates", func(msg *nats.Msg) {
        fmt.Printf("Received a message on subject %s: %s\n", msg.Subject, string(msg.Data))
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer sub.Unsubscribe()

    // 发布消息到主题 "updates"
    err = nc.Publish("updates", []byte("Hello, NATS!"))
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    // 请求-回复示例
    // 订阅服务请求主题 "service.request"
    _, err = nc.Subscribe("service.request", func(msg *nats.Msg) {
        fmt.Printf("Received a request: %s\n", string(msg.Data))
        // 处理请求并发送回复
        nc.Publish(msg.Reply, []byte("Response to: "+string(msg.Data)))
    })
    
    // 发送请求并等待回复
    response, err := nc.Request("service.request", []byte("Request data"), 2*time.Second)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    fmt.Printf("Received a reply: %s\n", string(response.Data))
}

4.2 TypeScript 语言示例:实时消息推送

TypeScript 结合 Node.js 常用于构建实时 Web 应用。NATS 提供了 Node.js 客户端库 `nats.js`,支持在 TypeScript 和 JavaScript 中使用 NATS。

import { connect, StringCodec } from 'nats';

// 连接到 NATS 服务器
const nc = await connect({ servers: 'nats://localhost:4222' });
const sc = StringCodec();

// 模拟一个实时数据源,例如股票行情或体育赛事比分
setInterval(() => {
  const message = `Current update: ${new Date().toLocaleTimeString()}`;
  // 发布实时更新到主题 "live.updates"
  nc.publish("live.updates", sc.encode(message));
  console.log(`Published: ${message}`);
}, 1000); // 每秒推送一次

// 客户端订阅示例
const sub = nc.subscribe("live.updates", {
  callback: (err, msg) => {
    if (err) {
      console.error(err);
      return;
    }
    console.log(`[Subscriber] Received: ${sc.decode(msg.data)}`);
  },
});

4.3 Python 语言示例:物联网 (IoT) 应用

Python 因其易用性和丰富的库,在物联网(IoT)领域,特别是在设备端脚本和服务器端数据处理方面有广泛应用。NATS 提供了 Python 客户端库 `nats-py`。

import asyncio
from nats.aio.client import Client as NATS

async def iot_device(device_id):
    nc = NATS()
    await nc.connect(servers=["nats://localhost:4222"])

    # 模拟设备定期发送传感器数据
    while True:
        sensor_data = f"Device {device_id}: Sensor reading {asyncio.get_event_loop().time()}"
        print(f"Sending: {sensor_data}")
        await nc.publish(f"iot.data.{device_id}", sensor_data.encode())
        await asyncio.sleep(2)  # 每2秒发送一次数据

async def cloud_service():
    nc = NATS()
    await nc.connect(servers=["nats://localhost:4222"])

    async def message_handler(msg):
        subject = msg.subject
        data = msg.data.decode()
        print(f"Received on [{subject}]: {data}")
        # 在这里处理接收到的 IoT 数据

    # 订阅所有 IoT 设备的数据主题 "iot.data.>"
    await nc.subscribe("iot.data.>", cb=message_handler)
    print("Cloud service subscribed to iot.data.>")

async def main():
    # 启动模拟的 IoT 设备
    device_task = asyncio.create_task(iot_device("sensor01"))
    # 启动云端服务
    cloud_task = asyncio.create_task(cloud_service())
    await asyncio.gather(device_task, cloud_task)

if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(main())