隊(duì)列這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)更簡單，就像我們生活中排隊(duì)一樣，它的特性是先進(jìn)先出(FIFO)。
專注于為中小企業(yè)提供做網(wǎng)站、網(wǎng)站建設(shè)服務(wù),電腦端+手機(jī)端+微信端的三站合一,更高效的管理,為中小企業(yè)百色免費(fèi)做網(wǎng)站提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。我們立足成都，凝聚了一批互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)人才，有力地推動(dòng)了上千家企業(yè)的穩(wěn)健成長，幫助中小企業(yè)通過網(wǎng)站建設(shè)實(shí)現(xiàn)規(guī)模擴(kuò)充和轉(zhuǎn)變。
PHP
SPL中SplQueue類就是實(shí)現(xiàn)隊(duì)列操作，和棧一樣，它也可以繼承雙鏈表(SplDoublyLinkedList)輕松實(shí)現(xiàn)。
SplQueue類摘要如下：
SplQueue簡單使用如下：
復(fù)制代碼
代碼如下:
$queue
=
new
SplQueue();
/**
*
可見隊(duì)列和雙鏈表的區(qū)別就是IteratorMode改變了而已，棧的IteratorMode只能為：
*
（1）SplDoublyLinkedList::IT_MODE_FIFO
|
SplDoublyLinkedList::IT_MODE_KEEP
（默認(rèn)值,迭代后數(shù)據(jù)保存）
*
（2）SplDoublyLinkedList::IT_MODE_FIFO
|
SplDoublyLinkedList::IT_MODE_DELETE
（迭代后數(shù)據(jù)刪除）
*/
$queue-setIteratorMode(SplDoublyLinkedList::IT_MODE_FIFO
|
SplDoublyLinkedList::IT_MODE_DELETE);
//SplQueue::enqueue()其實(shí)就是
SplDoublyLinkedList::push()
$queue-enqueue('a');
$queue-enqueue('b');
$queue-enqueue('c');
//SplQueue::dequeue()其實(shí)就是
SplDoublyLinkedList::shift()
print_r($queue-dequeue());
foreach($queue
as
$item)
{
echo
$item
.
PHP_EOL;
}
print_r($queue);
而優(yōu)先隊(duì)列SplPriorityQueue是基于堆(后文介紹)實(shí)現(xiàn)的。
SplPriorityQueue的類摘要如下：
SplPriorityQueue簡單使用：
$pq
=
new
SplPriorityQueue();
$pq-insert('a',
10);
$pq-insert('b',
1);
$pq-insert('c',
8);
echo
$pq-count()
.PHP_EOL;
//3
echo
$pq-current()
.
PHP_EOL;
//a
/**
*
設(shè)置元素出隊(duì)模式
*
SplPriorityQueue::EXTR_DATA
僅提取值
*
SplPriorityQueue::EXTR_PRIORITY
僅提取優(yōu)先級(jí)
*
SplPriorityQueue::EXTR_BOTH
提取數(shù)組包含值和優(yōu)先級(jí)
*/
$pq-setExtractFlags(SplPriorityQueue::EXTR_DATA);
while($pq-valid())
{
print_r($pq-current());
//a
c
b
$pq-next();
}
Reids是一個(gè)比較高級(jí)的開源key-value存儲(chǔ)系統(tǒng)，采用ANSI C實(shí)現(xiàn)。其與memcached類似，但是支持持久化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)入隊(duì)操作
復(fù)制代碼 代碼如下:
?php
$redis = new Redis();
$redis-connect('127.0.0.1',6379);
while(True){
try{
$value = 'value_'.date('Y-m-d H:i:s');
$redis-LPUSH('key1',$value);
sleep(rand()%3);
echo $value."\n";
}catch(Exception $e){
echo $e-getMessage()."\n";
}
}
?
出隊(duì)操作
復(fù)制代碼 代碼如下:
?php
$redis = new Redis();
$redis-pconnect('127.0.0.1',6379);
while(True){
try{
echo $redis-LPOP('key1')."\n";
}catch(Exception $e){
echo $e-getMessage()."\n";
}
sleep(rand()%3);
}?
如何使用Redis 做隊(duì)列操作
Reids是一個(gè)比較高級(jí)的開源key-value存儲(chǔ)系統(tǒng)，采用ANSI C實(shí)現(xiàn)。其與memcached類似，但是支持持久化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，同時(shí)value支持多種類型：字符串 （同memcached中的value），列表 ，集合 (Set)，有序集合 (OrderSet)和Hash 。所有的值類型均支持原子操作，如列表中追加彈出元素，集合中插入移除元素等。Rdids的數(shù)據(jù)大部分位于內(nèi)存中，其讀寫效率非常高，其提供AOF（追加 式操作記錄文件）和DUMP（定期數(shù)據(jù)備份）兩種持久化方式。Redis支持自定義的VM（虛擬內(nèi)存）機(jī)制，當(dāng)數(shù)據(jù)容量超過內(nèi)存時(shí)，可以將部分Value 存儲(chǔ)到文件中。同時(shí)Redis支持Master-Slave機(jī)制，可以進(jìn)行數(shù)據(jù)復(fù)制。
可以把Redis的list結(jié)構(gòu)當(dāng)隊(duì)列來用.
從上面Redis的場景和作用來說，對(duì)于我們現(xiàn)在的開發(fā)活動(dòng)，究竟能把Redis引入在那些場景，而不是把這么好的東東演變成“為了使用Redis，而Redis”的慘烈局面呢？當(dāng)然，具體問題具體分析，這個(gè)真的很重要哈。
緩存？分布式緩存？
隊(duì)列？分布式隊(duì)列？
某些系統(tǒng)應(yīng)用（例如，電信、銀行和大型互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用等）都會(huì)使用到，當(dāng)然，現(xiàn)在大行其道的memcache就是很好的證明；但從某一方面來說，memcache是否能把兩張囊括其中，而且能做到更好（沒有實(shí)際的應(yīng)用過，所以只是拋出）。但從Redis身上，我就能感覺到，Redis，就能把隊(duì)列和緩存兩張都囊括其中，而且都不會(huì)產(chǎn)生并發(fā)環(huán)境下的困擾，因?yàn)镽edis中的操作都是原子操作來著。
至于評(píng)論兩者的孰好孰壞就免了，存在就是理由，選擇適合的就是最好的。
下面開始玩玩Redis中的隊(duì)列（分布式）設(shè)計(jì)YY吧，請(qǐng)大蝦們多多指點(diǎn)。
狀況場景：
現(xiàn)在的項(xiàng)目，都是部署在多個(gè)服務(wù)器，或者多個(gè)IP上，而且前臺(tái)經(jīng)由F5分發(fā)，所以用戶的請(qǐng)求究竟落在那一臺(tái)的服務(wù)器上，是無法確定的。對(duì)于項(xiàng)目中，有一秒殺設(shè)計(jì)，剛開始沒有考慮到這種部署，同時(shí)也是使用最容易處理的方式，直接給數(shù)據(jù)庫表鎖行記錄（Oracle上的）。可以說，對(duì)于不同的應(yīng)用部署，而只有一臺(tái)數(shù)據(jù)庫服務(wù)器來說，很“輕松”的就解決了這個(gè)并發(fā)的問題。所以現(xiàn)在考慮一下，是不是挪到應(yīng)用上，避免數(shù)據(jù)庫服務(wù)器也摻雜到業(yè)務(wù)上。
比如，現(xiàn)在有2臺(tái)應(yīng)用服務(wù)器，1臺(tái)數(shù)據(jù)庫服務(wù)器。想法是，把Redis部署在數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上，兩臺(tái)服務(wù)器在操作并發(fā)緩存或者隊(duì)列時(shí)，先從Redis服務(wù)器上，取得在兩臺(tái)應(yīng)用服務(wù)器的代理對(duì)象，再做入列出列的操作。
看代碼實(shí)現(xiàn)（PHP）
入隊(duì)列操作文件 list_push.php
復(fù)制代碼 代碼如下:
?php
$redis = getRedisInstance();//從Redis服務(wù)器拿到redis實(shí)例$redis-connect('Redis服務(wù)器IP', 6379);
while (true) {
$redis-lPush('list1', 'A_'.date('Y-m-d H:i:s'));sleep(rand()%3);
}
?
執(zhí)行# php list_push.php
出隊(duì)列操作 list_pop.php文件
復(fù)制代碼 代碼如下:
?php
$redis = getRedisInstance();//從Redis服務(wù)器拿到redis實(shí)例$redis-pconnect('Redis服務(wù)器IP', 6379);
while(true) {
try {
var_export( $redis-blPop('list1', 10) );} catch(Exception $e) {
//echo $e;
}
}
實(shí)現(xiàn)方法(Python)
1.入隊(duì)列（write.py）
復(fù)制代碼 代碼如下:
#!/usr/bin/env python
import time
from redis import Redis
redis = Redis(host='127.0.0.1', port=6379)while True:
now = time.strftime("%Y/%m/%d %H:%M:%S")
redis.lpush('test_queue', now)
time.sleep(1)
2.出隊(duì)列（read.py）
復(fù)制代碼 代碼如下:
#!/usr/bin/env python
import sys
from redis import Redis
redis = Redis(host='127.0.0.1', port=6379)while True:
res = redis.rpop('test_queue')
if res == None:
pass
else:
print str(res)
在PHP中，我們可以用array來簡單模擬隊(duì)列的功能，array_push出列，array_pop入列，但是更高效的用法還是要使用SplQueue這個(gè)官方提供的隊(duì)列類來做，記錄一下簡單的用法。
我們注意到，SplQueue中還有push和pop方法，它們與enqueue和dequeue有什么區(qū)別呢？
push和enqueue沒有區(qū)別，但是pop等同于棧的pop（FILO），每次彈出最后壓入隊(duì)列的元素。
而隊(duì)列是先進(jìn)先出（FIFO）的，所以每次彈出的都是剩下的節(jié)點(diǎn)中先入列節(jié)點(diǎn)
以上是PHP隊(duì)列的簡單用法，下面是一些迭代器指針相關(guān)的操作
一、消息隊(duì)列概述\x0d\x0a消息隊(duì)列中間件是分布式系統(tǒng)中重要的組件，主要解決應(yīng)用耦合，異步消息，流量削鋒等問題。實(shí)現(xiàn)高性能，高可用，可伸縮和最終一致性架構(gòu)。是大型分布式系統(tǒng)不可缺少的中間件。\x0d\x0a目前在生產(chǎn)環(huán)境，使用較多的消息隊(duì)列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ等。\x0d\x0a二、消息隊(duì)列應(yīng)用場景\x0d\x0a以下介紹消息隊(duì)列在實(shí)際應(yīng)用中常用的使用場景。異步處理，應(yīng)用解耦，流量削鋒和消息通訊四個(gè)場景。\x0d\x0a2.1異步處理\x0d\x0a場景說明：用戶注冊后，需要發(fā)注冊郵件和注冊短信。傳統(tǒng)的做法有兩種1.串行的方式；2.并行方式。\x0d\x0a（1）串行方式：將注冊信息寫入數(shù)據(jù)庫成功后，發(fā)送注冊郵件，再發(fā)送注冊短信。以上三個(gè)任務(wù)全部完成后，返回給客戶端。（架構(gòu)KKQ：466097527，歡迎加入）\x0d\x0a（2）并行方式：將注冊信息寫入數(shù)據(jù)庫成功后，發(fā)送注冊郵件的同時(shí)，發(fā)送注冊短信。以上三個(gè)任務(wù)完成后，返回給客戶端。與串行的差別是，并行的方式可以提高處理的時(shí)間。\x0d\x0a假設(shè)三個(gè)業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)每個(gè)使用50毫秒鐘，不考慮網(wǎng)絡(luò)等其他開銷，則串行方式的時(shí)間是150毫秒，并行的時(shí)間可能是100毫秒。\x0d\x0a因?yàn)镃PU在單位時(shí)間內(nèi)處理的請(qǐng)求數(shù)是一定的，假設(shè)CPU1秒內(nèi)吞吐量是100次。則串行方式1秒內(nèi)CPU可處理的請(qǐng)求量是7次（1000/150）。并行方式處理的請(qǐng)求量是10次（1000/100）。\x0d\x0a小結(jié)：如以上案例描述，傳統(tǒng)的方式系統(tǒng)的性能（并發(fā)量，吞吐量，響應(yīng)時(shí)間）會(huì)有瓶頸。如何解決這個(gè)問題呢？\x0d\x0a引入消息隊(duì)列，將不是必須的業(yè)務(wù)邏輯，異步處理。改造后的架構(gòu)如下：\x0d\x0a按照以上約定，用戶的響應(yīng)時(shí)間相當(dāng)于是注冊信息寫入數(shù)據(jù)庫的時(shí)間，也就是50毫秒。注冊郵件，發(fā)送短信寫入消息隊(duì)列后，直接返回，因此寫入消息隊(duì)列的速度很快，基本可以忽略，因此用戶的響應(yīng)時(shí)間可能是50毫秒。因此架構(gòu)改變后，系統(tǒng)的吞吐量提高到每秒20 QPS。比串行提高了3倍，比并行提高了兩倍。\x0d\x0a2.2應(yīng)用解耦\x0d\x0a場景說明：用戶下單后，訂單系統(tǒng)需要通知庫存系統(tǒng)。傳統(tǒng)的做法是，訂單系統(tǒng)調(diào)用庫存系統(tǒng)的接口。如下圖：\x0d\x0a傳統(tǒng)模式的缺點(diǎn)：\x0d\x0a1） 假如庫存系統(tǒng)無法訪問，則訂單減庫存將失敗，從而導(dǎo)致訂單失敗；\x0d\x0a2） 訂單系統(tǒng)與庫存系統(tǒng)耦合；\x0d\x0a如何解決以上問題呢？引入應(yīng)用消息隊(duì)列后的方案，如下圖：\x0d\x0a訂單系統(tǒng)：用戶下單后，訂單系統(tǒng)完成持久化處理，將消息寫入消息隊(duì)列，返回用戶訂單下單成功。\x0d\x0a庫存系統(tǒng)：訂閱下單的消息，采用拉/推的方式，獲取下單信息，庫存系統(tǒng)根據(jù)下單信息，進(jìn)行庫存操作。\x0d\x0a假如：在下單時(shí)庫存系統(tǒng)不能正常使用。也不影響正常下單，因?yàn)橄聠魏?，訂單系統(tǒng)寫入消息隊(duì)列就不再關(guān)心其他的后續(xù)操作了。實(shí)現(xiàn)訂單系統(tǒng)與庫存系統(tǒng)的應(yīng)用解耦。\x0d\x0a2.3流量削鋒\x0d\x0a流量削鋒也是消息隊(duì)列中的常用場景，一般在秒殺或團(tuán)搶活動(dòng)中使用廣泛。\x0d\x0a應(yīng)用場景：秒殺活動(dòng)，一般會(huì)因?yàn)榱髁窟^大，導(dǎo)致流量暴增，應(yīng)用掛掉。為解決這個(gè)問題，一般需要在應(yīng)用前端加入消息隊(duì)列。\x0d\x0a可以控制活動(dòng)的人數(shù)；\x0d\x0a可以緩解短時(shí)間內(nèi)高流量壓垮應(yīng)用；\x0d\x0a用戶的請(qǐng)求，服務(wù)器接收后，首先寫入消息隊(duì)列。假如消息隊(duì)列長度超過最大數(shù)量，則直接拋棄用戶請(qǐng)求或跳轉(zhuǎn)到錯(cuò)誤頁面；\x0d\x0a秒殺業(yè)務(wù)根據(jù)消息隊(duì)列中的請(qǐng)求信息，再做后續(xù)處理。\x0d\x0a2.4日志處理\x0d\x0a日志處理是指將消息隊(duì)列用在日志處理中，比如Kafka的應(yīng)用，解決大量日志傳輸?shù)膯栴}。架構(gòu)簡化如下：\x0d\x0a日志采集客戶端，負(fù)責(zé)日志數(shù)據(jù)采集，定時(shí)寫受寫入Kafka隊(duì)列；\x0d\x0aKafka消息隊(duì)列，負(fù)責(zé)日志數(shù)據(jù)的接收，存儲(chǔ)和轉(zhuǎn)發(fā)；\x0d\x0a日志處理應(yīng)用：訂閱并消費(fèi)kafka隊(duì)列中的日志數(shù)據(jù)；\x0d\x0a以下是新浪kafka日志處理應(yīng)用案例：\x0d\x0a(1)Kafka：接收用戶日志的消息隊(duì)列。\x0d\x0a(2)Logstash：做日志解析，統(tǒng)一成JSON輸出給Elasticsearch。\x0d\x0a(3)Elasticsearch：實(shí)時(shí)日志分析服務(wù)的核心技術(shù)，一個(gè)schemaless，實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)，通過index組織數(shù)據(jù)，兼具強(qiáng)大的搜索和統(tǒng)計(jì)功能。\x0d\x0a(4)Kibana：基于Elasticsearch的數(shù)據(jù)可視化組件，超強(qiáng)的數(shù)據(jù)可視化能力是眾多公司選擇ELK stack的重要原因。\x0d\x0a2.5消息通訊\x0d\x0a消息通訊是指，消息隊(duì)列一般都內(nèi)置了高效的通信機(jī)制，因此也可以用在純的消息通訊。比如實(shí)現(xiàn)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)消息隊(duì)列，或者聊天室等。\x0d\x0a點(diǎn)對(duì)點(diǎn)通訊：\x0d\x0a客戶端A和客戶端B使用同一隊(duì)列，進(jìn)行消息通訊。\x0d\x0a聊天室通訊：\x0d\x0a客戶端A，客戶端B，客戶端N訂閱同一主題，進(jìn)行消息發(fā)布和接收。實(shí)現(xiàn)類似聊天室效果。\x0d\x0a以上實(shí)際是消息隊(duì)列的兩種消息模式，點(diǎn)對(duì)點(diǎn)或發(fā)布訂閱模式。模型為示意圖，供參考。\x0d\x0a三、消息中間件示例\x0d\x0a3.1電商系統(tǒng)\x0d\x0a消息隊(duì)列采用高可用，可持久化的消息中間件。比如Active MQ，Rabbit MQ，Rocket Mq。（1）應(yīng)用將主干邏輯處理完成后，寫入消息隊(duì)列。消息發(fā)送是否成功可以開啟消息的確認(rèn)模式。（消息隊(duì)列返回消息接收成功狀態(tài)后，應(yīng)用再返回，這樣保障消息的完整性）\x0d\x0a（2）擴(kuò)展流程（發(fā)短信，配送處理）訂閱隊(duì)列消息。采用推或拉的方式獲取消息并處理。\x0d\x0a（3）消息將應(yīng)用解耦的同時(shí)，帶來了數(shù)據(jù)一致性問題，可以采用最終一致性方式解決。比如主數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫，擴(kuò)展應(yīng)用根據(jù)消息隊(duì)列，并結(jié)合數(shù)據(jù)庫方式實(shí)現(xiàn)基于消息隊(duì)列的后續(xù)處理。\x0d\x0a3.2日志收集系統(tǒng)\x0d\x0a分為Zookeeper注冊中心，日志收集客戶端，Kafka集群和Storm集群（OtherApp）四部分組成。\x0d\x0aZookeeper注冊中心，提出負(fù)載均衡和地址查找服務(wù)；\x0d\x0a日志收集客戶端，用于采集應(yīng)用系統(tǒng)的日志，并將數(shù)據(jù)推送到kafka隊(duì)列；\x0d\x0a四、JMS消息服務(wù)\x0d\x0a講消息隊(duì)列就不得不提JMS 。JMS（Java Message Service,Java消息服務(wù)）API是一個(gè)消息服務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)/規(guī)范，允許應(yīng)用程序組件基于JavaEE平臺(tái)創(chuàng)建、發(fā)送、接收和讀取消息。它使分布式通信耦合度更低，消息服務(wù)更加可靠以及異步性。\x0d\x0a在EJB架構(gòu)中，有消息bean可以無縫的與JM消息服務(wù)集成。在J2EE架構(gòu)模式中，有消息服務(wù)者模式，用于實(shí)現(xiàn)消息與應(yīng)用直接的解耦。\x0d\x0a4.1消息模型\x0d\x0a在JMS標(biāo)準(zhǔn)中，有兩種消息模型P2P（Point to Point）,Publish/Subscribe(Pub/Sub)。\x0d\x0a4.1.1 P2P模式\x0d\x0aP2P模式包含三個(gè)角色：消息隊(duì)列（Queue），發(fā)送者(Sender)，接收者(Receiver)。每個(gè)消息都被發(fā)送到一個(gè)特定的隊(duì)列，接收者從隊(duì)列中獲取消息。隊(duì)列保留著消息，直到他們被消費(fèi)或超時(shí)。\x0d\x0aP2P的特點(diǎn)\x0d\x0a每個(gè)消息只有一個(gè)消費(fèi)者（Consumer）(即一旦被消費(fèi)，消息就不再在消息隊(duì)列中)\x0d\x0a發(fā)送者和接收者之間在時(shí)間上沒有依賴性，也就是說當(dāng)發(fā)送者發(fā)送了消息之后，不管接收者有沒有正在運(yùn)行，它不會(huì)影響到消息被發(fā)送到隊(duì)列\(zhòng)x0d\x0a接收者在成功接收消息之后需向隊(duì)列應(yīng)答成功\x0d\x0a如果希望發(fā)送的每個(gè)消息都會(huì)被成功處理的話，那么需要P2P模式。（架構(gòu)KKQ：466097527，歡迎加入）\x0d\x0a4.1.2 Pub/sub模式\x0d\x0a包含三個(gè)角色主題（Topic），發(fā)布者（Publisher），訂閱者（Subscriber） 。多個(gè)發(fā)布者將消息發(fā)送到Topic,系統(tǒng)將這些消息傳遞給多個(gè)訂閱者。\x0d\x0aPub/Sub的特點(diǎn)\x0d\x0a每個(gè)消息可以有多個(gè)消費(fèi)者\(yùn)x0d\x0a發(fā)布者和訂閱者之間有時(shí)間上的依賴性。針對(duì)某個(gè)主題（Topic）的訂閱者，它必須創(chuàng)建一個(gè)訂閱者之后，才能消費(fèi)發(fā)布者的消息。\x0d\x0a為了消費(fèi)消息，訂閱者必須保持運(yùn)行的狀態(tài)。\x0d\x0a為了緩和這樣嚴(yán)格的時(shí)間相關(guān)性，JMS允許訂閱者創(chuàng)建一個(gè)可持久化的訂閱。這樣，即使訂閱者沒有被激活（運(yùn)行），它也能接收到發(fā)布者的消息。\x0d\x0a如果希望發(fā)送的消息可以不被做任何處理、或者只被一個(gè)消息者處理、或者可以被多個(gè)消費(fèi)者處理的話，那么可以采用Pub/Sub模型。\x0d\x0a4.2消息消費(fèi)\x0d\x0a在JMS中，消息的產(chǎn)生和消費(fèi)都是異步的。對(duì)于消費(fèi)來說，JMS的消息者可以通過兩種方式來消費(fèi)消息。\x0d\x0a（1）同步\x0d\x0a訂閱者或接收者通過receive方法來接收消息，receive方法在接收到消息之前（或超時(shí)之前）將一直阻塞；\x0d\x0a（2）異步\x0d\x0a訂閱者或接收者可以注冊為一個(gè)消息監(jiān)聽器。當(dāng)消息到達(dá)之后，系統(tǒng)自動(dòng)調(diào)用監(jiān)聽器的onMessage方法。\x0d\x0aJNDI：Java命名和目錄接口,是一種標(biāo)準(zhǔn)的Java命名系統(tǒng)接口。可以在網(wǎng)絡(luò)上查找和訪問服務(wù)。通過指定一個(gè)資源名稱，該名稱對(duì)應(yīng)于數(shù)據(jù)庫或命名服務(wù)中的一個(gè)記錄，同時(shí)返回資源連接建立所必須的信息。\x0d\x0aJNDI在JMS中起到查找和訪問發(fā)送目標(biāo)或消息來源的作用。（架構(gòu)KKQ：466097527，歡迎加入）\x0d\x0a4.3JMS編程模型\x0d\x0a(1) ConnectionFactory\x0d\x0a創(chuàng)建Connection對(duì)象的工廠，針對(duì)兩種不同的jms消息模型，分別有QueueConnectionFactory和TopicConnectionFactory兩種?？梢酝ㄟ^JNDI來查找ConnectionFactory對(duì)象。\x0d\x0a(2) Destination\x0d\x0aDestination的意思是消息生產(chǎn)者的消息發(fā)送目標(biāo)或者說消息消費(fèi)者的消息來源。對(duì)于消息生產(chǎn)者來說，它的Destination是某個(gè)隊(duì)列（Queue）或某個(gè)主題（Topic）;對(duì)于消息消費(fèi)者來說，它的Destination也是某個(gè)隊(duì)列或主題（即消息來源）。\x0d\x0a所以，Destination實(shí)際上就是兩種類型的對(duì)象：Queue、Topic可以通過JNDI來查找Destination。\x0d\x0a(3) Connection\x0d\x0aConnection表示在客戶端和JMS系統(tǒng)之間建立的鏈接（對(duì)TCP/IP socket的包裝）。Connection可以產(chǎn)生一個(gè)或多個(gè)Session。跟ConnectionFactory一樣，Connection也有兩種類型：QueueConnection和TopicConnection。\x0d\x0a(4) Session\x0d\x0aSession是操作消息的接口?？梢酝ㄟ^session創(chuàng)建生產(chǎn)者、消費(fèi)者、消息等。Session提供了事務(wù)的功能。當(dāng)需要使用session發(fā)送/接收多個(gè)消息時(shí)，可以將這些發(fā)送/接收動(dòng)作放到一個(gè)事務(wù)中。同樣，也分QueueSession和TopicSession。\x0d\x0a(5) 消息的生產(chǎn)者\(yùn)x0d\x0a消息生產(chǎn)者由Session創(chuàng)建，并用于將消息發(fā)送到Destination。同樣，消息生產(chǎn)者分兩種類型：QueueSender和TopicPublisher?？梢哉{(diào)用消息生產(chǎn)者的方法（send或publish方法）發(fā)送消息。\x0d\x0a(6) 消息消費(fèi)者\(yùn)x0d\x0a消息消費(fèi)者由Session創(chuàng)建，用于接收被發(fā)送到Destination的消息。兩種類型：QueueReceiver和TopicSubscriber?？煞謩e通過session的createReceiver(Queue)或createSubscriber(Topic)來創(chuàng)建。當(dāng)然，也可以session的creatDurableSubscriber方法來創(chuàng)建持久化的訂閱者。\x0d\x0a(7) MessageListener\x0d\x0a消息監(jiān)聽器。如果注冊了消息監(jiān)聽器，一旦消息到達(dá)，將自動(dòng)調(diào)用監(jiān)聽器的onMessage方法。EJB中的MDB（Message-Driven Bean）就是一種MessageListener。\x0d\x0a深入學(xué)習(xí)JMS對(duì)掌握J(rèn)AVA架構(gòu)，EJB架構(gòu)有很好的幫助，消息中間件也是大型分布式系統(tǒng)必須的組件。本次分享主要做全局性介紹，具體的深入需要大家學(xué)習(xí)，實(shí)踐，總結(jié)，領(lǐng)會(huì)。\x0d\x0a五、常用消息隊(duì)列\(zhòng)x0d\x0a一般商用的容器，比如WebLogic，JBoss，都支持JMS標(biāo)準(zhǔn)，開發(fā)上很方便。但免費(fèi)的比如Tomcat，Jetty等則需要使用第三方的消息中間件。本部分內(nèi)容介紹常用的消息中間件（Active MQ,Rabbit MQ，Zero MQ,Kafka）以及他們的特點(diǎn)。\x0d\x0a5.1 ActiveMQ\x0d\x0aActiveMQ 是Apache出品，最流行的，能力強(qiáng)勁的開源消息總線。ActiveMQ 是一個(gè)完全支持JMS1.1和J2EE 1.4規(guī)范的 JMS Provider實(shí)現(xiàn)，盡管JMS規(guī)范出臺(tái)已經(jīng)是很久的事情了，但是JMS在當(dāng)今的J2EE應(yīng)用中間仍然扮演著特殊的地位。\x0d\x0aActiveMQ特性如下：\x0d\x0a⒈ 多種語言和協(xié)議編寫客戶端。語言: Java,C,C++,C#,Ruby,Perl,Python,PHP。應(yīng)用協(xié)議： OpenWire,Stomp REST,WS Notification,XMPP,AMQP\x0d\x0a⒉ 完全支持JMS1.1和J2EE 1.4規(guī)范 （持久化，XA消息，事務(wù))\x0d\x0a⒊ 對(duì)spring的支持，ActiveMQ可以很容易內(nèi)嵌到使用Spring的系統(tǒng)里面去，而且也支持Spring2.0的特性\x0d\x0a⒋ 通過了常見J2EE服務(wù)器（如 Geronimo,JBoss 4,GlassFish,WebLogic)的測試，其中通過JCA 1.5 resource adaptors的配置，可以讓ActiveMQ可以自動(dòng)的部署到任何兼容J2EE 1.4 商業(yè)服務(wù)器上\x0d\x0a⒌ 支持多種傳送協(xié)議：in-VM,TCP,SSL,NIO,UDP,JGroups,JXTA\x0d\x0a⒍ 支持通過JDBC和journal提供高速的消息持久化\x0d\x0a⒎ 從設(shè)計(jì)上保證了高性能的集群，客戶端-服務(wù)器，點(diǎn)對(duì)點(diǎn)\x0d\x0a⒏ 支持Ajax\x0d\x0a⒐ 支持與Axis的整合\x0d\x0a⒑ 可以很容易得調(diào)用內(nèi)嵌JMS provider，進(jìn)行測試\x0d\x0a5.2 RabbitMQ\x0d\x0aRabbitMQ是流行的開源消息隊(duì)列系統(tǒng)，用erlang語言開發(fā)。RabbitMQ是AMQP（高級(jí)消息隊(duì)列協(xié)議）的標(biāo)準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)。支持多種客戶端，如：Python、Ruby、.NET、Java、JMS、C、PHP、ActionScript、XMPP、STOMP等，支持AJAX，持久化。用于在分布式系統(tǒng)中存儲(chǔ)轉(zhuǎn)發(fā)消息，在易用性、擴(kuò)展性、高可用性等方面表現(xiàn)不俗。\x0d\x0a幾個(gè)重要概念：\x0d\x0aBroker：簡單來說就是消息隊(duì)列服務(wù)器實(shí)體。\x0d\x0aExchange：消息交換機(jī)，它指定消息按什么規(guī)則，路由到哪個(gè)隊(duì)列。\x0d\x0aQueue：消息隊(duì)列載體，每個(gè)消息都會(huì)被投入到一個(gè)或多個(gè)隊(duì)列。\x0d\x0aBinding：綁定，它的作用就是把exchange和queue按照路由規(guī)則綁定起來。\x0d\x0aRouting Key：路由關(guān)鍵字，exchange根據(jù)這個(gè)關(guān)鍵字進(jìn)行消息投遞。\x0d\x0avhost：虛擬主機(jī)，一個(gè)broker里可以開設(shè)多個(gè)vhost，用作不同用戶的權(quán)限分離。\x0d\x0aproducer：消息生產(chǎn)者，就是投遞消息的程序。\x0d\x0aconsumer：消息消費(fèi)者，就是接受消息的程序。\x0d\x0achannel：消息通道，在客戶端的每個(gè)連接里，可建立多個(gè)channel，每個(gè)channel代表一個(gè)會(huì)話任務(wù)。\x0d\x0a消息隊(duì)列的使用過程，如下：\x0d\x0a（1）客戶端連接到消息隊(duì)列服務(wù)器，打開一個(gè)channel。\x0d\x0a（2）客戶端聲明一個(gè)exchange，并設(shè)置相關(guān)屬性。\x0d\x0a（3）客戶端聲明一個(gè)queue，并設(shè)置相關(guān)屬性。\x0d\x0a（4）客戶端使用routing key，在exchange和queue之間建立好綁定關(guān)系。\x0d\x0a（5）客戶端投遞消息到exchange。\x0d\x0aexchange接收到消息后，就根據(jù)消息的key和已經(jīng)設(shè)置的binding，進(jìn)行消息路由，將消息投遞到一個(gè)或多個(gè)隊(duì)列里。\x0d\x0a5.3 ZeroMQ\x0d\x0a號(hào)稱史上最快的消息隊(duì)列，它實(shí)際類似于Socket的一系列接口，他跟Socket的區(qū)別是：普通的socket是端到端的（1:1的關(guān)系），而ZMQ卻是可以N：M 的關(guān)系，人們對(duì)BSD套接字的了解較多的是點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的連接，點(diǎn)對(duì)點(diǎn)連接需要顯式地建立連接、銷毀連接、選擇協(xié)議（TCP/UDP）和處理錯(cuò)誤等，而ZMQ屏蔽了這些細(xì)節(jié)，讓你的網(wǎng)絡(luò)編程更為簡單。ZMQ用于node與node間的通信，node可以是主機(jī)或者是進(jìn)程。\x0d\x0a引用官方的說法： “ZMQ(以下ZeroMQ簡稱ZMQ)是一個(gè)簡單好用的傳輸層，像框架一樣的一個(gè)socket library，他使得Socket編程更加簡單、簡潔和性能更高。是一個(gè)消息處理隊(duì)列庫，可在多個(gè)線程、內(nèi)核和主機(jī)盒之間彈性伸縮。ZMQ的明確目標(biāo)是“成為標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧的一部分，之后進(jìn)入Linux內(nèi)核”?，F(xiàn)在還未看到它們的成功。但是，它無疑是極具前景的、并且是人們更加需要的“傳統(tǒng)”BSD套接字之上的一 層封裝。ZMQ讓編寫高性能網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序極為簡單和有趣?！盶x0d\x0a特點(diǎn)是：\x0d\x0a高性能，非持久化；\x0d\x0a跨平臺(tái)：支持Linux、Windows、OS X等。\x0d\x0a多語言支持； C、C++、Java、.NET、Python等30多種開發(fā)語言。\x0d\x0a可單獨(dú)部署或集成到應(yīng)用中使用；\x0d\x0a可作為Socket通信庫使用。\x0d\x0a與RabbitMQ相比，ZMQ并不像是一個(gè)傳統(tǒng)意義上的消息隊(duì)列服務(wù)器，事實(shí)上，它也根本不是一個(gè)服務(wù)器，更像一個(gè)底層的網(wǎng)絡(luò)通訊庫，在Socket API之上做了一層封裝，將網(wǎng)絡(luò)通訊、進(jìn)程通訊和線程通訊抽象為統(tǒng)一的API接口。支持“Request-Reply “，”Publisher-Subscriber“，”Parallel Pipeline”三種基本模型和擴(kuò)展模型。\x0d\x0aZeroMQ高性能設(shè)計(jì)要點(diǎn)：\x0d\x0a1、無鎖的隊(duì)列模型\x0d\x0a對(duì)于跨線程間的交互（用戶端和session）之間的數(shù)據(jù)交換通道pipe，采用無鎖的隊(duì)列算法CAS；在pipe兩端注冊有異步事件，在讀或者寫消息到pipe的時(shí)，會(huì)自動(dòng)觸發(fā)讀寫事件。\x0d\x0a2、批量處理的算法\x0d\x0a對(duì)于傳統(tǒng)的消息處理，每個(gè)消息在發(fā)送和接收的時(shí)候，都需要系統(tǒng)的調(diào)用，這樣對(duì)于大量的消息，系統(tǒng)的開銷比較大，zeroMQ對(duì)于批量的消息，進(jìn)行了適應(yīng)性的優(yōu)化，可以批量的接收和發(fā)送消息。\x0d\x0a3、多核下的線程綁定，無須CPU切換\x0d\x0a區(qū)別于傳統(tǒng)的多線程并發(fā)模式，信號(hào)量或者臨界區(qū)， zeroMQ充分利用多核的優(yōu)勢，每個(gè)核綁定運(yùn)行一個(gè)工作者線程，避免多線程之間的CPU切換開銷。\x0d\x0a5.4 Kafka\x0d\x0aKafka是一種高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)，它可以處理消費(fèi)者規(guī)模的網(wǎng)站中的所有動(dòng)作流數(shù)據(jù)。 這種動(dòng)作（網(wǎng)頁瀏覽，搜索和其他用戶的行動(dòng)）是在現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)上的許多社會(huì)功能的一個(gè)關(guān)鍵因素。 這些數(shù)據(jù)通常是由于吞吐量的要求而通過處理日志和日志聚合來解決。 對(duì)于像Hadoop的一樣的日志數(shù)據(jù)和離線分析系統(tǒng)，但又要求實(shí)時(shí)處理的限制，這是一個(gè)可行的解決方案。Kafka的目的是通過Hadoop的并行加載機(jī)制來統(tǒng)一線上和離線的消息處理，也是為了通過集群機(jī)來提供實(shí)時(shí)的消費(fèi)。\x0d\x0aKafka是一種高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)，有如下特性：\x0d\x0a通過O(1)的磁盤數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)提供消息的持久化，這種結(jié)構(gòu)對(duì)于即使數(shù)以TB的消息存儲(chǔ)也能夠保持長時(shí)間的穩(wěn)定性能。（文件追加的方式寫入數(shù)據(jù)，過期的數(shù)據(jù)定期刪除）\x0d\x0a高吞吐量：即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒數(shù)百萬的消息。\x0d\x0a支持通過Kafka服務(wù)器和消費(fèi)機(jī)集群來分區(qū)消息。\x0d\x0a支持Hadoop并行數(shù)據(jù)加載。\x0d\x0aKafka相關(guān)概念\x0d\x0aBroker\x0d\x0aKafka集群包含一個(gè)或多個(gè)服務(wù)器，這種服務(wù)器被稱為broker[5]\x0d\x0aTopic\x0d\x0a每條發(fā)布到Kafka集群的消息都有一個(gè)類別，這個(gè)類別被稱為Topic。（物理上不同Topic的消息分開存儲(chǔ)，邏輯上一個(gè)Topic的消息雖然保存于一個(gè)或多個(gè)broker上但用戶只需指定消息的Topic即可生產(chǎn)或消費(fèi)數(shù)據(jù)而不必關(guān)心數(shù)據(jù)存于何處）\x0d\x0aPartition\x0d\x0aParition是物理上的概念，每個(gè)Topic包含一個(gè)或多個(gè)Partition.\x0d\x0aProducer\x0d\x0a負(fù)責(zé)發(fā)布消息到Kafka broker\x0d\x0aConsumer\x0d\x0a消息消費(fèi)者，向Kafka broker讀取消息的客戶端。\x0d\x0aConsumer Group\x0d\x0a每個(gè)Consumer屬于一個(gè)特定的Consumer Group（可為每個(gè)Consumer指定group name，若不指定group name則屬于默認(rèn)的group）。\x0d\x0a一般應(yīng)用在大數(shù)據(jù)日志處理或?qū)?shí)時(shí)性（少量延遲），可靠性（少量丟數(shù)據(jù)）要求稍低的場景使用。
重慶分公司
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