ActiveMQ in Action(7)
关键字: activemq
2.6.7 Wildcards
Wildcards用来支持联合的名字分层体系(federated name hierarchies)。它不是JMS规范的一部分,而是ActiveMQ的扩展。ActiveMQ支持以下三种wildcards:
- "." 用于作为路径上名字间的分隔符。
- "*" 用于匹配路径上的任何名字。
- ">" 用于递归地匹配任何以这个名字开始的destination。
作为一种组织事件和订阅感兴趣那部分信息的一种方法,这个概念在金融市场领域已经流行了一段时间了。设想你有以下两个destination:
- PRICE.STOCK.NASDAQ.IBM (IBM在NASDAQ的股价)
- PRICE.STOCK.NYSE.SUNW (SUN在纽约证券交易所的股价)
订阅者可以明确地指定destination的名字来订阅消息,或者它也可以使用wildcards来定义一个分层的模式来匹配它希望订阅的destination。例如:
Subscription | Meaning |
PRICE.> | Any price for any product on any exchange |
PRICE.STOCK.> | Any price for a stock on any exchange |
PRICE.STOCK.NASDAQ.* | Any stock price on NASDAQ |
PRICE.STOCK.*.IBM | Any IBM stock price on any exchange |
2.6.8 Async Sends
ActiveMQ支持以同步(sync)方式或者异步(async)方式向broker发送消息。 使用何种方式对send方法的延迟有巨大的影响。对于生产者来说,既然延迟是决定吞吐量的重要因素,那么使用异步发送方式会极大地提高系统的性能。
ActiveMQ缺省使用异步传输方式。但是按照JMS规范,当在事务外发送持久化消息的时候,ActiveMQ会强制使用同步发送方式。在这种情况下,每一次发送都是同步的,而且阻塞到收到broker的应答。这个应答保证了broker已经成功地将消息持久化,而且不会丢失。但是这样作也严重地影响了性能。
如果你的系统可以容忍少量的消息丢失,那么可以在事务外发送持久消息的时候,选择使用异步方式。以下是几种不同的配置方式:
1. cf = new ActiveMQConnectionFactory("tcp://locahost:61616?jms.useAsyncSend=true");
2. ((ActiveMQConnectionFactory)connectionFactory).setUseAsyncSend(true);
3. ((ActiveMQConnection)connection).setUseAsyncSend(true);
cf = new ActiveMQConnectionFactory("tcp://locahost:61616?jms.useAsyncSend=true");
((ActiveMQConnectionFactory)connectionFactory).setUseAsyncSend(true);
((ActiveMQConnection)connection).setUseAsyncSend(true);
2.6.9 Dispatch Policies
2.6.9.1 Round Robin Dispatch Policy
在2.6.4小节介绍过ActiveMQ的prefetch机制,ActiveMQ的缺省参数是针对处理大量消息时的高性能和高吞吐量而设置的。所以缺省的prefetch参数比较大,而且缺省的dispatch policies会尝试尽可能快的填满prefetch缓冲。然而在有些情况下,例如只有少量的消息而且单个消息的处理时间比较长,那么在缺省的prefetch和dispatch policies下,这些少量的消息总是倾向于被分发到个别的consumer上。这样就会因为负载的不均衡分配而导致处理时间的增加。
Round robin dispatch policy会尝试平均分发消息,以下是ActiveMQ配置文件的一个例子:
1. <destinationPolicy>
2. <policyMap>
3. <policyEntries>
4. <policyEntry topic="FOO.>">
5. <dispatchPolicy>
6. <roundRobinDispatchPolicy />
7. </dispatchPolicy>
8. </policyEntry>
9. </policyEntries>
10. </policyMap>
11. </destinationPolicy>
<destinationPolicy>
<policyMap>
<policyEntries>
<policyEntry topic="FOO.>">
<dispatchPolicy>
<roundRobinDispatchPolicy />
</dispatchPolicy>
</policyEntry>
</policyEntries>
</policyMap>
</destinationPolicy>
2.6.9.2 Strict Order Dispatch Policy
有时候需要保证不同的topic consumer以相同的顺序接收消息。通常ActiveMQ会保证topic consumer以相同的顺序接收来自同一个producer的消息。然而,由于多线程和异步处理,不同的topic consumer可能会以不同的顺序接收来自不同producer的消息。例如有两个producer,分别是P和Q。差不多是同一时间内,P发送了P1、P2和P3三个消息;Q发送了Q1和Q2两个消息。两个不同的consumer可能会以以下顺序接收到消息:
consumer1: P1 P2 Q1 P3 Q2
consumer2: P1 Q1 Q2 P2 P3
Strict order dispatch policy 会保证每个topic consumer会以相同的顺序接收消息,代价是性能上的损失。以下是采用了strict order dispatch policy后,两个不同的consumer可能以以下的顺序接收消息:
consumer1: P1 P2 Q1 P3 Q2
consumer2: P1 P2 Q1 P3 Q2
以下是ActiveMQ配置文件的一个例子:
1. <destinationPolicy>
2. <policyMap>
3. <policyEntries>
4. <policyEntry topic=""FOO.>">
5. <dispatchPolicy>
6. <strictOrderDispatchPolicy />
7. </dispatchPolicy>
8. </policyEntry>
9. </policyEntries>
10. </policyMap>
11. </destinationPolicy>
<destinationPolicy>
<policyMap>
<policyEntries>
<policyEntry topic=""FOO.>">
<dispatchPolicy>
<strictOrderDispatchPolicy />
</dispatchPolicy>
</policyEntry>
</policyEntries>
</policyMap>
</destinationPolicy>
2.6.10 Message Cursors
当producer发送的持久化消息到达broker之后,broker首先会把它保存在持久存储中。接下来,如果发现当前有活跃的consumer,而且这个consumer消费消息的速度能跟上producer生产消息的速度,那么ActiveMQ会直接把消息传递给broker内部跟这个consumer关联的dispatch queue;如果当前没有活跃的consumer或者consumer消费消息的速度跟不上producer生产消息的速度,那么ActiveMQ会使用Pending Message Cursors保存对消息的引用。在需要的时候,Pending Message Cursors把消息引用传递给broker内部跟这个consumer关联的dispatch queue。以下是两种Pending Message Cursors:
- VM Cursor。在内存中保存消息的引用。
- File Cursor。首先在内存中保存消息的引用,如果内存使用量达到上限,那么会把消息引用保存到临时文件中。
在缺省情况下,ActiveMQ 5.0根据使用的Message Store来决定使用何种类型的Message Cursors,但是你可以根据destination来配置Message Cursors。
对于topic,可以使用的pendingSubscriberPolicy 有vmCursor和fileCursor。可以使用的PendingDurableSubscriberMessageStoragePolicy有vmDurableCursor 和 fileDurableSubscriberCursor。以下是ActiveMQ配置文件的一个例子:
1. <destinationPolicy>
2. <policyMap>
3. <policyEntries>
4. <policyEntry topic="org.apache.>">
5. <pendingSubscriberPolicy>
6. <vmCursor />
7. </pendingSubscriberPolicy>
8. <PendingDurableSubscriberMessageStoragePolicy>
9. <vmDurableCursor/>
10. </PendingDurableSubscriberMessageStoragePolicy>
11. </policyEntry>
12. </policyEntries>
13. </policyMap>
14. </destinationPolicy>
<destinationPolicy>
<policyMap>
<policyEntries>
<policyEntry topic="org.apache.>">
<pendingSubscriberPolicy>
<vmCursor />
</pendingSubscriberPolicy>
<PendingDurableSubscriberMessageStoragePolicy>
<vmDurableCursor/>
</PendingDurableSubscriberMessageStoragePolicy>
</policyEntry>
</policyEntries>
</policyMap>
</destinationPolicy>
对于queue,可以使用的pendingQueuePolicy有vmQueueCursor 和 fileQueueCursor。以下是ActiveMQ配置文件的一个例子:
1. <destinationPolicy>
2. <policyMap>
3. <policyEntries>
4. <policyEntry queue="org.apache.>">
5. <pendingQueuePolicy>
6. <vmQueueCursor />
7. </pendingQueuePolicy>
8. </policyEntry>
9. </policyEntries>
10. </policyMap>
11. </destinationPolicy>
<destinationPolicy>
<policyMap>
<policyEntries>
<policyEntry queue="org.apache.>">
<pendingQueuePolicy>
<vmQueueCursor />
</pendingQueuePolicy>
</policyEntry>
</policyEntries>
</policyMap>
</destinationPolicy>
2.6.11 Optimized Acknowledgement
ActiveMQ缺省支持批量确认消息。由于批量确认会提高性能,因此这是缺省的确认方式。如果希望在应用程序中禁止经过优化的确认方式,那么可以采用如下方法:
1. ((ActiveMQConnectionFactory)connectionFactory).setOptimizeAcknowledge(false);
2. ((ActiveMQConnection)connection).setOptimizeAcknowledge(false);
1. ((ActiveMQConnectionFactory)connectionFactory).setOptimizeAcknowledge(false);
2. ((ActiveMQConnection)connection).setOptimizeAcknowledge(false);
1. cf = new ActiveMQConnectionFactory ("tcp://locahost:61616?jms.optimizeAcknowledge=false");
cf = new ActiveMQConnectionFactory ("tcp://locahost:61616?jms.optimizeAcknowledge=false");
((ActiveMQConnectionFactory)connectionFactory).setOptimizeAcknowledge(false);
((ActiveMQConnection)connection).setOptimizeAcknowledge(false);
2.6.12 Producer Flow Control
同步发送消息的producer会自动使用producer flow control ;对于异步发送消息的producer,要使用producer flow control,你先要为connection配置一个ProducerWindowSize参数,如下:
1. ((ActiveMQConnectionFactory)cf).setProducerWindowSize(1024000);
((ActiveMQConnectionFactory)cf).setProducerWindowSize(1024000);
ProducerWindowSize是producer在发送消息的过程中,收到broker对于之前发送消息的确认之前, 能够发送消息的最大字节数。你也可以禁用producer flow control,以下是ActiveMQ配置文件的一个例子:
1. <destinationPolicy>
2. <policyMap>
3. <policyEntries>
4. "FOO.>" producerFlowControl="false">
5. <dispatchPolicy>
6. <strictOrderDispatchPolicy/>
7. </dispatchPolicy>
8. </policyEntry>
9. </policyEntries>
10. </policyMap>
11. </destinationPolicy>
<destinationPolicy>
<policyMap>
<policyEntries>
<policyEntry topic="FOO.>" producerFlowControl="false">
<dispatchPolicy>
<strictOrderDispatchPolicy/>
</dispatchPolicy>
</policyEntry>
</policyEntries>
</policyMap>
</destinationPolicy>
2.6.13 Message Transformation
有时候需要在JMS provider内部进行message的转换。从4.2版本起,ActiveMQ 提供了一个MessageTransformer 接口用于进行消息转换,如下:
1. public interface
2. throws
3. throws
4. }
public interface MessageTransformer {
Message producerTransform(Session session, MessageProducer producer, Message message) throws JMSException;
Message consumerTransform(Session session, MessageConsumer consumer, Message message)throws JMSException;
}
通过在以下对象上通过调用setTransformer方法来设置MessageTransformer:
• ActiveMQConnectionFactory
• ActiveMQConnection
• ActiveMQSession
• ActiveMQMessageConsumer
• ActiveMQMessageProducer
MessageTransformer接口支持:
- 在消息被发送到JMS provider的消息总线前进行转换。通过producerTransform方法。
- 在消息到达消息总线后,但是在consumer接收到消息前进行转换。通过consumerTransform方法。
以下是个简单的例子:
1. public class SimpleMessage implements
2. //
3. private static final long
4.
5. //
6. private
7. private
8.
9. public
10. return
11. }
12. public void
13. this.id = id;
14. }
15. public
16. return
17. }
18. public void
19. this.text = text;
20. }
21. }
public class SimpleMessage implements Serializable {
//
private static final long serialVersionUID = 2251041841871975105L;
//
private String id;
private String text;
public String getId() {
return id;
}
public void setId(String id) {
this.id = id;
}
public String getText() {
return text;
}
public void setText(String text) {
this.text = text;
}
}
在producer内发送ObjectMessage,如下:
1. SimpleMessage sm = new
2. sm.setId("1");
3. sm.setText("this is a sample message");
4. ObjectMessage message = session.createObjectMessage();
5. message.setObject(sm);
6. producer.send(message);
SimpleMessage sm = new SimpleMessage();
sm.setId("1");
sm.setText("this is a sample message");
ObjectMessage message = session.createObjectMessage();
message.setObject(sm);
producer.send(message);
在consumer的session上设置一个MessageTransformer用于将ObjectMessage转换成TextMessage,如下:
1. ((ActiveMQSession)session).setTransformer(new
2. public Message consumerTransform(Session session, MessageConsumer consumer, Message message) throws
3. ObjectMessage om = (ObjectMessage)message;
4. new
5. "simple message", SimpleMessage.class);
6. String xml = xstream.toXML(om.getObject());
7. return
8. }
9.
10. public Message producerTransform(Session session, MessageProducer consumer, Message message) throws
11. return null;
12. }
13. });