1. 测试工具目前使用两种测试工具进行压力测试 1. Jmeter 测试单客户端收发多主题,测试高并发,大数据量时的接收效率 2. emqtt_benchmark测试多客户端收发主题,测试高吞吐量下服务器性能1.1 安装Erlangemqtt_benchmark测试工具使用Erlang语言开发,必须在Linux的环境下运行,因此需要先安装Erlang语言环境。1.1.1 安装E            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-10-21 12:04:51
                            
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            刚刚接触activemq,网上也有很多资料,需要花很多时间去整理资料和自我尝试,有的能成功,有的也可能是因为自己的步骤原因导致调试失败,所以特意总结了一下自己所学习到的知识,与大家分享一下.activemq发送指定消息给指定的人:  
 1. 消费者代码 package com.clgg.job.activemq.queue;
import javax.jms.Connection;
impor            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在Activemq以前的版本中,broker会把待发送的消息保存在内存中。这种方式的缺陷是当消费者消费的速度赶不上生产者的速度时,会在broker的内存中积攒大量的消息,当达到一个限额后,broker就不再接收消息。这时生产者就被阻塞了,直到broker将内存清理能保存消息后才能继续发送。 
   在5.0版本后,Activemq实现了一种新的内存模型来防止慢消费者阻            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在这篇博文中,我们将要解决一个普遍存在的“python 两个消费者”问题,从环境预检到最佳实践,带你一步步深入这个技术话题。我们会实用一些图表和代码,轻松理解这一过程。
首先,让我们看看这个问题的基础需求。
## 环境预检
为了避免在安装和部署过程中出现不必要的问题,首先需要检查我们的系统要求。这是我们需要的系统配置:
| 系统要求        | 描述            
                
         
            
            
            
            消费者特性: 1、Consumer Dispatch Async     默认情况下ActiveMQ服务端采用异步方式向客户端推送消息,     从ActudiMQv4开始,已经可以配置broker向消费者转发消息的机制是同步或者是异步,     你可以选择在connection URI, Connectio            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                    ActiveMQ中一般有两种消息队列,一是点对点模式(p2p),二是发布/订阅模式(pub/sub)。        在进行demo测试之前,我们先建立一个maven工程,引入相应的包:<dependency>
    <groupId>org.apache.activemq&l            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. Exclusive Consumer  独有消费者:Queue中的消息是按照顺序被分发到consumer的,然而,当你有多个consumers同时从相同的queue中提取消息时,你将失去这个保证。因为这些消息是被多个线程并发的处理。有的时候,保证消息按照顺序处理是很重要的。例如:你可能不希望在插入订单操作结束之前执行更新这个订单的操作。  ActiveMQ从4.x版本开始支持Exclusiv            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            提示: 如所描述不对,请提出建议,谢谢大家!安装ActiveMQ 简介-PTP消息生产者(producer)生成消息发送到Queue中,然后消息消费者(consumer)从Queue中取出并且消费消息。消息被消费之后,Queue中不会再有存储,所以消息消费者(consumer)不可能消费已经消费的消息。Queue支持存在多个消费者(consumer),但是对于一个消息而言,只能有一个消费            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ActiveMQ 消息中间件简介   为什么要用 MQ 消息中间件接下来举个例子,我们以前上学时候有不会的问题都会去问老师,然后假如这时候有一百个学生问问题,那我们就得排队等着,那一方面会浪费时间,另外一方面老师也不一定能处理完问题,那这时候老师看到这种情况就说:同学们你们把不会的问题总结出来由班长统一接收,然后再由班长交给我,这样一来我们自己是不是不会浪费时间,另外一方面老师也可以有自己的时间处            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            SpringMVC的搭建这里就全部列出来了,如果有需要SpringMVC配置的点击打开链接看着里面的,这里面主要介绍下ActiveMQ的配置,以及基本的操作消息队列的两种模式介绍:        点对点:Queue,不可重复消费        消息生产者生产消息发送到queue中,然后消息消费者从queue中            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、queue browser可以查看队列中的消息而不消费,没有订阅的功能。1.1 代码发送者:消费者:三、Hawtio3.1 独立jar包的形式运行、java -jarhawtio单程序运行,可以对多个远程ActiveMQ服务器进行监控
http://localhost:8080/hawtio/jvm/connect访问:http://localhost:8080/hawtio/jvm/conn            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            发布/订阅消息传递域的特点如下:1. 生产者将消息发布到topic中,每个消息可以有多个消费者,属于1对N的关系 2. 生产者和消费者之间有时间上的相关性。订阅某一个主题的消费者只能消费自它订阅之后的消息 3. 生产者生产时,topic不保存消息它是无状态的不落地,假如无人订阅就去生产,那就是一条废消息,所 以,一般先启动消费者在启动生产者JMS规范允许客户创建持久订阅,这在一定程度上放松了时间上            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.发送者/**
 * 测试消息发送者
 */
public class ProdecerTest3 {
    public void testProdecer(String msgTest){
        //1.定义链接工厂
        ConnectionFactory connectionFactory=null;
        //2.定义链接对象
        Conn            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            消息队列一般有两种模型1.点对点模型(基于队列 Point to Point,PTP) 每个消息只能有一个消费者。消息的生产者和消费者之间没有时间上的 相关性.可以有多个发送者,但只能被一个消费者消费。 一个消息只能被一个接受者接受一次 生产者把消息发送到队列中(Queue),接受者无需订阅,当接受者未接受到消息时就会处于阻塞状态2.  发布者/订阅者模型(基于主题的Publish/Su            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            概念:    消息生产者发送消息到Queue中,然后消息消费者从Queue中获取并消费消息。    消息消费以后,Queue中不在存储消息,消费者不可能消费到已经被消费的消息,    Queue支持多个消费者,但单条消息,只会有一个消费者可以消费,其他的则不能消费此消息    当消费者不存在时,消息会一直保存,直到有消            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            生产者消费者模型 的建立需要借助第三方进行传递信息。那么使用什么充当这个第三方进行传递信息能够使得生产者消费者模型能够效率更高,实现更为简单呢?这里使用队列作为这个第三方进行传递信息,连同生产者与消费者。(队列:管道+锁),既能够传递信息,同时也能够保证数据安全。普通版import time
import random
from multiprocessing import Process,Que            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录activeMQ说明spring boot pom配置文件application.properties配置项目图片启动类生产者消费者1消费者2Queue与Topoic并存,配置运行参考资料 activeMQ说明JMS规范两种常用的消息模型:点对点(point  to point ,queue)和发布/订阅(publish/subscribe,topic)。
   点对点:
   消息生产者            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            关于ActiveMQ的入门基础概念的理解(1)首先是ActiveMQ的核心两种消息发送模式的概念:第一种就是点对点的消息发送模式,就是只能有一个消费者来进行消费者一个生产者中的消息(Queue)第二种就是基于生产者消费者模式的消息发布和订阅的模式,这个是可以有多个消费者来共同消费同一个的Topic(Topic其实就是一个topic多个消费者共同消费)(2)然后是对比一下这两种模式的对比和使用场景:            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            该文描述了解决问题的过程 大概描述的是PooledConnectionFactory连接池 连接大面积释放时造成系统拥堵的解决方案 如仅关心解决方案请拖到最下方即可 涉及:JAVA + Spring + ActiveMQ + PooledConnectionFactory前情提要:随着业务的增长 在一个月黑风高的晚上 由于MQ获取不到连接 导致平台无法正常运行 于是乎修改了最大            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-03-27 09:01:08
                            
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