Activemq 配置 域名 非法字符 activemq详解

ActiveMQ

ActiveMQ详细入门使用教程

1. 消息队列概述

消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题。实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。

目前在生产环境，使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ等。

2. 什么是activeMQ？

ActiveMQ 是Apache出品，最流行的，能力强劲的开源消息总线。ActiveMQ 是一个完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范的 JMS Provider实现,尽管JMS规范出台已经是很久的事情了,但是JMS在当今的J2EE应用中间仍然扮演着特殊的地位。

3. ActiveMQ的两种消息模式

对于消息的传递有两种类型：

一种是点对点的，即一个生产者和一个消费者一一对应；
另一种是发布/订阅模式，即一个生产者产生消息并进行发送后，可以由多个消费者进行接收。

3.1：点对点模式

点对点的模式主要建立在一个队列上面，当连接一个列队的时候，发送端不需要知道接收端是否正在接收，可以直接向ActiveMQ发送消息，发送的消息，将会先进入队列中，如果有接收端在监听，则会发向接收端，如果没有接收端接收，则会保存在activemq服务器，直到接收端接收消息，点对点的消息模式可以有多个发送端，多个接收端，但是一条消息，只会被一个接收端给接收到，哪个接收端先连上ActiveMQ，则会先接收到，而后来的接收端则接收不到那条消息。

3.2：发布订阅模式

订阅/发布模式，同样可以有着多个发送端与多个接收端，但是接收端与发送端存在时间上的依赖，就是如果发送端发送消息的时候，接收端并没有监听消息，那么ActiveMQ将不会保存消息，将会认为消息已经发送，换一种说法，就是发送端发送消息的时候，接收端不在线，是接收不到消息的，哪怕以后监听消息，同样也是接收不到的。这个模式还有一个特点，那就是，发送端发送的消息，将会被所有的接收端给接收到，不类似点对点，一条消息只会被一个接收端给接收到。

4. activeMQ的使用方法 queue | topic

4.1 producer

生产者：生产消息，发送端。

第一步：创建ConnectionFactory对象，需要指定服务端ip及端口号。
第二步：使用ConnectionFactory对象创建一个Connection对象。
第三步：开启连接，调用Connection对象的start方法。
第四步：使用Connection对象创建一个Session对象。
第五步：使用Session对象创建一个Destination对象（topic、queue），此处创建一个Queue对象。
第六步：使用Session对象创建一个Producer对象。
第七步：创建一个Message对象，创建一个TextMessage对象。
第八步：使用Producer对象发送消息。
第九步：关闭资源。

4.2 consumer

消费者：接收消息。

第一步：创建一个ConnectionFactory对象。
第二步：从ConnectionFactory对象中获得一个Connection对象。
第三步：开启连接。调用Connection对象的start方法。
第四步：使用Connection对象创建一个Session对象。
第五步：使用Session对象创建一个Destination对象。和发送端保持一致queue，并且队列的名称一致。
第六步：使用Session对象创建一个Consumer对象。
第七步：接收消息。
第八步：打印消息。
第九步：关闭资源

5. activeMQ的应用场景

业务场景说明:

消息队列在大型电子商务类网站，如京东、淘宝、去哪儿等网站有着深入的应用， 队列的主要作用是消除高并发访问高峰，加快网站的响应速度。

在不使用消息队列的情况下，用户的请求数据直接写入数据库，在高并发的情况下，会对数据库造成巨大的压力，同时也使得系统响应延迟加剧。

在使用队列后，用户的请求发给队列后立即返回, （例如:当然不能直接给用户提示订单提交成功，京东上提示：您“您提交了订单，请等待系统确认”），再由消息队列的消费者进程从消息队列中获取数据，异步写入数据库。 由于消息队列的服务处理速度远快于数据库，因此用户的响应延迟可得到有效改善。

以下介绍消息队列在实际应用中常用的使用场景。异步处理，应用解耦，流量削锋和消息通讯四个场景。
5.1异步处理

场景说明：用户注册后，需要发注册邮件和注册短信。传统的做法有两种1.串行的方式；2.并行方式。

（1）串行方式：将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件，再发送注册短信。以上三个任务全部完成后，返回给客户端。

（2）并行方式：将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件的同时，发送注册短信。以上三个任务完成后，返回给客户端。与串行的差别是，并行的方式可以提高处理的时间。

假设三个业务节点每个使用50毫秒钟，不考虑网络等其他开销，则串行方式的时间是150毫秒，并行的时间可能是100毫秒。因为CPU在单位时间内处理的请求数是一定的，假设CPU1秒内吞吐量是100次。则串行方式1秒内CPU可处理的请求量是7次（1000/150）。并行方式处理的请求量是10次（1000/100）。小结：如以上案例描述，传统的方式系统的性能（并发量，吞吐量，响应时间）会有瓶颈。如何解决这个问题呢？

引入消息队列，将不是必须的业务逻辑，异步处理。改造后的架构如下：

按照以上约定，用户的响应时间相当于是注册信息写入数据库的时间，也就是50毫秒。注册邮件，发送短信写入消息队列后，直接返回，因此写入消息队列的速度很快，基本可以忽略，因此用户的响应时间可能是50毫秒。因此架构改变后，系统的吞吐量提高到每秒20 QPS。比串行提高了3倍，比并行提高了两倍。

5.2应用解耦

场景说明：用户下单后，订单系统需要通知库存系统。传统的做法是，订单系统调用库存系统的接口。如下图：

传统模式的缺点：

1） 假如库存系统无法访问，则订单减库存将失败，从而导致订单失败；

2） 订单系统与库存系统耦合；

如何解决以上问题呢？引入应用消息队列后的方案，如下图：

· 订单系统：用户下单后，订单系统完成持久化处理，将消息写入消息队列，返回用户订单下单成功。
· 库存系统：订阅下单的消息，采用拉/推的方式，获取下单信息，库存系统根据下单信息，进行库存操作。

· 假如：在下单时库存系统不能正常使用。也不影响正常下单，因为下单后，订单系统写入消息队列就不再关心其他的后续操作了。实现订单系统与库存系统的应用解耦。

5.3流量削锋

流量削锋也是消息队列中的常用场景，一般在秒杀或团抢活动中使用广泛。

应用场景：秒杀活动，一般会因为流量过大，导致流量暴增，应用挂掉。为解决这个问题，一般需要在应用前端加入消息队列。

1. 可以控制活动的人数；
2. 可以缓解短时间内高流量压垮应用；

• 用户的请求，服务器接收后，首先写入消息队列。假如消息队列长度超过最大数量，则直接抛弃用户请求或跳转到错误页面；
• 秒杀业务根据消息队列中的请求信息，再做后续处理。

5.4日志处理

日志处理是指将消息队列用在日志处理中，比如Kafka的应用，解决大量日志传输的问题。架构简化如下：

• 日志采集客户端，负责日志数据采集，定时写受写入Kafka队列；
• Kafka消息队列，负责日志数据的接收，存储和转发；
• 日志处理应用：订阅并消费kafka队列中的日志数据；

以下是新浪kafka日志处理应用案例：
转自（http://cloud.51cto.com/art/201507/484338.htm）

(1)Kafka：接收用户日志的消息队列。
(2)Logstash：做日志解析，统一成JSON输出给Elasticsearch。
(3)Elasticsearch：实时日志分析服务的核心技术，一个schemaless，实时的数据存储服务，通过index组织数据，兼具强大的搜索和统计功能。
(4)Kibana：基于Elasticsearch的数据可视化组件，超强的数据可视化能力是众多公司选择ELK stack的重要原因。

5.5消息通讯

消息通讯是指，消息队列一般都内置了高效的通信机制，因此也可以用在纯的消息通讯。比如实现点对点消息队列，或者聊天室等。

点对点通讯：

客户端A和客户端B使用同一队列，进行消息通讯。

聊天室通讯：

客户端A，客户端B，客户端N订阅同一主题，进行消息发布和接收。实现类似聊天室效果。

activeMQ消息发送过程与原理浅析

rabbitMQ、activeMQ、zeroMQ、Kafka、Redis 的比较

activeMQ面试总结

1. 大量的消息没有被消费，能否发生oom异常？
   答：可以控制每个消息队列中数据的大小，不允许无线填充数据，避免该队列多大，导致过度消耗系统资源问题； 可以控制队列的内存大小；
2. activeMQ数据丢失怎么办？
   答：可以使用对数据进行持久化JDBC，AMQ(日志文件)，KahaDB和LevelDB；
3. 利用消息队列的异步策略，可以从很大程序上缓解程序的压力，但是，如果MQ所在的机器down机了,又如果队列中的数据不是持久的就会发生数据丢失，后果是可想而知的， 所以消息的持久化是不可不讨论的话题？
   答案： MQ三种持久化方式以mysql为例子，说明如何持久化，并解释了3张表机构ActiveMQ多种持久化方案的优缺点
4. activeMQ发送消息的方式有哪些？
   消息通信的基本方式有两种：
   ①同步方式：
   两个通信应用服务之间必须要进行同步，两个服务之间必须都是正常运行的。发送程序和接收程序都必须一直处于运行状态，并且随时做好相互通信的准备。
   发送程序首先向接收程序发起一个请求，称之为发送消息，发送程序紧接着就会堵塞当前自身的进程，不与其他应用进行任何的通信以及交互，等待接收程序的响应，待发送消息得到接收程序的返回消息之后会继续向下运行，进行下一步的业务处理。
   ②异步方式：
   两个通信应用之间可以不用同时在线等待，任何一方只需各自处理自己的业务，比如发送方发送消息以后不用登录接收方的响应，可以接着处理其他的任务。也就是说发送方和接收方都是相互独立存在的，发送方只管方，接收方只能接收，无须去等待对方的响应。
   Java中JMS就是典型的异步消息处理机制，JMS消息有两种类型：点对点、发布/订阅。
5. activeMQ如何调优
   ActiveMQ性能调优

1、Send/dispatch Async 影响非常大
同步异步的发送和投递，都非常影响吞吐量。另外，SystemUsage和PFC流控对同步发送有直接影响。
2、Not transacted 去掉了记录redo日志
3、Auto_ACK/Optim_ACK 优化确认
减少交互次数
4、Non-persistence 持久化消息，跟下面几点有关
持久化和非持久化，也是数量级的影响，毕竟为了提高可靠性，使用数据库或文件来存消息，开销非常大。
5、pendingQueuePolicy/vmQueueCursor 决定了消息存储+发送模式，影响很大
内存最快，文件和jdbc方式更安全，但是非常慢。。。
6、producerFlowControl/memoryLimit 可能会直接block掉producer
vmCursor+非持久时，直接变成一个内存MQ，为了不爆掉jvm，在消息积压到指定数量的时候，PFC会阻止生产消息。
7、fast/slow consumer 决定了消息处理模式
跟上面几点有关系。
8、在connection或connectionFactory上关闭掉 copyMessageOnSend
根据JMS规范，消息是不可变的。send的时候，会自动的添加一些属性。有时候，可能会重用，或者多线程处理。为了不影响消息的不可变性，发送的时候，先复制一份，这样，发送时处理的消息对象和你的代码持有的消息对象，是两个不同对象了。相互之间就不会互相影响了。
一般情况下，这个选项可以关闭，从而获得一定的性能提升。
9、consumer端，获取消息时候的prefetchSize设置。
一定范围情况下，一次预获取越大，总体性能越好。
第5、6条参见第7条参见

6. activeMQ端口号
   端口号:61616
7. 丢消息怎么办？
   解决方案：用持久化消息，或者非持久化消息及时处理不要堆积，或者启动事务，启动事务后，commit()方法会负责任的等待服务器的返回，也就不会关闭连接导致消息丢失了。
8. 持久化消息非常慢。
   默认的情况下，非持久化的消息是异步发送的，持久化的消息是同步发送的，遇到慢一点的硬盘，发送消息的速度是无法忍受的。但是在开启事务的情况下，消息都是异步发送的，效率会有2个数量级的提升。所以在发送持久化消息时，请务必开启事务模式。其实发送非持久化消息时也建议开启事务，因为根本不会影响性能。
9. 消息的不均匀消费。
   有时在发送一些消息之后，开启2个消费者去处理消息。会发现一个消费者处理了所有的消息，另一个消费者根本没收到消息。原因在于ActiveMQ的prefetch机制。当消费者去获取消息时，不会一条一条去获取，而是一次性获取一批，默认是1000条。这些预获取的消息，在还没确认消费之前，在管理控制台还是可以看见这些消息的，但是不会再分配给其他消费者，此时这些消息的状态应该算作“已分配未消费”，如果消息最后被消费，则会在服务器端被删除，如果消费者崩溃，则这些消息会被重新分配给新的消费者。但是如果消费者既不消费确认，又不崩溃，那这些消息就永远躺在消费者的缓存区里无法处理。更通常的情况是，消费这些消息非常耗时，你开了10个消费者去处理，结果发现只有一台机器吭哧吭哧处理，另外9台啥事不干。
   解决方案：将prefetch设为1，每次处理1条消息，处理完再去取，这样也慢不了多少。
10. 死信队列。
    如果你想在消息处理失败后，不被服务器删除，还能被其他消费者处理或重试，可以关闭AUTO_ACKNOWLEDGE，将ack交由程序自己处理。
    消费消息有2种方法，一种是调用consumer.receive()方法，该方法将阻塞直到获得并返回一条消息。这种情况下，消息返回给方法调用者之后就自动被确认了。另一种方法是采用listener回调函数，在有消息到达时，会调用listener接口的onMessage方法。在这种情况下，在onMessage方法执行完毕后，消息才会被确认，此时只要在方法中抛出异常，该消息就不会被确认。如果一条消息不能被处理，会被退回服务器重新分配。就算有多个消费者，往往在一个服务器上不能处理的消息，在另外的服务器上依然不能被处理。难道就这么退回–获取–报错死循环了吗？在重试6次后，ActiveMQ认为这条消息是“有毒”的，将会把消息丢到死信队列里。如果你的消息不见了，去ActiveMQ.DLQ里找找，说不定就躺在那里。
11. 如何解决消息重复问题？
    所谓消息重复,就是消费者接收到了重复的消息,一般来说我们对于这个问题的处理要把握下面几点,
    ①.消息不丢失(上面已经处理了)
    ②.消息不重复执行
    一般来说我们可以在业务段加一张消息状态表,用来存放消息是否执行成功,每次业务事务commit之后,告知服务端,已经处理过该消息,这样即使你消息重发了,也不会导致重复处理
    大致流程如下:

业务端的表记录已经处理消息的id,每次一个消息进来之前先判断该消息是否执行过,如果执行过就放
弃, 如果没有执行就开始执行消息,消息执行完成之后存入这个消息的id