在这篇博文中，我将详细记录如何解决“ActiveMQ Java消费队列”的相关问题。这一过程将我们引导到多个方面，从配置到调试，再到性能优化，整合了一系列最佳实践和生态扩展的方法。
### 背景定位
在我们的一项关键业务应用中，使用 ActiveMQ 作为消息队列进行异步处理。然而，随着系统用户数量的增加，消息消费速度逐渐放缓，导致了业务延迟和用户满意度下降。这一情况对整体业务运营产生了负面影
一、消息队列概述 消息（Message）是指在应用间传送的数据。消息可以非常简单，比如只包含文本字符串，也可以更复杂，可能包含嵌入对象。 消息队列（Message Queue）是一种应用间的通信方式，消息发送后可以立即返回，由消息系统来确保消息的可靠传递。消息发布者只管把消息发布到 MQ 中而不用管谁来取，消息使用者只管从 MQ 中取消息而不管是谁发布的。这样发布者和使用者都不用知道对方的存在
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2024-03-28 11:50:25
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ActiveMQ支持的虚拟Destinations分为有两种，分别是1.虚拟主题（Virtual Topics） 2.组合 Destinations（CompositeDestinations）这两种虚拟Destinations可以看做对简单的topic和queue用法的补充，基于它们可以实现一些简单有用的EIP功能，虚拟主题类似于1对多的分支功能+消费端的cluster+failover，组合D
一.什么是ActiveMQActiveMQ 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。二.ActiveMQ特点
1、多种语言和协议编写客户端。语言: Java,C,C++,C#,
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2024-09-09 06:14:37
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修改配置文件
activemq.xml在你
activemq安装目录的conf下面，修改前记得备份 备份命令：cp
activemq.xml
activemq.xml.bk打开配置文件 找到下面这个：<persistenceAdapter>
<kahaDB directory="${
activemq.data}/kahadb"/>
<
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2024-09-25 10:16:13
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在我们实际的开发中可能存在这么一种情况，应用程序要向一个队列名为queue的队列中发送3条消息，需要保证这3条消息按顺序消费。必须是第一条消费完，在消费第二条然后是第三条。而我们的程序中可能有时候存在多个consumer对这个队列进行消费，那么可能出现消息时按1,2,3进行消费的，但第二条可能比较耗时，就会导致第2条消息没有消费完，第三条消息就已经
原创
2022-06-14 20:13:15
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博主之前的一个高并发需求:Java并发(三):实例引出并发应用场景中所提到的,后来经过初步测试发现多线程并不能完全满足需求,特别是性能上的需求,或者说多线程不是比较好的解决方案,真实需求是:将商品库存(第三方数据库上)"及时"通知第三方的网购平台,达到同步商品余量信息的目的,本地是存儲了相应的阈值,在第三方数据库上的库存一旦少于库存,我们就认为这件商品已经售罄,因为要防止线上线下同一时间段销售
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2024-10-08 13:56:54
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目的：利用rabbit_mq队列消息实现对一组主机进行命令下发server: #!/usr/bin/env python3.5
# -*- coding:utf8 -*-
import os,sys
BASEDIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
sys.path.append(BASEDIR)
impo
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2024-09-19 08:41:10
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queue与topic的技术特点对比 topicqueue概要Publish Subscribe messaging 发布订阅消息Point-to-Point 点对点有无状态topic数据默认不落地，是无状态的。Queue数据默认会在mq服务器上以文件形式保存，比如Active MQ一般保存在$AMQ_HOME\data\kr-store\data下
# 使用 Java 监控 ActiveMQ 队列消费者
在现代企业中，消息队列系统被广泛应用于分布式架构，尤其是在微服务架构中，以便于各个服务之间进行异步通信。ActiveMQ 是一个开源的消息中间件，它为稳定的消息传递提供了强大的支持。为了确保消息的高效传递和消费者的健康运行，我们需要监控 ActiveMQ 队列消费者的状态。本文将介绍如何使用 Java 来实现这一监控，包含代码示例、状态图和
一、消息队列介绍消息队列中间件是分布式系统中的重要组件，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的架构使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，Kafka，MetaMQ等...二、消息队列应用场景(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。传统的做法如下。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
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2024-03-15 07:38:38
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我们使用jms一般是使用spring-jms和activemq相结合，通过spring的JmsTemplate发送消息到指定的Destination。 首先定义一个activemq的连接池： <bean id="connectionFactory" class="org.apache.activ
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2024-06-11 22:15:32
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上篇文章大致讲述了同步消费者和异步消费者接收消息的异同（详见《ActiveMQ中消费者是如何接收消息的（一）》 但我们还未讲到消息是在什么时候放入消费者ActiveMQMessageConsumer类的“消息容器” unconsumedMessages中的，这很关键，因为为了解耦，消费者类不需要知道你ActiveMQ是怎么获得和分发消息的，我只知道一旦我发现
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2024-05-17 10:51:14
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# Java ActiveMQ 消费者实现指南
在企业级应用中，消息队列是一种常用的解决方案，用于实现不同系统之间的异步通信。ActiveMQ 是一个开源的消息中间件，我们可以用 Java 进行消费。本文将详细讲解如何实现 Java 中的 ActiveMQ 消费者，包括步骤、代码示例和状态图。
## 整体流程
下面是整个实现的主要步骤，以便于你更清晰地了解工作流程：
| 步骤 | 描述 |
本章是《Docker下RabbitMQ延时队列实战两部曲》的终篇，上一章《Docker下RabbitMQ延时队列实战两部曲之一：极速体验》我们快速体验了延时队列的生产和消费，今天来实战整个开发过程；本章涉及的脚本和源码下载本章会开发一个yml脚本，三个基于SpringBoot的应用，功能如下： 1. docker-compose.yml：启动所有容器的docker-compose脚本； 2.
ActiveMQ的特点1. 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,AMQP2. 完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范 (持久化,XA消息,事务)3. 对Spring的支持,ActiveMQ可以很容易内嵌到使用Spring
activeMQ1) 广义消息队列 a) 消息队列本质:一次rpc变三次;内容存储;合适的时间投递 b) 消息队列设计重点 rpc通信: 协议(http,tcp),序列化(二进制流) 存储: 文件/数据库/内存 消费关系处理: 消息生产者,消息消费者,订阅关系 事务/防丢防重/ 批量处理/异步处理(多线程投递消息) 性能: 高效存储等 c) 不同消息队列的特性: 消息堆积能力/丢失概率/
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2024-03-22 12:21:11
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ActiveMQ支持的虚拟Destinations分为有两种，分别是 Ø 虚拟主题（Virtual Topics）Ø 组合 Destinations（CompositeDestinations）这两种虚拟Destinations可以看做对简单的topic和queue用法的补充，基于它们可以实现一些简单有用的EIP功能，虚拟主题类似于1对多的分支功能+消费端的cluster+failover，组合D
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2024-06-20 10:04:43
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目标生产环境ActiveMQ消费慢问题始末第一次代码优化后服务线程阻塞问题排查最终问题解决生产环境ActiveMQ消费慢问题始末 公司一个系统生产环境应用ActiveMQ进行通信，由于上下层系统的特殊性，消息的对接使用的P2P的模式，上送服务需要对接上百个ActiveMQ的消息队列，下层服务的每一个实例都对接一个消息队列，并且消息量不大，所以消息生产者是一个单线程的程序，并且生产者使用同步的方
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2024-03-24 10:38:54
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ActiveMQ使用详解1. MQ(Message Queue)应用场景分析消息队列中间件是分布式系统中的重要组件，主要解决异步消息，应用解耦，流量削峰等问题，从而实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性的架构。使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，Kafka，MetaMQ等1.1 异步处理场景说明：用户注册后，需要发送注册邮件和注册短信。传统的做法如下：将注册信息写入数据库后，发
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2023-10-24 00:27:11
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