java B2B2C Springcloud多租户电子商城系统-消息队列之ActiveMQ

简介: 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。

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。

主要特点:

多种语言和协议编写客户端。语言: Java, C, C++, C#, Ruby, Perl, Python, PHP。应用协议: OpenWire,Stomp REST,WS Notification,XMPP,AMQP
完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范 (持久化,XA消息,事务)
对Spring的支持,ActiveMQ可以很容易内嵌到使用Spring的系统里面去,而且也支持Spring2.0的特性
通过了常见J2EE服务器(如 Geronimo,JBoss 4, GlassFish,WebLogic)的测试,其中通过JCA 1.5 resource adaptors的配置,可以让ActiveMQ可以自动的部署到任何兼容J2EE 1.4 商业服务器上
支持多种传送协议:in-VM,TCP,SSL,NIO,UDP,JGroups,JXTA
支持通过JDBC和journal提供高速的消息持久化
从设计上保证了高性能的集群,客户端-服务器,点对点
支持Ajax
支持与Axis的整合
可以很容易得调用内嵌JMS provider,进行测试
ActiveMQ的消息形式:

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。

JMS定义了五种不同的消息正文格式,以及调用的消息类型,允许你发送并接收以一些不同形式的数据,提供现有消息格式的一些级别的兼容性。
  · StreamMessage – Java原始值的数据流
  · MapMessage–一套名称-值对
  · TextMessage–一个字符串对象
  · ObjectMessage–一个序列化的 Java对象
  · BytesMessage–一个字节的数据流
  
ActiveMQ消息确认机制
消息只有在被确认之后,才认为已经被成功消费,然后消息才会从队列或主题中删除。消息的成功消费通常包含三个阶段:
_

(1)、客户接收消息;(2)、客户处理消息;(3)、消息被确认;

确认机制前面提过一下,共有四种:

(1)、Session.AUTO_ACKNOWLEDGE;客户(消费者)成功从receive方法返回时,或者从MessageListener.onMessage方法成功返回时,会话自动确认消息,然后自动删除消息.
(2)、Session.CLIENT_ACKNOWLEDGE;客户通过显式调用消息的acknowledge方法确认消息,。 即在接收端调用message.acknowledge();方法,否则,消息是不会被删除的.
(3)、Session. DUPS_OK_ACKNOWLEDGE ;不是必须确认,是一种“懒散的”消息确认,消息可能会重复发送,在第二次重新传送消息时,消息头的JMSRedelivered会被置为true标识当前消息已经传送过一次,客户端需要进行消息的重复处理控制。
(4)、 Session.SESSION_TRANSACTED;事务提交并确认。

需要JAVA Spring Cloud大型企业分布式微服务云构建的B2B2C电子商务平台源码

java版 b2b2c o2o电子商务云商平台-springcloud spring boot springmvc b2b2c多租户电子商务平台 框架源码下载地址

目录
相关文章
|
消息中间件 Java Kafka
初识Apache Kafka:搭建你的第一个消息队列系统
【10月更文挑战第24天】在数字化转型的浪潮中,数据成为了企业决策的关键因素之一。而高效的数据处理能力,则成为了企业在竞争中脱颖而出的重要武器。在这个背景下,消息队列作为连接不同系统和服务的桥梁,其重要性日益凸显。Apache Kafka 是一款开源的消息队列系统,以其高吞吐量、可扩展性和持久性等特点受到了广泛欢迎。作为一名技术爱好者,我对 Apache Kafka 产生了浓厚的兴趣,并决定亲手搭建一套属于自己的消息队列系统。
386 2
初识Apache Kafka:搭建你的第一个消息队列系统
|
消息中间件 存储 监控
消息队列系统中的确认机制在分布式系统中如何实现?
消息队列系统中的确认机制在分布式系统中如何实现?
|
消息中间件 缓存 NoSQL
Redis 是一个高性能的键值对存储系统,常用于缓存、消息队列和会话管理等场景。
【10月更文挑战第4天】Redis 是一个高性能的键值对存储系统,常用于缓存、消息队列和会话管理等场景。随着数据增长,有时需要将 Redis 数据导出以进行分析、备份或迁移。本文详细介绍几种导出方法:1)使用 Redis 命令与重定向;2)利用 Redis 的 RDB 和 AOF 持久化功能;3)借助第三方工具如 `redis-dump`。每种方法均附有示例代码,帮助你轻松完成数据导出任务。无论数据量大小,总有一款适合你。
301 6
|
消息中间件 存储 监控
【10月更文挑战第2天】消息队列系统中的确认机制在分布式系统中如何实现
【10月更文挑战第2天】消息队列系统中的确认机制在分布式系统中如何实现
193 4
|
消息中间件 存储 监控
消息队列系统中的确认机制在分布式系统中如何实现
消息队列系统中的确认机制在分布式系统中如何实现
|
设计模式 Java 关系型数据库
【Java笔记+踩坑汇总】Java基础+JavaWeb+SSM+SpringBoot+SpringCloud+瑞吉外卖/谷粒商城/学成在线+设计模式+面试题汇总+性能调优/架构设计+源码解析
本文是“Java学习路线”专栏的导航文章,目标是为Java初学者和初中高级工程师提供一套完整的Java学习路线。
1005 37
|
Java UED Sentinel
微服务守护神:Spring Cloud Sentinel,让你的系统在流量洪峰中稳如磐石!
【8月更文挑战第29天】Spring Cloud Sentinel结合了阿里巴巴Sentinel的流控、降级、熔断和热点规则等特性,为微服务架构下的应用提供了一套完整的流量控制解决方案。它能够有效应对突发流量,保护服务稳定性,避免雪崩效应,确保系统在高并发下健康运行。通过简单的配置和注解即可实现高效流量控制,适用于高并发场景、依赖服务不稳定及资源保护等多种情况,显著提升系统健壮性和用户体验。
357 1
|
消息中间件 Java RocketMQ
微服务架构师的福音:深度解析Spring Cloud RocketMQ,打造高可靠消息驱动系统的不二之选!
【8月更文挑战第29天】Spring Cloud RocketMQ结合了Spring Cloud生态与RocketMQ消息中间件的优势,简化了RocketMQ在微服务中的集成,使开发者能更专注业务逻辑。通过配置依赖和连接信息,可轻松搭建消息生产和消费流程,支持消息过滤、转换及分布式事务等功能,确保微服务间解耦的同时,提升了系统的稳定性和效率。掌握其应用,有助于构建复杂分布式系统。
447 0
|
消息中间件 存储 监控
消息队列系统中的确认机制在分布式系统中如何实现?
消息队列系统中的确认机制在分布式系统中如何实现?
188 2
|
消息中间件 Cloud Native API
核心系统转型问题之消息队列提升交易响应时间如何解决
核心系统转型问题之消息队列提升交易响应时间如何解决