activemq

ActiveMQ集群方案 本人最近使用VM搭建ActiveMQ集群成功了，写篇文章记录下。集群方案介绍。 MasterSlave模式 至少需要3个节点，利用 ZooKeeper 从众多节点中选举一个Master节点，其他为Slave节点。只有Master节点对外提供服务，使用LevelDB存储消息，当主节点宕机后，其他节点会选举出一个新的节点成为Master节点，继续对外提供服务。 优点：实现高可用，排除单节点故障导致的服务中断。 缺点：无法实现负载均衡，各个节点的消息无法同步。 BrokerCluster模式 不同节点的Broker之间通过 networkConnectors (网络连接器)方式同步消息，使得不同节点的消费者可以互相消费消息。 网络连接器：主要用于配置ActiveMQ服务器与服务器之间的网络通信方式，用于同步消息。分为静态和动态。 静态连接器：指定iP地址 < networkConnectors > < networkConnector uri = " static:(tcp://xxx,tcp://xxx) " /> </ networkConnectors > 动态连接器：广播 < networkConnectors > < networkConnector uri = " multicast://xxx " /> </ networkConnectors >

ActiveMQ官方网站： https://activemq.apache.org/ 关于ActiveMQ消息传递的方式详见： https://segmentfault.com/a/1190000014958916 https://www.cnblogs.com/cyfonly/p/6380860.html 本篇博客旨在解决的问题： 1.如何在普通Java环境中使用ActiveMQ 2.ActiveMQ如何与Spring的整合(XML配置) 3.在SpringBoot中如何使用ActiveMQ 环境： 1. windows 10 64bit 2. apache-activemq-5.14.4 3. jdk 1.8 4. maven 3.3 前置条件： 1.安装启动ActiveMQ： 在官方网站( https://activemq.apache.org/components/classic/download/ )上下载ActiveMQ 解压后，进入到目录bin中,根据自己操作系统的位数进入到win64或者win32目录下，然后点击activemq.bat启动ActiveMQ。 启动后在浏览器输入 http://localhost:8161/ ,看到以下画面表示启动成功： 点击“ Manage ActiveMQ broker ”进入到ActiveMQ的后台管理界面

I'm using ActiveMQ 5.9.0 that has a amazing HawtIO interface. So when 5.10.0 has come, I migrated my system too. Now I see that the HawtIO interface doesn't exist inside it... It just disappeared from webapps folder from 5.9.0 to 5.10.0, so I tried the tutorial ActiveMQ and HawtIO but it doesn't work... How to configure the interface? Alternatively, you can use HawtIO as a standalone web-app, that connects to ActiveMQ through Jolokia (pre 5.9 way of doing it). Download the HawtIO standalone jar here: http://hawt.io/getstarted/index.html Run the jar on the ActiveMQ-server: java -jar hawtio-app

I want to write test for something like below; There is a listener called state-info-1 in src/main . It does some changes to any message it gets and publishes the new message on activemq topic state-info-2 . I will build a dummy message and publish on to activemq topic state-info-1 . Finally verify that, the received message on topic state-info-2 is like i expected. My Listeners are like; @JmsListener(destination = "state-info-1", containerFactory = "connFactory") public void receiveMessage(Message payload) { // Do Stuff and Publish to state-info-2 } Is it possible i can write test for this?

新的一年又开始了，各大招聘咨询机构都会对过去一年市场上的人才供需进行盘点。 根据高端招聘平台 100 offer 发布的 Java 人才盘点报告， 在过去的 2018 年， Java 仍然是最流行、招聘供需量最大的技术语言。 在此基础上，互联网行业针对 Java 开发的招聘需求，也是近年技术类岗位供需量最大，且变化最稳定的。企业对 Java 工程师发放的面邀数占比也远高于其他岗位，在 100 offer 平台上， Java 工程师的需求占总需求的近 60% ，可以说，在当前各大公司 “ 裁员 ” 的背景下， Java 工程师，尤其是资深 Java 工程师依旧是硬通货。 什么样的工程师才能被称为资深，又如何成为资深 Java 工程师呢？ 从工作时间来看，资深工程师一般具备 3-5 年工作经验，企业对有 3-5 年经验的 Java 工程师，都会要求算法基础和编程能力扎实，有分布式、高并发经验优先，可独立负责一个模块的开发。在技术上一专多能，不仅限于写好 Java ，还要触类旁通，对公司业务所需的新技术能快速学习运用，以一个资深 Java 开发招聘为例： 从上面的招聘信息可以看到几个信息： 1 、 即使在这个 “ 裁员 ” 寒冬里，企业也是愿意为有能力的资深 Java 工程师付费的。 一个资深程序员达到 50w+ 的待遇是没问题的。在 IT 届也流传着一个观点： 1

I have a Spring JMS Application that is using ActiveMQ version 5.10. I am performing a simple test to concurrency. I am using Spring Boot, current version and annotations to configure JMSListener and message producers. The message producer just throws messsages on a queue as fast as it can. The message listener is pulling messages off the queue, but sleeping for 1 second after getting the message -- simulating some work that the message listener would need to do after getting a message. I have the JMSListener set to 100-1000 concurrent threads. If I start the message producer and consumer at

前言 在分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦。现在开源的消息中间件有很多,前段时间产品 RocketMQ (MetaQ的内核) 也顺利开源,得到大家的关注。 概念 MQ简介 MQ,Message queue,消息队列，就是指保存消息的一个容器。具体的定义这里就不类似于数据库、缓存等，用来保存数据的。当然，与数据库、缓存等产品比较，也有自己一些特点，具体的特点后文会做详细的介绍。 现在常用的MQ组件有ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、ZeroMQ、MetaMQ，当然近年来火热的kafka,从某些场景来说，也是MQ，当然kafka的功能更加强大，虽然不同的MQ都有自己的特点和优势，但是，不管是哪种MQ，都有MQ本身自带的一些特点，下面，介绍MQ的特点。 MQ特点 1、先进先出 不能先进先出，都不能说是队列了。消息队列的顺序在入队的时候就基本已经确定了，一般是不需人工干预的。而且，最重要的是，数据是只有一条数据在使用中。 这也是MQ在诸多场景被使用的原因。 2、发布订阅 发布订阅是一种很高效的处理方式，如果不发生阻塞，基本可以当做是同步操作。这种处理方式能非常有效的提升服务器利用率，这样的应用场景非常广泛。 3、持久化 持久化确保MQ的使用不只是一个部分场景的辅助工具，而是让MQ能像数据库一样存储核心的数据。 4、分布式 在现在大流量