消息中间件异步方案
利用CORBA技术设计异步消息中间件
第３ 卷 第 ４ １ 期
２０ ０ ６年 ８月
昆 明 理 工 大 学 学 报 （理 工 版 ）
Ｊｕ ａ ｏ ｕ ｍｉｇＵ ｉ ｒ ｔ ｏ ｃ ｎ ｅａ ｄＴ ｃｎ ｌ ｙ（ ｃ ｎ ｅａ ｄＴ ｃｎ ｌ ） ｏ ｒ ｌ ｆ ｎ ｎ ｎｖ ｓ ｙ ｆ ｉ ｃ ｎ ｅｈ ｏ ｇ Ｓ ｉ ｃ ｎ ｅｈ ｏ ｇ ｎ Ｋ ｅ ｉ Ｓ ｅ ｏ ｅ ｏ ｙ
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利用 Ｃ Ｂ ＯＲ Ａ技 术 设 计 异步 消 息 中 间件
使用消息中间件实现解耦合和异步通信
使用消息中间件实现解耦合和异步通信消息中间件是一种用于解耦合和实现异步通信的技术，它在现代软件架构中扮演着至关重要的角色。
消息中间件是一种软件服务，允许不同的应用程序或服务通过发送和接收消息进行通信，而不需要直接相互调用。
这种解耦合的架构使得系统更加灵活、可扩展和可维护。
在传统的应用程序设计中，通常会出现一种紧耦合的现象，这意味着不同的组件之间的关系非常紧密，一个组件的改动可能会影响到其他组件的功能。
而引入消息中间件之后，不同的组件只需要通过发送和接收消息进行通信，它们之间的关系更加松散，不再直接依赖于对方的内部实现细节，从而降低了系统的耦合度。
消息中间件能够实现异步通信的功能，这意味着发送者和接收者不需要同时在线，消息可以在发送之后被暂存起来，等待接收者处理。
这种异步通信的方式可以提高系统的可用性和性能，因为发送者和接收者之间的耦合度降低了，它们可以并发地处理消息，从而加快系统的响应速度。
另外，消息中间件还可以实现消息的持久化和可靠性传输。
在消息发送之后，即使接收者暂时不可用，消息也可以被保存在中间件中，等待接收者重新上线后再次接收。
这种机制可以保证消息的可靠传输，避免消息的丢失或重复，确保系统的数据一致性。
消息中间件有多种不同的实现方式，常见的消息中间件包括RabbitMQ、Kafka、ActiveMQ等。
它们有不同的特点和适用场景，开发人员可以根据具体的需求选择合适的消息中间件。
在使用消息中间件的过程中，需要注意以下几点：首先，要确保消息的格式和内容是标准化的，以便不同的组件能够正确地解析和处理消息。
消息中间件通常支持多种消息格式，如JSON、XML等，开发人员需要根据具体的情况选择合适的格式。
其次，要注意消息的生产者和消费者之间的消息订阅关系。
消息中间件通常支持不同的消息模式，如点对点模式和发布订阅模式，开发人员需要根据具体的业务需求选择合适的模式。
最后，要考虑消息中间件的性能和可靠性。
消息中间件原理
消息中间件原理消息中间件是一种用于不同应用程序之间进行通信的软件。
它可以帮助应用程序在分布式系统中进行异步通信，从而实现解耦和提高系统的可伸缩性。
消息中间件的原理是基于消息传递模式，它将消息从一个应用程序传递到另一个应用程序，从而实现应用程序之间的通信和协作。
消息中间件的原理主要包括消息传递、消息队列和消息路由。
首先，消息传递是消息中间件的核心原理，它通过将消息从一个发送者传递到一个或多个接收者来实现应用程序之间的通信。
这种消息传递可以是同步的，也可以是异步的，这取决于应用程序的需求。
通过消息传递，应用程序可以实现解耦，即发送者和接收者之间不需要直接进行通信，它们只需要将消息发送到消息中间件，由消息中间件负责将消息传递给接收者。
其次，消息队列是消息中间件实现异步通信的重要手段。
消息队列是一种存储消息的数据结构，它可以暂时存储消息并按照一定的规则进行管理和处理。
通过消息队列，发送者可以将消息发送到队列中，而接收者则可以从队列中获取消息进行处理。
这种异步通信可以提高系统的可伸缩性，因为发送者和接收者之间的通信不再是实时的，它们可以根据自己的处理能力和负载情况进行消息的发送和接收，从而实现系统的平稳运行。
最后，消息路由是消息中间件实现消息传递的关键。
消息路由可以将消息从发送者传递到接收者，并且可以根据一定的规则和条件对消息进行过滤和路由。
通过消息路由，消息中间件可以实现消息的可靠传递和负载均衡，从而保证系统的稳定性和可靠性。
消息路由还可以根据消息的内容和属性将消息进行分类和分发，从而实现消息的多路复用和选择性接收。
综上所述，消息中间件的原理是基于消息传递、消息队列和消息路由的。
它通过这些原理实现应用程序之间的异步通信，从而实现解耦和提高系统的可伸缩性。
消息中间件在分布式系统和微服务架构中具有重要的作用，它可以帮助应用程序实现高效的通信和协作，从而提高系统的性能和可靠性。
希望本文对消息中间件的原理有所帮助，谢谢阅读！。
kafka消息中间件原理
kafka消息中间件原理Kafka消息中间件原理随着互联网的快速发展和大数据的兴起，消息中间件逐渐成为各种分布式系统中不可或缺的一部分。
Kafka作为一种高性能、高可靠性的分布式消息中间件，被广泛应用于各个领域。
本文将介绍Kafka消息中间件的原理和工作机制。
1. 消息中间件的作用消息中间件是一种用于在分布式系统中传递消息的软件解决方案。
它的主要作用是解耦消息的生产者和消费者，提供消息的可靠传递和持久化存储，实现系统之间的异步通信。
通过引入消息中间件，可以降低系统之间的耦合度，提高系统的可伸缩性和可靠性。
2. Kafka的基本概念Kafka是由LinkedIn开发的一种高性能、分布式、可持久化的消息中间件。
它的核心概念包括主题（Topic）、分区（Partition）、偏移量（Offset）和消费者组（Consumer Group）。
主题是消息的逻辑分类，一个主题可以包含多个分区。
分区是消息存储的最小单元，每个分区在物理上都对应一个日志文件。
偏移量是消息在分区中的唯一标识，用于表示消息的顺序。
消费者组是一组消费者的集合，它们共同消费同一个主题下的消息。
3. Kafka的工作原理Kafka的工作原理可以简单地概括为生产者将消息发送到主题，消费者从主题中订阅并消费消息。
生产者将消息发送到指定的主题，消息会被追加到分区的末尾，并被分配一个唯一的偏移量。
Kafka采用顺序写入和批量提交的方式，以提高写入性能。
消费者通过订阅主题来消费消息，每个消费者都会加入一个消费者组。
Kafka会根据分区的数量将消息平均分配给消费者组中的消费者。
消费者通过轮询的方式从分配给自己的分区中拉取消息，并进行处理。
消费者可以控制消费的位置，通过指定偏移量来消费指定位置之后的消息，实现消息的重复消费和消息的回溯。
4. Kafka的可靠性保证Kafka通过多副本机制来保证消息的可靠性。
每个分区都会有一个或多个副本，其中一个被选举为领导者（Leader），其余的为追随者（Follower）。
Python中的消息队列与异步任务处理技巧
Python中的消息队列与异步任务处理技巧在现代软件开发中，处理大量的任务和消息是一项常见的需求。
Python提供了一些强大的工具来实现这一目标，其中包括消息队列和异步任务处理。
本文将探讨Python中的消息队列和异步任务处理技巧，以及它们的优势和用法。
一、消息队列的概念和用途消息队列是一种用于在不同组件或服务之间传递异步消息的机制。
在软件系统中，它通常被用于解耦和增强系统的可扩展性。
Python中有许多流行的消息队列实现，如RabbitMQ、Kafka和ZeroMQ。
消息队列的使用场景非常广泛，比如任务队列、事件驱动架构、日志处理和分布式系统等。
其中，任务队列是最常见的用途之一。
通过将任务放入消息队列中，系统可以异步地执行任务，从而减少响应时间和提高系统的吞吐量。
二、异步任务处理的概念和用法异步任务处理是一种并发处理的方法，它允许程序在执行任务时不必等待结果返回。
Python中的异步任务处理通常通过异步框架来实现，如asyncio、aiohttp和celery。
异步任务处理可以提高系统的性能和响应能力。
它适用于那些需要进行I/O操作的任务，如网络请求、数据库查询和文件读写。
通过将这些任务交给异步框架处理，可以避免阻塞主线程，提高系统的并发能力。
三、Python中的消息队列实现1. RabbitMQRabbitMQ是一个功能强大的开源消息队列系统，它完全支持AMQP （Advanced Message Queuing Protocol）协议。
通过AMQP，RabbitMQ可以实现可靠的消息传递，并提供了丰富的特性，如消息持久化、消息确认和消息路由等。
使用Python操作RabbitMQ非常简单。
可以使用pika库来创建RabbitMQ的连接，并使用队列、交换机和生产者/消费者模式来发送和接收消息。
2. KafkaKafka是一个高性能、可扩展的分布式流处理平台，也是一个消息队列系统。
与传统的消息队列系统不同，Kafka将消息以日志的形式保留在磁盘上，从而实现了持久化存储和高吞吐量。
使用消息中间件实现解耦合和异步通信
使用消息中间件实现解耦合和异步通信消息中间件是一种在分布式系统中使用的软件架构模式，它可以实现解耦合和异步通信。
当多个组件或服务需要进行通信时，它们可以通过消息中间件进行消息的发送和接收，而无需直接面对彼此。
这种方式可以提高系统的灵活性、可扩展性和稳定性。
解耦合是指将耦合关系降低到最低程度，使各个组件或服务之间的依赖关系最小化。
在传统的系统中，组件之间通常是直接调用彼此的方法来实现通信，这种方式会造成组件之间的强耦合。
当一个组件发生变化时，往往会影响到其他组件，导致整个系统的可维护性和扩展性变差。
而使用消息中间件，组件之间的通信被抽象为消息的发送和接收，组件不需要关心消息的具体处理过程，只需要关注自己关心的消息，这样可以将各个组件之间的关系解耦合，降低组件间的依赖性。
异步通信是指消息的发送和接收过程是异步的，发送方可以不需要等待接收方的响应即可继续执行后续的操作。
这种方式在某些情况下可以提高系统的性能和响应速度。
例如，在一个电商系统中，用户下订单时，系统可以通过消息中间件发送订单消息到订单处理服务，用户无需等待订单处理完成，可以继续浏览其他商品或下其他订单。
订单处理服务接收到订单消息后，可以异步地进行订单处理流程，例如验证订单信息、扣减库存、生成发货单等操作。
这种方式可以提高系统的吞吐量和并发处理能力。
使用消息中间件实现解耦合和异步通信的过程如下：1.确定消息的格式和内容：在设计消息中间件时，需要确定消息的格式和内容，包括消息的结构、字段以及携带的数据。
这些信息可以通过定义消息的数据结构和协议来完成。
2.定义消息的发送方和接收方：确定哪些组件或服务是消息的发送方，哪些组件或服务是消息的接收方。
发送方负责将消息发送到消息中间件，接收方负责从消息中间件接收消息并进行处理。
3.配置消息中间件：配置消息中间件的相关参数，包括消息的存储方式（例如内存存储、磁盘存储）、消息的持久化（是否将消息持久化到磁盘）、消息的路由方式（例如点对点还是发布-订阅模式）等。
消息中间件的使用场景
消息中间件的使用场景
消息中间件被广泛应用于各种场景中，主要包括以下四种典型场景：
1. 异步处理：在传统的串行和并行方式中，任务的执行顺序是固定的，而在消息中间件的帮助下，可以将一些不需要立即响应的任务转化为消息，异步地发送给消费者进行处理。
这种方式能够显著提高系统的吞吐量。
2. 应用解耦：当一个系统需要和多个其他系统进行交互时，可以使用消息中间件作为中介。
例如，系统A需要向系统B和系统C 发送消息，为了降低系统A与系统B和系统C之间的耦合度，我们可以让系统A将消息发送给消息中间件，然后由消息中间件将消息转发给系统B和系统C。
3. 流量削锋：在高并发的场景下，消息中间件可以缓冲大量的请求，避免因为瞬间流量过大而导致系统崩溃。
4. 消息通讯：在那些需要进行大量数据传输的应用中，如秒杀活动、抢购、邮件发送、电话短信等，消息中间件都发挥了重要的作用。
信息技术 中间件 消息中间件技术要求-最新国标
信息技术中间件消息中间件技术要求1 范围本文件明确了消息中间件的技术参考模型，规定了部署管理、存储管理、传输管理、消息管理、消息服务、应用开发、运维管理、可靠性、安全管理和易用性等方面的技术要求。
本文件适用于消息中间件软件的开发、部署和测试。
2 规范性引用文件本文件无规范性引用文件。
3 术语和定义下列术语和定义适用于本文件。
消息中间件 message-oriented middleware通过队列和消息传递机制支持分布式系统实现消息传递与集成的软件。
[来源：GB/T 33847-2017,2.8]消息 message不同的应用程序（进程或线程）之间传递或交换的信息。
注：消息的格式及内容，由该消息的发送者及接收者协商而定。
消息发送者 message sender消息生产者 message producer产生消息的实体。
注：实体可以是应用程序、进程或线程。
消息接收者 message receiver消息消费者 message consumer接收消息的实体。
注：实体可以是应用程序、进程或线程。
队列 queue存储消息的缓冲区实体。
消息优先级 message priority根据消息的紧急程度，为消息设置不同的优先等级。
注：消息可以有不同的优先级。
在消息的发送和接收处理过程中，高优先级的消息可得到优先处理。
消息有效期 expiration of message产生消息时，应用设定的消息属性，指定了消息可被消费的期限。
在有效期内的消息可被应用消费。
死信 dead letter进入队列但不能完成传递过程的消息。
注：如目的队列不存在的消息或有效期时间到的消息等。
事件 event消息中间件在消息的传递过程中产生的动作。
注：事件可由用户通过配置来定义。
主题 topic一种向多个消息订阅者分发消息的机制。
发布者根据指定的主题名发布消息，订阅者通过主题名订阅消息。
4 缩略语下列缩略语适用于本文件。
AMQP 高级消息队列协议（Advanced Message Queuing Protocol）API 应用编程接口（Application Programming Interface）CPU 中央处理器（Central Processing Unit）HTTP 超文本传输协议（Hypertext Transfer Protocol）IP 互联网协议（Internet Protocol）IPv4 网际协议版本4（Internet Protocol Version 4）IPv6 网际协议版本6（Internet Protocol Version 6）JDK Java开发工具包（Java Development Kit）JMS Java消息服务（Java Message Service）MQTT 消息队列遥测传输（Message Queuing Telemetry Transport）RoCE 超融合以太网远程直接数据存取（RDMA over Converged Ethernet）SSL 安全套接层（Secure Sockets Layer）STOMP 流文本定向消息协议（Streaming Text Orientated Message Protocol）TCP 传输控制协议（Transfer Control Protocol）TLS 传输层安全性协议（Transport Layer Security）UDP 用户数据报协议（User Datagram Protocol）5 消息中间件技术参考模型消息中间件技术参考模型见图1。
rocketmq 异步 原理
rocketmq 异步原理
RocketMQ是一个分布式消息中间件，它支持异步消息传递。
异步消息传递是指消息发送方发送消息后，不需要等待消息接收方的响应即可继续执行后续的操作。
RocketMQ的异步消息传递原理涉及到消息发送、消息存储和消息消费三个方面。
首先，消息发送方在发送异步消息时，将消息发送到消息队列中，并立即得到发送成功的响应，这样发送方就可以继续执行后续的操作，而不需要等待消息接收方的响应。
RocketMQ的异步消息发送是通过异步发送方式实现的，发送方在发送消息后会注册一个回调函数，当消息发送完成后，消息队列会调用这个回调函数来通知发送方消息发送的结果。
其次，消息存储方面，RocketMQ采用的是基于日志文件的消息存储方式。
异步消息发送后，消息会被存储到消息队列的日志文件中，并且RocketMQ会保证消息的可靠存储，即使在消息发送方得到发送成功的响应后，消息仍然会被可靠地存储在消息队列中，等待消息接收方来消费。
最后，消息消费方在消费异步消息时，可以根据自身的处理能
力来灵活地进行消息消费。
RocketMQ提供了消息拉取的方式来消费消息，消费方可以根据自身的处理能力来主动拉取消息进行消费，这样就能够根据自身的处理能力来灵活地进行消息消费，提高系统的整体性能。
总的来说，RocketMQ的异步消息传递原理涉及到消息发送、消息存储和消息消费三个方面，通过异步发送、可靠存储和灵活消费等方式来实现异步消息传递的功能。
这样就能够满足不同场景下的异步消息传递需求，提高系统的吞吐量和性能。
Java中的消息中间件
Java中的消息中间件消息中间件是一种用于在分布式系统中实现异步通信的技术。
它提供了一种可靠性、可扩展性和松耦合的通信机制，能够加速系统之间的信息传递。
在Java开发中，消息中间件被广泛应用于各种场景，如实时数据分析、异步任务处理和系统解耦等。
本文将介绍Java中的消息中间件，并探讨其相关的特点和应用。
一、消息中间件的概念和特点消息中间件是一个位于应用程序和操作系统之间的软件层，用于实现分布式系统中的异步通信。
它基于生产者-消费者模型，其中生产者将消息发送到消息队列，消费者从队列中接收和处理消息。
消息中间件提供了一种解耦的通信方式，生产者和消费者之间无需直接交互，它们只需要关注自己的业务逻辑即可。
消息中间件具有以下几个重要特点：1. 异步通信：消息中间件采用异步通信模式，即生产者发送消息后不需要等待消费者的处理结果，而是立即返回。
这种无阻塞的通信方式可以提高系统的响应速度和吞吐量。
2. 可靠性：消息中间件保证消息的可靠传递。
它将消息持久化存储在磁盘上，并提供了事务支持和消息重传机制。
即使在系统出现故障或网络中断的情况下，消息也能够安全地传递和处理。
3. 可扩展性：消息中间件支持高并发和大规模分布式系统。
通过添加多个消息队列和消费者实例，可以实现系统的水平扩展，并提高系统的性能和吞吐量。
4. 松耦合：消息中间件解耦了生产者和消费者之间的依赖关系。
生产者只需要发送消息，而不需要关心消息的接收和处理。
同样，消费者只需要从队列中接收消息，而不需要关心消息的来源。
这种松耦合的通信方式有助于减少系统之间的依赖性，提高系统的可维护性和可扩展性。
二、在Java开发中，有多种消息中间件可供选择。
下面介绍几种常见的Java消息中间件：1. ActiveMQ：ActiveMQ是一个开源的、基于Java的消息中间件，它实现了JMS（Java Message Service）规范。
ActiveMQ提供了丰富的特性，如可靠性消息传递、事务支持、消息持久化和集群部署等。
hsf中间件的使用场景
hsf中间件的使用场景hsf中间件是一种用于构建分布式系统的开源中间件，它提供了一种高性能、高可靠、高扩展性的解决方案。
它的使用场景非常广泛，下面将分别从微服务架构、分布式缓存、分布式事务和异步消息等几个方面来介绍hsf中间件的使用场景。
hsf中间件在微服务架构中发挥了重要的作用。
随着微服务架构的兴起，系统的功能被拆分成了多个独立的服务，并通过网络调用进行通信。
hsf中间件提供了服务注册与发现、负载均衡、服务调用等功能，可以方便地实现微服务之间的通信。
同时，hsf中间件还具备服务治理的能力，可以对服务进行动态扩缩容、容错处理等，保障系统的稳定性和可靠性。
hsf中间件还可以用于构建分布式缓存系统。
在分布式系统中，缓存是提高系统性能的重要手段。
hsf中间件提供了分布式缓存的解决方案，可以将数据缓存在内存中，提高数据的访问速度。
同时，hsf中间件还支持缓存的自动化管理，可以根据缓存的使用情况进行缓存预热、过期策略等，提高缓存的命中率，减少数据库的访问压力。
hsf中间件还可以用于处理分布式事务。
在分布式系统中，事务的一致性是一个复杂的问题。
hsf中间件提供了分布式事务的解决方案，可以通过分布式事务管理器来保证多个服务之间的事务一致性。
通过hsf中间件提供的分布式事务管理器，可以实现分布式事务的提交、回滚等操作，保证数据的一致性。
hsf中间件还可以用于实现异步消息系统。
在分布式系统中，异步消息是实现解耦和提高系统性能的重要手段。
hsf中间件提供了异步消息的解决方案，可以将消息发送到消息队列中，然后由消费者异步地消费消息。
通过hsf中间件提供的异步消息系统，可以实现系统之间的解耦，提高系统的并发处理能力。
hsf中间件具有微服务架构、分布式缓存、分布式事务和异步消息等多种使用场景。
它可以帮助开发者构建高性能、高可靠、高扩展性的分布式系统，提高系统的稳定性和可靠性。
同时，hsf中间件还提供了丰富的功能和工具，方便开发者进行系统的监控和调优。
Java消息队列
Java消息队列⼀、消息队列概述消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应⽤解耦，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架构。
⽬前使⽤较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ⼆、消息队列应⽤场景以下介绍消息队列在实际应⽤中常⽤的使⽤场景。
异步处理，应⽤解耦，流量削锋和消息通讯四个场景。
2.1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。
传统的做法有两种 1.串⾏的⽅式；2.并⾏⽅式a、串⾏⽅式：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。
以上三个任务全部完成后，返回给客户端。
b、并⾏⽅式：将注册信息写⼊数据库成功后，发送注册邮件的同时，发送注册短信。
以上三个任务完成后，返回给客户端。
与串⾏的差别是，并⾏的⽅式可以提⾼处理的时间假设三个业务节点每个使⽤50毫秒钟，不考虑⽹络等其他开销，则串⾏⽅式的时间是150毫秒，并⾏的时间可能是100毫秒。
因为CPU在单位时间内处理的请求数是⼀定的，假设CPU1秒内吞吐量是100次。
则串⾏⽅式1秒内CPU可处理的请求量是7次（1000/150）。
并⾏⽅式处理的请求量是10次（1000/100）⼩结：如以上案例描述，传统的⽅式系统的性能（并发量，吞吐量，响应时间）会有瓶颈。
如何解决这个问题呢？引⼊消息队列，将不是必须的业务逻辑，异步处理。
改造后的架构如下：按照以上约定，⽤户的响应时间相当于是注册信息写⼊数据库的时间，也就是50毫秒。
注册邮件，发送短信写⼊消息队列后，直接返回，因此写⼊消息队列的速度很快，基本可以忽略，因此⽤户的响应时间可能是50毫秒。
因此架构改变后，系统的吞吐量提⾼到每秒20 QPS。
⽐串⾏提⾼了3倍，⽐并⾏提⾼了两倍。
2.2应⽤解耦场景说明：⽤户下单后，订单系统需要通知库存系统。
传统的做法是，订单系统调⽤库存系统的接⼝。
如下图：传统模式的缺点：假如库存系统⽆法访问，则订单减库存将失败，从⽽导致订单失败，订单系统与库存系统耦合如何解决以上问题呢？引⼊应⽤消息队列后的⽅案，如下图：订单系统：⽤户下单后，订单系统完成持久化处理，将消息写⼊消息队列，返回⽤户订单下单成功库存系统：订阅下单的消息，采⽤拉/推的⽅式，获取下单信息，库存系统根据下单信息，进⾏库存操作假如：在下单时库存系统不能正常使⽤。
三个主流消息中间件区别
市场上的消息中间件：mom4jmom4j是一个完全实现JMS1.1规范的消息中间件并且向下兼容JMS1.0与1.02.它提供了自己的消息处理存储使它独立于关系数据与语言,所以它的客户端可以用任何语言开发.OpenJMSOpenJMS是一个开源的Java Message Service API 1.0.2 规范的实现,它包含有以下特性：*. 它既支持点到点（point-to-point）（PTP）模型和发布/订阅（Pub/Sub）模型。
*. 支持同步与异步消息发送*. JDBC持久性管理使用数据库表来存储消息*. 可视化管理界面。
*. Applet支持。
*. 能够与Jakarta Tomcat这样的Servlet容器结合。
*. 支持RMI, TCP, HTTP 与SSL协议。
*. 客户端验证*. 提供可靠消息传输、事务和消息过滤UberMQUberMQ完全实现了Java Message Service 规范。
UberMQ是因为现有的许多JMS提供商已经违背了分布式计算的核心原则：快速与简单而开发的。
Hermes JMS利用它提供的Swing UI可以很好的实现监控JMS providers。
ActiveMQActiveMQ是一个开放源码基于Apache 2.0 licenced 发布并实现了JMS 1.1。
它能够与Geronimo，轻量级容器和任Java应用程序无缝的给合。
SomnifugiSomnifugi使得工作在同一个java虚拟机中的线程能实现消息互发。
MantaRayMantaRay基于peer-2-peer 技术。
它具有以下特性:1.它既支持点对点(point-to-point)的域，又支持发布/订阅(publish/subscribe)类型的域。
2.并且提供对下列类型的支持：经认可的消息传递,事务型消息的传递，一致性消息和具有持久性的订阅者支持。
3.消息过滤体制。
4.能与WebLogic and WebSphere 给合。
本地消息表方案的原理
本地消息表方案的原理
本地消息表方案是一种基于消息传递的分布式系统设计模式，其核心思想是将系统中的操作转化为消息的发送和接收。
该方案的主要原理包括以下几个方面：
1. 消息队列：本地消息表方案中的消息队列是用于存储消息的中间件，消息队列是异步的，这意味着消息的发送和接收是解耦的，发送者不需要等待接收者处理消息。
2. 消息传递：系统中的各个组件通过发送和接收消息进行通信。
消息传递是异步的，发送者将消息发送到消息队列后，不需要等待接收者处理，可以继续执行其他任务。
3. 解耦：由于消息队列作为中间件，发送者和接收者之间不需要直接交互，因此它们之间的耦合度大大降低。
这使得系统更容易扩展和维护，因为组件可以独立地开发和部署。
4. 顺序保证：本地消息表方案通过特定的消息顺序来保证操作的顺序。
在分布式系统中，由于网络延迟、系统负载等因素，消息的发送和接收顺序可能会被打乱。
为了解决这个问题，本地消息表方案通常采用基于时间戳的顺序保证机制，确保每个组件按照相同的顺序处理消息。
5. 容错：由于消息队列作为中间件，当某个组件出现故障时，消息队列可以起到缓冲作用，避免了因某个组件故障导致整个系统崩溃的情况。
同时，通过定期清理过期的消息，可以避免因消息堆积导致系统性能下降的问题。
总的来说，本地消息表方案通过将操作转化为消息的发送和接收，实现了系统组件之间的解耦、顺序保证、容错等功能，使得系统更加灵活、可扩展和可靠。
java 异步 补偿 方案
java 异步补偿方案Java 异步补偿方案背景在分布式系统中，异步任务的执行可以提高系统的性能和响应速度。
然而，异步任务的失败或超时可能会导致数据不一致以及业务逻辑异常。
为了解决这个问题，我们需要一个可靠的 Java 异步补偿方案来确保任务的完成和数据的一致性。
方案概述本方案基于以下几个关键技术实现异步补偿：1.消息队列：使用消息队列作为异步任务的中间件，确保任务的可靠传递和处理。
2.重试机制：在任务执行失败或超时时，自动进行重试操作，直到任务成功完成或达到最大重试次数。
3.事务回滚：在任务执行失败时，确保数据的事务回滚，以维持数据的一致性。
方案细节1. 使用消息队列传递任务通过将异步任务封装成消息，使用消息队列作为传递渠道，可以确保任务的可靠传递和处理。
在消息中包含任务的相关信息和参数，以便任务的执行者能够正确理解和处理任务。
2. 异步任务执行异步任务的执行者在接收到任务消息后，根据消息中的信息执行相应的任务。
执行过程中，需要考虑任务的异常情况和超时问题，以便进行后续的补偿操作。
3. 重试机制当任务执行失败或超时时，系统将自动进行重试操作，以确保任务能够成功完成。
重试次数可以根据实际情况进行灵活配置，以平衡系统的性能和可靠性需求。
4. 事务回滚在任务执行失败时，需要对相关数据进行事务回滚，以维持数据的一致性。
通过使用数据库的事务机制或者其他可靠的数据操作机制，可以确保任务执行失败时数据的回滚操作能够得到执行。
优势与适用场景本方案的优势在于：•简化系统设计：通过使用异步补偿方案，可以将任务的执行与数据的一致性解耦，简化系统设计和实现。
•提高系统性能：异步任务的执行可以提高系统的吞吐量和并发性能，提升用户体验和系统响应速度。
•提升系统可靠性：通过重试机制和事务回滚，确保任务的可靠执行和数据的一致性。
适用场景包括但不限于：•订单处理系统：异步处理订单的支付、配送等操作，提高系统的并发性能和用户体验。
rocketmq消息ack机制
一、简介RocketMQ是一款开源的分布式消息中间件，提供可靠消息传递的能力，具有高吞吐量、高可用性、高并发等特点。
在RocketMQ中，消息的可靠性传递是非常重要的，而消息的ACK机制则是保证消息可靠传递的关键。
二、ACK机制的概念在RocketMQ中，生产者发送消息给Broker，Broker将消息保存到磁盘并返回一个消息ID给生产者，然后用户从Broker拉取消息来消费。
在消息消费完成后，用户需要向Broker发送ACK确认已经消费完成。
ACK机制就是在消息成功消费后，用户发送确认给Broker，告知Broker可以删除该消息。
三、消息ACK的类型在RocketMQ中，消息的ACK有两种类型，分别是：同步ACK和异步ACK。
同步ACK是指用户每消费一条消息后立刻向Broker发送确认，然后继续处理下一条消息。
异步ACK是指用户先将消息拉取到本地进行消费，然后在另一个线程中向Broker发送确认。
四、消息ACK的作用消息ACK的作用在于保证消息的可靠传递。
当用户从Broker拉取消息进行消费后，需要向Broker发送确认，这样Broker才能够在内部将消息标记为已经消费，并且可以删除该消息。
这样可以保证消息不会重复消费，也不会在发生异常时丢失。
五、消息ACK的流程消息ACK的流程分为生产者发送消息、Broker保存消息、用户拉取消息、用户消费消息和发送ACK确认的步骤。
具体流程如下：1. 生产者发送消息给Broker，Broker将消息保存到磁盘并返回消息ID给生产者。
2. 用户从Broker拉取消息到本地进行消费。
3. 用户消费完成后，向Broker发送确认，告知Broker可以删除该消息。
4. Broker收到确认后，将消息标记为已经消费，并删除该消息。
六、消息ACK的重试机制在消息ACK的过程中，为了保证消息的可靠传递，RocketMQ提供了消息的重试机制。
当用户发送确认后，如果因为网络异常或者其他原因导致确认消息丢失，Broker会定时向用户发送确认消息，直到收到确认为止。
thinkphp 异步任务实现方法
thinkphp 异步任务实现方法### ThinkPHP 异步任务实现方法#### 导语在现代Web开发中，为了提高用户体验和系统性能，异步处理任务变得尤为重要。
ThinkPHP作为一个流行的PHP框架，也提供了实现异步任务的方法。
本文将详细介绍如何在ThinkPHP框架中实现异步任务。
#### 实现方式一：使用ThinkPHP内置的队列功能**1.配置队列**- 在ThinkPHP的配置文件中开启并配置队列，如`queue.php`。
- 设置队列类型，如使用`Redis`或`Db`作为队列驱动。
**2.创建队列任务**- 在`application`目录下创建`job`文件夹，并在其中创建任务类，例如`SendEmailJob`。
- 实现任务的`fire`方法，该方法包含任务执行时的逻辑。
**3.任务的发布与消费**- 在需要执行异步任务的地方，使用`Queue::push`方法发布任务到队列。
- 配置并启动队列的消费者进程，消费队列中的任务。
#### 实现方式二：使用消息队列中间件**1.安装消息队列中间件**- 可以选择如`RabbitMQ`、`Kafka`等消息队列中间件。
- 根据中间件的文档进行安装和配置。
**2.发送消息**- 在应用中集成消息队列客户端。
- 在需要执行异步操作的地方发送消息到消息队列。
**3.接收和处理消息**- 创建消息消费者，监听特定的队列或者话题。
- 接收到消息后，执行相应的异步任务。
#### 实现方式三：使用异步服务器**1.使用Swoole扩展**- 安装Swoole扩展，可以在`ThinkPHP`项目中使用Swoole提供的异步服务器。
- 配置Swoole服务器，创建异步任务处理逻辑。
**2.创建异步任务**- 编写异步任务类，继承Swoole的`Server`类。
- 在任务类中实现`onTask`方法，处理异步任务。
**3.投递异步任务**- 在Swoole服务器中投递任务，使用`$server->task`方法。
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目的
将短信、邮件等信息发送等一些可以解耦的业务逻辑由同步改为异步，实现主题业务逻辑与具体业务处理的解耦。
具体方案
使用消息队列作为数据中间处理组件，将前端业务数据引入消息队列，这样做的目的在于，当大批量数据处理时，前端业务数据产生速度可能会很快，而实时处理或者其他处理速度跟不上，会影响整个系统处理性能，引入消息队列之后，可以把数据临时存储在消息队列中，后端处理速度就不会影响前端业务数据的产生，将前端业务与后台处理解除耦合，增加系统扩展性，系统各组件异步运行。
场景一：订单支付成功后发送短信、邮件通知
场景一：现状
场景一：异步实现
将下单后的消息发送（短信发送，邮件发送）以任务方式放入队列，而下单动作本身结束，消息发送（短信发送，邮件发送）任务转由从队列获取。
异步实现扩展场景
场景二：订单支付，调用第三方支付进行订单状态更新
场景二：现状
场景二：异步实现
支付发起，第三方接受发起请求，将结果返给巨商汇，巨商汇接受第三方回调反馈，将结果对应后续任务放入消息队列进行异步执行（订阅跟消息的任务进行对该消息的处理）；同时将收到第三方回调的信息反馈给第三方。
（这样做的优点有1：第三方回调后，巨商汇及时接收反馈收到信息情况，并及时返回给第三方结果，结束回调通知任务。
2：由于接受到反馈结果后巨商汇平台的业务处理复杂，交给队列进行异步处理，也能够提高用于体验。
3、由于复杂的订单更新流程放入队列，进行异步处理，也能有效的避免快捷通等第三方支付频繁回调造成的并发问题）。
消息中间件推荐
消息中间件中有两个角色：消息生产者和消息消费者。
MetaQ
MetaQ的存储结构是根据阿里大规模互联网应用需求，完全重新设计的一套存储结构，使用这套存储结构可以支持上万的队列模型，并且可以支持消息查询、分布式事务、定时队列等功能。
MetaQ对外提供的是一个队列服务，内部实现也是完全的队列模型，这里的队列是持久化的磁盘队列，具有非常高的可靠性，并且充分利用了操作系统cache 来提高性能。
Meta里同样有这消息生产者和消息消费者两个概念，消息生产者负责创建消息并发送到meta服务器，meta服务器会将消息持久化到磁盘，消息消费者从meta服务器拉取消息并提交给应用消费。