activeMQ吐血总结

你的名字 2021-11-26 09:26 277阅读 0赞

## 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 ##

## 4.1 queue ##

## 4.1.1 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。

@Test

public void testQueueProducer() throws Exception \{

// 第一步：创建ConnectionFactory对象，需要指定服务端ip及端口号。

//brokerURL服务器的ip及端口号

ConnectionFactory connectionFactory = new ActiveMQConnectionFactory(“tcp://192.168.25.168:61616”);

// 第二步：使用ConnectionFactory对象创建一个Connection对象。

Connection connection = connectionFactory.createConnection();

// 第三步：开启连接，调用Connection对象的start方法。

connection.start();

// 第四步：使用Connection对象创建一个Session对象。

//第一个参数：是否开启事务。true：开启事务，第二个参数忽略。

//第二个参数：当第一个参数为false时，才有意义。消息的应答模式。1、自动应答2、手动应答。一般是自动应答。

Session session = connection.createSession(false, Session.AUTO\_ACKNOWLEDGE);

// 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。

//参数：队列的名称。

Queue queue = session.createQueue(“test-queue”);

// 第六步：使用Session对象创建一个Producer对象。

MessageProducer producer = session.createProducer(queue);

// 第七步：创建一个Message对象，创建一个TextMessage对象。

/\*TextMessage message = new ActiveMQTextMessage();

message.setText(“hello activeMq,this is my first test.”);\*/

TextMessage textMessage = session.createTextMessage(“hello activeMq,this is my first test.”);

// 第八步：使用Producer对象发送消息。

producer.send(textMessage);

// 第九步：关闭资源。

producer.close();

session.close();

connection.close();

## 4.1.2 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

@Test

public void testQueueConsumer() throws Exception \{

// 第一步：创建一个ConnectionFactory对象。

ConnectionFactory connectionFactory = new ActiveMQConnectionFactory(“tcp://192.168.25.168:61616”);

// 第二步：从ConnectionFactory对象中获得一个Connection对象。

Connection connection = connectionFactory.createConnection();

// 第三步：开启连接。调用Connection对象的start方法。

connection.start();

// 第四步：使用Connection对象创建一个Session对象。

Session session = connection.createSession(false, Session.AUTO\_ACKNOWLEDGE);

// 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。

Queue queue = session.createQueue(“test-queue”);

// 第六步：使用Session对象创建一个Consumer对象。

MessageConsumer consumer = session.createConsumer(queue);

// 第七步：接收消息。

consumer.setMessageListener(new MessageListener() \{

@Override

public void onMessage(Message message) \{

try \{

TextMessage textMessage = (TextMessage) message;

String text = null;

//取消息的内容

text = textMessage.getText();

// 第八步：打印消息。

System.out.println(text);

\} catch (JMSException e) \{

e.printStackTrace();

\});

//等待键盘输入

System.in.read();

// 第九步：关闭资源

consumer.close();

session.close();

connection.close();

同理topic。

## 5. activeMQ的应用场景 ##

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；
3.  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；
4.  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）][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。

## 6. 参考资料 ##

消息队列的使用场景

## [https://blog.csdn.net/he90227/article/details/50800646][https_blog.csdn.net_he90227_article_details_50800646] ##

## ActiveMQ消息队列的使用及应用 ##

[http_cloud.51cto.com_art_201507_484338.htm]: http://cloud.51cto.com/art/201507/484338.htm%EF%BC%89
[https_blog.csdn.net_he90227_article_details_50800646]: https://blog.csdn.net/he90227/article/details/50800646