ActiveMQ高并发处理方案

合集下载

activemq zookeeper一主两从集群原理

activemq zookeeper一主两从集群原理
ActiveMQ是一个消息中间件，它使用ZooKeeper来协调分布
式系统中的主从集群。

在ActiveMQ的一主两从集群中，有一个主节点和两个从节点。

主节点负责接收和处理消息，同时也负责监控和管理从节点。

从节点主要用于备份和故障转移。

1. 首先，所有节点都会连接到ZooKeeper集群，并注册自己的身份和状态信息。

2. 主节点会竞选出来，成为主节点。

这个竞选过程是基于ZooKeeper的临时有序节点实现的，具有最小序号的节点会成
为主节点。

3. 一旦主节点选举完成，主节点就会开始接收和处理消息。

同时，它会向ZooKeeper注册自己为主节点，并更新自己的状态。

4. 从节点会监视主节点的状态。

如果主节点发生故障或者不可用，从节点会检测到这个变化，并通过ZooKeeper进行通知。

然后，选取一个从节点成为新的主节点，并更新状态。

5. 一旦新的主节点选举完成，它就会接管主节点的职责，并开始接收和处理消息。

旧的主节点变成从节点，负责备份和故障转移。

通过使用ZooKeeper来协调主从节点的选举和状态变化，
ActiveMQ可以实现高可用性和故障恢复。

如果主节点发生故障，系统可以快速地选举新的主节点，并保持消息的可靠性和一致性。

mq并发项目应用实例

mq并发项目应用实例
（实用版）
目录
1.消息队列（MQ）概述
2.并发项目应用实例
3.实例一：订单系统
4.实例二：聊天室
5.实例三：日志处理
6.总结
正文
一、消息队列（MQ）概述
消息队列（Message Queue，简称 MQ）是一种应用程序之间的通信模式，通过将消息发送到队列中，接收方从队列中获取消息并进行处理。

消息队列具有异步、解耦、削峰填谷等特点，广泛应用于系统解耦、应用协同和流量削峰等场景。

二、并发项目应用实例
1.实例一：订单系统
在订单系统中，用户下单后，系统需要将订单信息异步通知到库存、发货、财务等子系统。

通过引入消息队列，各个子系统可以独立处理订单信息，而不需要等待其他子系统的响应。

这样，整个订单处理过程可以并发进行，提高系统的处理能力和吞吐量。

2.实例二：聊天室
在聊天室应用中，用户发送的消息需要实时显示给所有在线用户。

通过消息队列，发送方可以将消息发送到队列中，接收方从队列中获取消息
并实时显示。

这样可以保证消息的实时性和稳定性，同时减轻了服务器的压力。

3.实例三：日志处理
在日志处理系统中，通常需要对大量的日志进行实时分析和处理。

通过消息队列，日志生产方可以将日志消息发送到队列中，日志处理方可以从队列中获取日志消息并进行分析和处理。

这样，日志处理过程可以并行进行，提高处理速度和效率。

三、总结
消息队列作为一种高效的通信机制，在并发项目中具有广泛的应用。

通过使用消息队列，可以实现系统解耦、应用协同和流量削峰等功能，提高系统的并发能力和处理效率。

ActiveMQinAction权威指南

ActiveMQ in Action1.JMS在介绍ActiveMQ之前，首先简要介绍一下JMS规范。

1．1JMS的基本构件1．1．1 连接工厂连接工厂是客户用来创建连接的对象，例如ActiveMQ提供的ActiveMQConnectionFactory。

1．1．2 连接JMS Connection封装了客户与JMS提供者之间的一个虚拟的连接。

1．1．3 会话JMS Session是生产和消费消息的一个单线程上下文。

会话用于创建消息生产者（producer）、消息消费者（consumer）和消息（message）等。

会话提供了一个事务性的上下文，在这个上下文中，一组发送和接收被组合到了一个原子操作中。

1．1．4 目的地目的地是客户用来指定它生产的消息的目标和它消费的消息的来源的对象。

JMS1.0.2规范中定义了两种消息传递域：点对点（PTP）消息传递域和发布/订阅消息传递域。

1)点对点消息传递域的特点如下：∙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。

无论消费者在生产者发送消息的时候是否处于运行状态，它都可以提取消息。

2)发布/订阅消息传递域的特点如下：∙每个消息可以有多个消费者。

∙生产者和消费者之间有时间上的相关性。

订阅一个主题的消费者只能消费自它订阅之后发布的消息。

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的相关性要求。

持久订阅允许消费者消费它在未处于激活状态时发送的消息。

在点对点消息传递域中，目的地被成为队列（queue）；在发布/订阅消息传递域中，目的地被成为主题（topic）。

1．1．5 消息生产者消息生产者是由会话创建的一个对象，用于把消息发送到一个目的地。

1．1．6 消息消费者消息消费者是由会话创建的一个对象，它用于接收发送到目的地的消息。

消息的消费可以采用以下两种方法之一：∙同步消费。

通过调用消费者的receive方法从目的地中显式提取消息。

maxconcurrentconsumers 详解

MaxConcurrentConsumers是Spring AMQP（Spring for Apache ActiveMQ是Spring对AMQP（高级消息队列协议）的支持）在配置用户时常见的一个属性，该属性用于设置用户的最大并发数量。

在实际应用中，合理地设置MaxConcurrentConsumers对保证用户的并发能力和系统的稳定性具有重要意义。

1. MaxConcurrentConsumers的作用MaxConcurrentConsumers用于设置用户的最大并发数量。

在消息中间件处理大量消息时，通过合理地设置MaxConcurrentConsumers可以提高系统的吞吐量和并发处理能力。

在高并发、大数据量的场景下，合理设置MaxConcurrentConsumers可以避免消息积压和系统负载过高。

2. MaxConcurrentConsumers的配置在Spring AMQP中，可以通过在配置文件中设置MaxConcurrentConsumers属性来配置用户的最大并发数量。

例如：<bean id="messageListenerCont本人ner"class="org.springframework.amqp.rabbit.listener.SimpleMessag eListenerCont本人ner"><property name="connectionFactory"ref="connectionFactory" /><property name="queueNames" value="queueName" /><property name="messageListener" ref="messageListener" /> <property name="maxConcurrentConsumers" value="5" /></bean>在上面的配置中，通过设置maxConcurrentConsumers属性为5，表示最多可以同时启动5个用户实例来处理消息。

高并发系统设计的架构与优化

高并发系统设计的架构与优化随着数字化进程的深入和社会信息化的加速，互联网应用的高并发要求越来越高。

在此背景下，如何设计和优化高并发系统成为了信息技术领域研究的热点问题。

本文将从系统架构和优化两方面进行探讨。

一、系统架构设计高并发系统的架构设计是保证系统稳定性和可扩展性的关键。

一个好的架构设计方案应该具备以下特点。

1. 数据库读写分离在高并发场景下，数据库成为系统瓶颈之一。

为了解决这个问题，通常采取读写分离的策略。

即将读操作和写操作分别由不同的数据库实例处理。

这样既可以提高数据库的读写效率，又可以减轻数据库的负担，从而降低系统崩溃的风险。

2. 负载均衡负载均衡是为了让系统能够平衡地分配压力，从而使得系统总体上的吞吐量最大化。

通常采取硬件负载均衡或软件负载均衡。

硬件负载均衡通常使用专门的负载均衡服务器，而软件负载均衡则通过程序来实现。

无论哪种负载均衡方式，都必须能够实现节点之间的数据同步。

3. 分布式存储分布式存储可以解决单点故障以及数据存储管理问题。

系统可以将数据分散存储到多个节点上，这些节点之间可以互相备份，如果其中一个节点发生故障，其他节点可以顶替其工作。

从长远来看，分布式存储也可以更好地适应系统的扩展性需求。

4. 缓存机制缓存技术可以将数据存储在内存中，加快系统的响应速度，并可以有效减轻数据库的压力。

常用的缓存技术有Redis、Memcached等。

这些技术可以让系统数据更快地访问，从而更好的满足用户的需求。

5. 异步消息队列在高并发系统中，异步消息队列可以保证数据的异步化处理和传递。

异步方式可以移除数据的实时性要求，从而减缓系统的压力。

同时，消息队列适合处理大量的数据流，可以提高系统的性能。

二、系统优化除了系统架构的设计外，还需要进行系统优化，以进一步提高系统的性能和稳定性。

优化方面可以从以下几个方面入手。

1. 数据库优化数据库是高并发系统中的一个重要组成部分。

针对数据库，主要的优化手段包括合理使用索引、优化SQL语句、使用缓存等。

php高并发开发设计面试题(3篇)

第1篇1. 什么是并发？什么是多线程？它们在PHP中有什么区别？2. 解释一下PHP的进程模型，包括CPM（共享内存）和FPM（FastCGI）两种模型。

3. 什么是进程池？PHP中的进程池有什么作用？4. 解释一下MySQL中的锁，包括乐观锁和悲观锁，以及它们在PHP中的应用。

5. 什么是缓存？常见的缓存有哪些？如何选择合适的缓存方案？6. 什么是负载均衡？常见的负载均衡算法有哪些？7. 什么是队列？队列在PHP中有什么应用？二、性能优化1. 如何提高PHP代码的执行效率？2. 如何优化PHP的数据库查询？3. 如何优化PHP的文件操作？4. 如何优化PHP的网络操作？5. 如何优化PHP的内存使用？6. 如何优化PHP的缓存策略？7. 如何使用PHP的内置函数和扩展来提高性能？8. 如何使用Opcache等缓存工具来提高PHP性能？三、高并发处理1. 什么是高并发？如何判断一个系统是否具备高并发处理能力？2. 高并发环境下，如何保证系统稳定性？3. 高并发环境下，如何保证数据一致性？4. 高并发环境下，如何保证系统可扩展性？5. 高并发环境下，如何处理数据库瓶颈？6. 高并发环境下，如何处理缓存瓶颈？7. 高并发环境下，如何处理网络瓶颈？8. 高并发环境下，如何处理内存瓶颈？9. 高并发环境下，如何处理系统资源竞争？10. 高并发环境下，如何处理限流和降级？11. 高并发环境下，如何使用消息队列提高系统性能？12. 高并发环境下，如何使用缓存提高系统性能？13. 高并发环境下，如何使用负载均衡提高系统性能？四、实践案例1. 请描述一个你参与过的高并发项目，包括项目背景、目标、技术选型、解决方案等。

2. 在高并发项目中，你遇到了哪些问题？是如何解决的？3. 在高并发项目中，你是如何保证系统稳定性和数据一致性的？4. 在高并发项目中，你是如何处理数据库瓶颈、缓存瓶颈、网络瓶颈和内存瓶颈的？5. 在高并发项目中，你是如何使用消息队列、缓存和负载均衡来提高系统性能的？6. 在高并发项目中，你是如何处理限流和降级的？五、安全与防护1. 什么是CSRF攻击？如何防范CSRF攻击？2. 什么是XSS攻击？如何防范XSS攻击？3. 什么是SQL注入攻击？如何防范SQL注入攻击？4. 如何保证PHP代码的安全性？5. 如何保证PHP项目运行环境的安全性？6. 如何保证PHP项目数据的安全性？7. 如何保证PHP项目网络通信的安全性？六、设计模式与架构1. 解释一下常见的几种设计模式，如单例模式、工厂模式、策略模式等。

rabbitmq+多线程处理千万级数据

rabbitmq+多线程处理千万级数据摘要：1. RabbitMQ简介2.为何选择RabbitMQ3.多线程处理千万级数据的方法4.RabbitMQ与多线程的结合应用5.实际案例分享6.总结与展望正文：随着互联网技术的不断发展，大数据时代的到来，如何高效地处理海量数据成为了一个热门话题。

在这篇文章中，我们将介绍如何使用RabbitMQ和多线程技术处理千万级数据，以提高数据处理的效率。

1.RabbitMQ简介RabbitMQ是一款开源的、可靠的、健壮的消息队列软件。

它采用AMQP （Advanced Message Queuing Protocol）协议，为分布式应用提供异步通信的能力。

RabbitMQ具有高性能、高可用性和易于扩展的特点，广泛应用于企业级应用中。

2.为何选择RabbitMQ在大数据处理场景中，RabbitMQ具有以下优势：- 异步处理：RabbitMQ能够实现消息的发送和接收，提高应用的并发处理能力。

- 高性能：RabbitMQ采用持久化机制，确保消息的可靠传输，同时支持批量发送和接收，降低网络传输压力。

- 高可用性：RabbitMQ支持集群和分布式部署，提高系统的稳定性和可用性。

- 易于扩展：RabbitMQ具有良好的扩展性，可以通过增加服务器数量来提高处理能力。

3.多线程处理千万级数据的方法在处理千万级数据时，多线程是一个有效的手段。

以下是一种常见的多线程处理方法：- 创建多个线程池：根据任务类型和负载情况，创建适当数量的线程池。

- 任务分配：将数据分成若干份，分配给不同的线程池进行处理。

- 同步与等待：使用线程同步机制，确保各个线程池之间的任务进度保持一致。

- 结果汇总：将处理后的结果进行汇总，输出最终结果。

4.RabbitMQ与多线程的结合应用结合RabbitMQ和多线程技术，可以实现高效的数据处理。

以下是一种结合方案：- 生产者与消费者：使用RabbitMQ作为消息队列，生产者将数据放入队列，消费者从队列中获取数据进行处理。

ActiveMQ in Action_中文

1 JMS在介绍ActiveMQ之前，首先简要介绍一下JMS规范。

1．1 JMS的基本构件1．1．1 连接工厂连接工厂是客户用来创建连接的对象，例如ActiveMQ提供的ActiveMQConnectionFactory。

1．1．2 连接JMS Connection封装了客户与JMS提供者之间的一个虚拟的连接。

1．1．3 会话JMS Session是生产和消费消息的一个单线程上下文。

会话用于创建消息生产者（producer）、消息消费者（consumer）和消息（message）等。

会话提供了一个事务性的上下文，在这个上下文中，一组发送和接收被组合到了一个原子操作中。

1．1．4 目的地目的地是客户用来指定它生产的消息的目标和它消费的消息的来源的对象。

JMS1.0.2规范中定义了两种消息传递域：点对点（PTP）消息传递域和发布/订阅消息传递域。

点对点消息传递域的特点如下：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。

无论消费者在生产者发送消息的时候是否处于运行状态，它都可以提取消息。

发布/订阅消息传递域的特点如下：每个消息可以有多个消费者。

生产者和消费者之间有时间上的相关性。

订阅一个主题的消费者只能消费自它订阅之后发布的消息。

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的相关性要求。

持久订阅允许消费者消费它在未处于激活状态时发送的消息。

在点对点消息传递域中，目的地被成为队列（queue）；在发布/订阅消息传递域中，目的地被成为主题（topic）。

1．1．5 消息生产者消息生产者是由会话创建的一个对象，用于把消息发送到一个目的地。

1．1．6 消息消费者消息消费者是由会话创建的一个对象，它用于接收发送到目的地的消息。

消息的消费可以采用以下两种方法之一：同步消费。

通过调用消费者的receive方法从目的地中显式提取消息。

receive方法可以一直阻塞到消息到达。

mq堆积大量数据的处理方式

当MQ中堆积了大量数据，可以采取以下处理方式：调整消息的持久化设置：对于堆积的大量数据，可以调整消息的持久化设置。

例如，可以设置Exchange为持久化：durable:true，设置Queue为持久化，并设置Message持久化发送。

调整消息的QoS值：可以通过设置合适的QoS值来控制消息的发送速率。

当QoS值被用光而新的ack没有被MQ接收时，就可以跳出发送循环，去接收新的消息。

消费者主动block接收进程：当消费者感受到接收消息过快时，可以主动block接收进程，利用block和unblock方法调节接收速率。

调整消息的ack确认机制：可以通过设置手动确认ACK来控制消息的发送和接收。

调整后台定时任务：可以设置后台定时任务来定期删除旧的没有使用过的消息信息，根据不同的业务实现不同的丢弃任务，选择不同的策略淘汰任务，例如FIFO/LRU等。

紧急扩容：在突发大量消息在MQ里积压了几个小时的情况下，可以考虑临时紧急扩容，具体操作步骤为新建一个topic，partition 是原来的10倍，临时建立好原先10倍的queue数量，并临时征用10倍的机器来部署consumer，每一批consumer消费一个临时queue 的数据。

等快速消费完积压数据之后，恢复原先部署的架构，重新用原先的consumer机器来消费消息。

分批处理：将大批量消息分批处理，每次处理一小批，可以有效防止MQ中的数据堆积过多。

优化数据结构：针对不同的业务场景，优化数据结构以减少消息在MQ中的存储需求。

例如，对于一些具有重复性或周期性的消息，可以考虑使用更高效的数据结构来减少存储空间的使用。

定期清理：设置定期清理任务，清理过期或者不再使用的消息，避免无限制地堆积数据。

加强监控和管理：对MQ中的数据进行实时监控和管理，及时发现和处理异常情况，确保数据的完整性和稳定性。

关于SQLSERVER高并发解决方案

关于SQLSERVER高并发解决方案SQL Server是一种关系型数据库管理系统，用于处理结构化数据的存储与检索。

在面对高并发的情况下，SQL Server需要采取一些解决方案来满足大量用户并发访问数据库的需求，以确保数据的一致性、可用性和性能。

以下是一些常用的SQL Server高并发解决方案：1.水平拆分：将数据库表水平拆分成多个分区，将数据分散存储在不同的服务器上。

这样可以减轻单个数据库服务器的负载压力，并提高吞吐量和并发处理能力。

2.垂直拆分：将数据库按照功能进行拆分，将不同的功能模块分别存储在不同的数据库中。

这样可以缓解单个数据库的负载压力，提高并发处理能力。

3. 数据缓存：使用缓存技术将常用的数据存储在内存中，从而减少对数据库的访问次数和压力。

可以使用缓存服务器，如Redis，来存储热点数据，提高读取性能。

4.数据库分区：将大型数据库按照一定的规则进行分区，分别存储在不同的物理设备上。

这样可以提高数据库的并发处理能力，通过并行处理多个分区，减少单个分区的负载压力。

5.写入并发控制：在高并发的情况下，多个用户同时写入数据库可能导致数据的不一致性问题。

可以采用乐观锁或悲观锁来解决并发写入的问题，保证数据的一致性。

6.查询优化：通过索引、分区表、视图等技术对数据库进行优化，提高查询性能。

可以通过分析慢查询日志，对频繁查询的SQL语句进行优化。

7.负载均衡：通过负载均衡器将用户请求分配到多个数据库服务器上，确保数据库服务器的负载均衡，提高并发处理能力。

8.高可用性和故障恢复：使用数据库镜像、数据库复制、数据库集群等技术，实现数据库的高可用性和故障恢复。

当主数据库发生故障时，可以快速切换到备份数据库，确保数据的可用性和一致性。

9.定期维护：进行定期的数据库维护工作，如备份、压缩、重建索引等，以提高数据库的性能和稳定性。

定期维护可以减少数据库的碎片，优化数据存储和查询效率。

10.系统监控：使用性能监控工具，对数据库服务器进行实时的性能监控和分析。

提高并发度等的解决问题的方法和思路

提高并发度等的解决问题的方法和思路
在许多现代系统中，有一个经常被忽视的优先重点是提高系统的并发度，以提高系统的效率和性能。

有许多方法可用来提高系统的并发度，而本文将重点关注提高并发度的几种解决方案：
一、使用队列管理任务
要提高系统的并发度，最简单的方法就是使用队列管理任务。

主要通过将无关紧要的任务分发到不同的队列中来完成，从而改善任务的处理效率和降低系统的繁琐程度。

二、采用分布式系统
采用分布式系统可以将系统的任务分散到多台服务器或计算节点上，从而可以提高系统的并发处理能力。

同时，此方案还可以提高系统的可用性和可靠性。

三、尽量减少嵌套式编程
大多数编程语言，尤其是集群环境中的编程语言，倾向于鼓励编写大量的嵌套式代码，但是嵌套式代码会使系统变得复杂，不便于处理，从而导致系统效率的降低。

因此，应该尽量减少嵌套式的编程，以便提高系统的并发性。

四、正确使用并发技术
并发技术能够有效地提高系统的并发能力。

例如，线程池可以有效地解决系统资源分配问题，从而获得较好的性能。

此外，对于分布式环境，也可以使用令牌桶算法。

此外，使用内存缓冲技术可以有效地提高系统的内存效率。

五、减少冗余计算
系统中当出现大量的重复计算时，就会产生冗余计算，这样就会减慢系统的处理速度。

能够避免冗余计算的一种有效方式是在程序中使用缓存，以允许系统只执行一次给定的计算，从而提高系统的并发性。

通过以上几种方法，可以有效地提高系统的并发能力，使系统能够更高效地处理大量数据，从而提高系统性能。

系统可以根据不同环境，自行编写解决方案来提高系统的并发度，从而获得最佳性能。

并发数超限解决方法

并发数超限解决方法当我们使用并发技术处理高负载的请求时，我们很可能会遇到并发数超限的问题。

这时，我们需要考虑采取哪些措施来解决这个问题。

首先，我们需要了解并发数超限是怎么发生的。

通常情况下，一个服务器的并发数是有限制的。

当客户端向服务器发送请求时，服务器会为其分配一个线程或进程来处理。

如果线程或进程的数量达到了限制，那么新的请求就会被拒绝或被放入队列中等待处理。

这时，就会出现并发数超限的情况。

1. 增加服务器硬件资源：增加服务器的硬件资源可以提高并发处理能力，减少并发数超限的情况。

比如增加 CPU、内存、硬盘空间等资源。

2. 优化系统设置：针对不同的操作系统和应用程序，做好一些优化设置可以提高系统的并发处理能力。

例如，优化 TCP/IP 设置、系统缓存设置、应用程序的线程池配置等等。

3. 使用负载均衡技术：通过负载均衡技术，我们可以在多台服务器间分配请求，从而减少单台服务器的负载压力，提高系统的并发处理能力。

4. 实现流控技术：一些应用程序可以通过实现流控技术来限制客户端的请求速度，从而降低服务器的压力，减少并发数超限的情况。

5. 优化程序设计：对于一些程序，我们可以通过优化程序设计来降低对服务器资源的占用，从而减少并发数超限的情况。

例如，对于一些程序中频繁的数据库操作，我们可以通过一些技术手段降低数据库的开销。

在采取以上措施时，我们需要注意一些问题：1. 合理规划硬件资源：我们应该仔细评估服务器的负载能力，合理规划服务器的硬件资源，避免浪费。

2. 测试和评估：在采取措施之前，我们需要对应用程序进行充分的测试和评估，以确保采取的措施能够正确处理高负载的请求。

3. 统计和监控：我们需要对系统的并发处理情况进行统计和监控，及时发现并发数超限的情况，采取相应的措施解决。

综上所述，当我们遇到并发数超限的问题时，我们可以采取一些措施来解决。

通过增加硬件资源、优化系统设置、使用负载均衡技术、实现流控技术和优化程序设计等手段，我们可以提高系统的并发处理能力，降低并发数超限的风险。

应用消息队列应对大并发访问的解决方案

应用消息队列应对大并发访问的解决方案摘要：为了让使用此消息队列的开发人员了解此消息队列的接口以及结构，特编写此文档。

关键词：消息队列；设计中图分类号：tp311 文献标识码：a 文章编号：1009-3044（2013）02-0412-03在web2.0的时代，高并发的情况越来越常见，从而使消息队列有成为居家必备的趋势，相应的也涌现出了很多实现方案，像twitter以前就使用rabbitmq实现消息队列服务，现在又转而使用kestrel来实现消息队列服务，此外还有很多其他的选择，比如说：activemq，zeromq等。

上述消息队列的软件中，大多为了实现amqp，stomp，xmpp之类的协议，变得极其重量级，但在很多web应用中的实际情况是：我们只是想找到一个缓解高并发请求的解决方案，不需要杂七杂八的功能，一个轻量级的消息队列实现方式才是我们真正需要的。

因为redis本身实现了list，相关操作也可以保证是原子的，所以可以很自然的通过list来实现消息队列。

队列的意义在于，分离了任务的产生和任务的执行。

2.2 内部结构ifailure，失败信息处理接口；ihttpcallback，http方式回调接口；imessagelistener，消息监听接口，提供消息监听方法； imessagemanager，消息管理中心，提供对消息的各种操作方法；imessageparser，消息解析器，提供消息到xml的转换，以及xml到消息的转换；imessagepublisher，消息发布中心；iqueuemanager，队列管理中心，提供对队列的各种操作方法；isocketcallback，socket方式回调接口；isubscribermanager，订阅者管理中心，提供对订阅者的各种操作方法；itopicmanager，主题管理中心，提供对主题的各种操作方法；ixmlvalidation，消息验证器，用以验证消息的完整性。

高并发相关面试题

高并发相关面试题 1. 题目：什么是高并发？请举例说明。 - 答案：高并发是指在同一时间有大量的请求同时到达服务器处理的情况。例如，在电商平台的“双11”促销活动时，大量用户同时登录平台浏览商品、下单付款，可能有成千上万个请求在同一时刻涌向服务器，这就是高并发场景。 - 解析：就像一群人同时冲向一扇门想要进入一个房间一样，门就相当于服务器，这么多人同时来就是高并发。这么多请求同时来，服务器要能正确处理才行。如果处理不好，就像门太窄容不下这么多人，就会出现问题，像页面加载不出来或者下单失败等情况。所以理解高并发就是理解很多请求同时到来的这种状况。 2. 题目：高并发系统有哪些常见的性能指标？ - 答案：常见的性能指标有响应时间、吞吐量、并发用户数、系统资源利用率（如CPU、内存、磁盘I/O、网络带宽等）。响应时间是指从请求发出到收到响应的时间，比如在查询一个网页时，从点击搜索到页面显示内容的时间。吞吐量是指单位时间内系统处理的请求数量，像一个服务器每秒能处理100个订单请求。并发用户数就是同时使用系统的用户数量，例如一个在线游戏同时有1000个玩家在线。系统资源利用率方面，CPU利用率如果长时间处于90%以上，可能表示系统负载过高。 - 解析：想象你在餐厅点菜（请求），服务员（系统）多久能把菜端上来（响应时间），餐厅一个小时能做多少道菜（吞吐量），餐厅里同时有多少桌客人（并发用户数），厨房的炉灶（CPU）、冰箱（内存）、传菜通道（磁盘I/O）、餐厅大门（网络带宽）等资源使用得怎么样，这些都是衡量餐厅（高并发系统）运作情况的重要方面。这些指标能让我们知道系统在高并发下的性能表现。 3. 题目：如何优化高并发系统中的数据库访问？ - 答案：可以从以下几个方面优化：一是数据库索引优化，比如给经常查询的字段建立索引，就像在图书馆给热门书籍建立专门的索引书架方便查找一样。二是采用缓存机制，例如使用Redis缓存经常访问的数据，这就好比在自己家里先备一些常用的生活用品，不用每次都去超市（数据库）买。三是数据库连接池的合理使用，避免频繁创建和销毁数据库连接，就像出租车有一个停靠站（连接池），乘客（请求）不用每次都去重新找一辆车。四是进行数据库的读写分离，主库负责写操作，从库负责读操作，就像公司有专门的发货部门（主库写）和收货部门（从库读）。 - 解析：数据库就像一个大仓库，在高并发下很多人（请求）都要进去拿东西或者放东西。如果没有好的优化方法，就像仓库管理混乱一样。索引优化能让查找数据更快，就像在仓库里有明确的分区指示牌。缓存机制减少了对数据库的直接访问压力，就像家里有备用物品就不用总去仓库了。连接池保证了数据库连接的有效利用，就像出租车停靠站保证了交通的高效。读写分离让数据库操作更高效有序，就像公司不同部门分工明确效率更高。 4. 题目：请解释高并发中的锁机制及其作用。 - 答案：锁机制是一种在高并发环境下保证数据一致性和完整性的手段。例如在多线程并发访问共享资源（如一个全局变量）时，锁可以防止多个线程同时修改这个变量导致数据混乱。有互斥锁，就像一个房间只有一把钥匙，同一时间只能有一个人（线程）进入房间（访问共享资源）。还有读写锁，读操作可以多个线程同时进行（就像很多人可以同时看一本书），但是写操作同一时间只能有一个线程进行（就像同一时间只有一个人能修改这本书的内容）。 - 解析：想象你和一群朋友住在合租屋里，有一个共用的储蓄罐（共享资源）。如果没有规则（锁机制），大家可能同时取钱或者存钱就会乱套。互斥锁就是规定一次只能一个人操作储蓄罐，读写锁就是如果只是看看储蓄罐里有多少钱（读操作）可以多人同时看，但要是往里面放钱或者取钱（写操作）就只能一个人来。这样就能保证储蓄罐里的钱数（数据）准确无误。 5. 题目：如何设计一个能应对高并发的Web系统架构？ - 答案：首先要进行分层设计，比如常见的三层架构（表示层、业务逻辑层、数据访问层），这样可以分离关注点，提高可维护性。其次要采用负载均衡技术，像Nginx可以将请求均匀分配到多个后端服务器上，就像交通警察指挥车辆分流到不同的道路上。再者，使用缓存技术，如在应用层和数据库层之间设置缓存，减少数据库压力。另外，数据库的优化也很重要，包括前面提到的索引优化、读写分离等。还可以考虑使用消息队列，例如RabbitMQ，把一些异步处理的任务放到消息队列中，就像把一些包裹先放到仓库（消息队列）里排队等待处理，而不是让所有任务都同时去抢占系统资源。 - 解析：设计高并发Web系统架构就像盖一座大楼，分层设计就像大楼有不同的功能区（楼层），每个功能区负责不同的事情。负载均衡就像大楼的多个入口，把人流（请求）分散开。缓存就像大楼里的备用物资，不用总是去外面（数据库）拿。数据库优化就是让大楼的基础（数据库）更稳固。消息队列就像大楼的一个临时存放区，有些事情（任务）可以先放在这里排队，这样整个大楼（Web系统）就能高效应对大量的人流（高并发请求）。 6. 题目：在高并发场景下，如何保证系统的可用性？ - 答案：可以通过冗余设计来保证，比如采用多台服务器组成集群，当一台服务器出现故障时，其他服务器可以继续提供服务，就像一群马在拉车，一匹马倒下了，其他马还能拉着车继续走。还可以进行数据备份，例如定期对数据库进行备份到不同的存储介质上，这样即使数据丢失或者损坏，也能从备份中恢复，就像你有一份重要文件的复印件，原件丢了还能看复印件。另外，采用监控系统实时监控系统的运行状态，如CPU、内存、网络等，一旦发现异常及时处理，这就像给系统安装了一个健康监测仪，一旦有问题能马上发现并治疗。 - 解析：系统的可用性就像一个人的健康状态，要时刻保持良好。冗余设计就像一个人有多个备用器官一样，某个器官出问题了其他的还能工作。数据备份就像备份记忆一样，记忆（数据）丢了还能找回来。监控系统就像身体的感觉器官，能感觉到哪里不舒服（系统异常），然后赶紧采取措施，这样就能保证系统在高并发下一直可用，不会突然就瘫痪了。 7. 题目：请说明高并发中的异步处理和同步处理的区别，并举例。 - 答案：同步处理是指一个任务必须等待前一个任务完成才能开始，就像在食堂排队打饭，必须等前面的人打完饭你才能开始打饭。而异步处理是指任务不需要等待前一个任务完成就可以开始，例如在网上提交一个订单后，你不需要一直等待订单处理完成，可以去做其他事情，等订单处理完了会收到通知。在高并发场景下，异步处理可以提高系统的效率，因为它不会阻塞后续任务的执行。 - 解析：同步处理就像火车在单轨道上行驶，一辆车必须等前面的车开走了才能走。异步处理就像多车道的高速公路，每辆车可以自己按照自己的速度行驶，不需要等前面的车完全通过。在高并发下，如果都是同步处理，就像单车道上全是车，很容易堵塞。而异步处理就像多车道可以让更多的车快速通过，提高整体的交通效率（系统效率）。 8. 题目：高并发系统中如何处理分布式事务？ - 答案：可以采用分布式事务框架，如Seata。一种方法是两阶段提交协议（2PC），第一阶段是准备阶段，各个参与事务的节点准备好数据，就像演员在舞台后台准备好道具和台词。第二阶段是提交阶段，如果所有节点都准备好，就统一提交事务，如果有节点失败，就全部回滚事务，就像演出开始时如果所有演员都准备好了就开始表演，如果有演员没准备好就取消演出。还可以采用补偿机制，例如在一个电商系统中，如果订单支付成功但是库存扣减失败，可以通过补偿操作来保证数据的一致性，比如重新检查库存并扣减或者进行退款操作。 - 解析：处理分布式事务就像组织一场大型的多人表演。2PC就像表演前的准备和最后的开演决策。每个演员（节点）都要做好准备，这样才能保证演出（事务）顺利进行。补偿机制就像表演中出现了小差错（订单支付和库存扣减不一致），要采取补救措施（重新扣减库存或者退款）来保证整个表演（系统）的正常。在高并发系统中，这些方法能保证在分布式环境下数据的准确性和一致性。 9. 题目：请简述高并发系统中的缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿的概念，并说明如何解决。 - 答案：缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据，由于缓存中也没有，每次请求都会穿透缓存直接到数据库查询，像一直找一个不存在的宝藏，每次都要挖遍整个岛（数据库）。解决方法可以采用布隆过滤器，提前判断数据是否可能存在。缓存雪崩是指缓存中的大量数据在同一时间过期或者缓存服务器宕机，导致大量请求直接到数据库，就像一群人原本住在房子（缓存）里，房子突然塌了（数据过期或宕机），所有人都跑到外面（数据库）了。解决方法可以采用设置不同的缓存过期时间，让数据分批过期，并且使用高可用的缓存服务器集群。缓存击穿是指一个热点数据（经常被访问的数据）在缓存中突然过期，大量请求同时访问这个数据，就像一个热门景点突然关闭（热点数据过期），很多游客（请求）同时涌到其他地方（数据库）。解决方法可以采用设置热点数据永不过期或者使用互斥锁只让一个请求去数据库查询然后更新缓存。 - 解析：缓存就像一个保护数据库的盾牌。缓存穿透就像有个小怪兽（不存在的数据请求）直接穿过盾牌打到后面的城堡（数据库）。布隆过滤器就像一个预警系统，提前发现这个小怪兽可能不存在就不让它穿过。缓存雪崩就像盾牌一下子全没了，所有人都冲向城堡，设置不同过期时间和高可用集群就像给盾牌加固并且分区域设置，不会一下子全坏掉。缓存击穿就是盾牌上有个小破洞（热点数据过期），很多人从这个洞冲过去，设置永不过期或者互斥锁就像把这个洞补上或者只让一个人先过去然后把洞修好。 10. 题目：在高并发环境下，如何优化Java程序以提高性能？

ActiveMQ持久化消息的三种方式【详细配置讲解】

ActiveMQ持久化消息的三种⽅式【详细配置讲解】利⽤消息队列的异步策略，可以从很⼤程序上缓解程序的压⼒，但是，如果MQ所在的机器down机了,⼜如果队列中的数据不是持久的就会发⽣数据丢失，后果是可想⽽知的，所以消息的持久化是不可不讨论的话题。

1) 关于ActiveMQ消息队列的持久化，主要是在ActiveMQ的配置⽂件中设置(看粗体部分).Java代码1. 17. 18. <beans19. xmlns="/schema/beans"20. xmlns:amq="/schema/core"21. xmlns:xsi="/2001/XMLSchema-instance"22. xsi:schemaLocation="/schema/beans /schema/beans/spring-beans-2.0.xsd23. /schema/core /schema/core/activemq-core.xsd24. /camel/schema/spring /camel/schema/spring/camel-spring.xsd">25.26. 27. <bean class="org.springframework.beans.factory.config.PropertyPlaceholderConfigurer">28. <property name="locations">29. <value>file:///${activemq.base}/conf/credentials.properties</value>30. </property>31. </bean>32.33. <broker xmlns="/schema/core" brokerName="localhost" dataDirectory="${activemq.base}/data">34.35. 36. <destinationPolicy>37. <policyMap>38. <policyEntries>39. <policyEntry queue=">" memoryLimit="5mb"/>40. <policyEntry topic=">" memoryLimit="5mb">41. 49. </policyEntry>50. </policyEntries>51. </policyMap>52. </destinationPolicy>53.54. 55. <managementContext>56. <managementContext createConnector="false"/>57. </managementContext>58.58.59. 60. <networkConnectors>61. 62. <networkConnector name="default-nc" uri="multicast://default"/>63. 66. </networkConnectors>67.68. <persistenceAdapter>69. <amqPersistenceAdapter syncOnWrite="false" directory="${activemq.base}/data" maxFileLength="20 mb"/>70. </persistenceAdapter>71.72. 73. 78.79. 80.81. <persistenceAdapter>82. <jdbcPersistenceAdapter dataSource="#mysql-ds"/>83. </persistenceAdapter>84.85.86. <sslContext>87. <sslContext keyStore="file:${activemq.base}/conf/broker.ks" keyStorePassword="password" trustStore="file:${activemq.base}/conf/broker.ts" trustStorePassword="password"/>88. </sslContext>89.90. 91. <systemUsage>92. <systemUsage>93. <memoryUsage>94. <memoryUsage limit="20 mb"/>95. </memoryUsage>96. <storeUsage>97. <storeUsage limit="1 gb" name="foo"/>98. </storeUsage>99. <tempUsage>100. <tempUsage limit="100 mb"/>101. </tempUsage>102. </systemUsage>103. </systemUsage>104.105.106. 107. <transportConnectors>108. <transportConnector name="openwire" uri="tcp://localhost:61616" discoveryUri="multicast://default"/>109. <transportConnector name="ssl" uri="ssl://localhost:61617"/>110. <transportConnector name="stomp" uri="stomp://localhost:61613"/>111. <transportConnector name="xmpp" uri="xmpp://localhost:61222"/>112. </transportConnectors>113.114. </broker>115.116. 122. <camelContext id="camel" xmlns="/camel/schema/spring">123.124. 125. <package>org.foo.bar</package>126.127. 128. <route>129. <from uri="activemq:example.A"/>130. <to uri="activemq:example.B"/>130. <to uri="activemq:example.B"/>131. </route>132. </camelContext>133.134. 139.140. 141. <bean id="activemq"class="ponent.ActiveMQComponent" >142. <property name="connectionFactory">143. <bean class="org.apache.activemq.ActiveMQConnectionFactory">144. <property name="brokerURL" value="vm://localhost?create=false&waitForStart=10000" />145. <property name="userName" value="${ername}"/>146. <property name="password" value="${activemq.password}"/>147. </bean>148. </property>149. </bean>150.151.152.153. 154. 157.158.159. 160. <jetty xmlns="/schemas/jetty/1.0">161. <connectors>162. <nioConnector port="8161"/>163. </connectors>164.165. <handlers>166. <webAppContext contextPath="/admin" resourceBase="${activemq.base}/webapps/admin" logUrlOnStart="true"/ >167. <webAppContext contextPath="/demo" resourceBase="${activemq.base}/webapps/demo" logUrlOnStart="true"/ >168. <webAppContext contextPath="/fileserver" resourceBase="${activemq.base}/webapps/fileserver" logUrlOnStart= "true"/>169. </handlers>170. </jetty>171.172. 173.174. 175. 187.188. 189.190. <bean id="mysql-ds"class=" mons.dbcp.BasicDataSource" destroy-method="close">191. <property name="driverClassName" value="com.mysql.jdbc.Driver"/>192. <property name="url" value="jdbc:mysql://localhost:3306/activemq?relaxAutoCommit=true"/>193. <property name="username" value="root"/>194. <property name="password" value=""/>195. <property name="maxActive" value="200"/>196. <property name="poolPreparedStatements" value="true"/>197. </bean>198.199.200. 201. 211.212. 213. 219.220. </beans>221. 改动部分主要是设置了mysql的datasource声明, 还有就是采⽤mysql作为persistenceAdapter,并声明如下。

并发问题的解决方案

并发问题的解决方案在计算机科学领域中，同时处理多个任务或者同时执行多个进程是非常常见的。

而这种同时执行的能力就是并发性。

然而，并发性也会引发一些问题，如数据竞争、死锁等。

为了解决这些问题，我们可以采取一系列的解决方案。

1. 锁机制锁机制是一种最基本、最常见的并发问题解决方案。

它通过对共享资源的访问进行限制，保证同一时间只有一个进程或线程可以访问共享资源。

常用的锁机制包括互斥锁、读写锁和自旋锁等。

互斥锁(Mutex)用于保护共享资源，确保同一时间只有一个线程可以访问，其他线程必须等待锁释放。

读写锁(ReadWrite Lock)在读取共享资源时可以允许多个线程并发访问，但在写入时只能有一个线程独占。

自旋锁(Spin Lock)是一种忙等待的锁机制，线程检测到锁被占用时会循环等待，直到锁被释放。

2. 信号量信号量是一种用于控制多个进程或者线程访问共享资源的机制。

它可以通过计数器的方式来限制访问资源的数量。

当资源可用时，进程或线程可以获取信号量并继续执行；当资源不可用时，进程或线程必须等待。

信号量可以分为二进制信号量和计数信号量两种类型。

二进制信号量只有两个状态，通常用于互斥访问共享资源。

计数信号量则可以设置一个初始值，并根据实际需求增加或减少。

3. 互斥量互斥量也是用来保护共享资源不被并发访问的一种机制。

与互斥锁类似，互斥量可以用于限制对共享资源的访问。

不同的是，互斥量可以在进程间使用，而互斥锁只能在线程间使用。

互斥量的实现可以基于硬件或者软件。

硬件实现通常会使用原子操作指令来保证原子性。

软件实现则会基于原子操作或者其他同步原语来实现。

4. 读写锁读写锁是一种特殊的锁机制，可以允许多个线程并发地读取共享资源，但在写入时必须独占访问。

这种机制适用于大多数情况下读操作远远多于写操作的场景，可以提高并发性能。

读写锁通常包括一个读计数器和一个写锁。

在读操作时，读计数器会递增；在写操作时，写锁会阻塞其他的读写操作。

mq数据同步方案

mq数据同步方案
MQ（Message Queue）数据同步方案是一种基于消息队列的数据传输方式，可以实现不同系统或服务之间的数据交换和同步。

以下是常见的MQ
数据同步方案：
1. ActiveMQ：ActiveMQ是一个流行的Java消息传递平台，可以用于实
现跨平台的消息队列解决方案。

它支持多种消息协议，如AMQP、STOMP、MQTT等，并提供了丰富的API和插件机制。

2. RabbitMQ：RabbitMQ是一个开源的消息代理软件，使用AMQP（高
级消息队列协议）进行消息交换。

它支持多种消息协议，并提供了可扩展的消息队列集群解决方案。

3. Kafka：Kafka是一个分布式流处理平台，可以用于构建实时数据流管道
和应用。

它以高吞吐量和可扩展性而闻名，并支持多种语言和平台的客户端库。

4. Redis：Redis不仅是一个高性能的键值存储数据库，还提供了发布/订阅、列表、队列等消息队列功能。

它可以用于实现轻量级的数据同步和消息队列解决方案。

5. ZeroMQ：ZeroMQ是一个高性能的异步消息库，可以用于构建分布式
或并行应用程序。

它提供了多种消息传递模式，如请求/响应、发布/订阅等，并支持多种语言和平台。

这些MQ数据同步方案都有各自的特点和适用场景，可以根据实际需求选择合适的方案。

activemq pooledconnectionfactory的机制原理 -回复

activemq pooledconnectionfactory的机制原理-回复ActiveMQ是一个流行的开源消息代理（message broker）软件，提供了可靠的消息传递机制。

其中，PooledConnectionFactory是ActiveMQ中的一个连接工厂类，它通过实现连接池机制，提供了一种可复用的连接方式，以提高系统性能和资源利用率。

一、PooledConnectionFactory的介绍PooledConnectionFactory是ActiveMQ提供的一个连接工厂类，它实现了javax.jms.ConnectionFactory接口，并且对连接进行了池化管理。

通过连接池，可以避免频繁地创建和销毁连接，提高连接的重用率，降低资源占用。

二、PooledConnectionFactory的工作原理1. 初始化连接池在使用PooledConnectionFactory之前，首先需要通过配置文件或代码显式地进行连接池的初始化。

在初始化过程中，可以设置最大连接数、最大空闲连接数、最大等待时间等参数。

连接池的初始化可以在ActiveMQ 启动时进行一次设置。

2. 创建连接当应用程序需要使用连接时，通过PooledConnectionFactory创建连接。

PooledConnectionFactory会先检查连接池中是否有可用的空闲连接，如果有，就直接从连接池中获取一个可用连接；如果没有，才会创建一个新的连接。

3. 连接使用和回收应用程序使用获得的连接进行消息的发送和接收，并在使用完毕后调用Connection的close()方法关闭连接。

当连接关闭后，并不是真正地关闭，而是将连接归还给连接池，以便后续的重用。

4. 连接池维护连接池在接收到连接返回后，会对连接进行一系列的维护操作，包括连接状态的维护、连接的空闲超时检测、连接的心跳机制等等。

其中，可能的操作包括：检查连接是否可用，如不可用则将连接标记为“损坏”；检查连接是否空闲超时，如超时则从连接池中移除；发送心跳包以保持连接的活跃等。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

高并发发送消息异常解决方法：现象：使用10个线程每100ms发送一条消息，大约3000多条后，出现异常，所有线程停止：javax.jms.JMSException: Could not connect to brokerURL: tcp://localhost:61616. Reason:.BindException: Address already in use: connect; nested exception is .BindException: Address already in use: connect原因：创建了太多jms连接没有来得及回收解决方法：使用jms连接池原来的配置：<bean><property name="environment"><props><prop key="java.naming.factory.initial">org.apache.activemq.jndi.ActiveMQInitialContextFactory</prop><prop key="java.naming.provider.url">tcp://huzq-linux:61616</prop> </props></property></bean><bean><property name="jndiName"><value>ConnectionFactory</value></property><property name="jndiTemplate"><ref local="jndiTemplate"></ref></property></bean>修改为：解决activemq多消费者并发处理遇到一个现象，如果activemq队列积压了数据的话，如果在spring中启动listner，只有一个consumer执行，查阅了很多资料，无果，后来偶尔通过activemq的监控网页看到消费者列表中，只有一个消费者有等待处理的数据，其他都没有，如下图：由此得知，activemq有一定机制将队列中的数据交给consumer处理，这个机制就是数据的数量分配，查资料得知，默认是1000，因此，把这个值调小就可以了。

在客户端的连接url中，修改为tcp://ipaddr:61616?jms.prefetchPolicy.all=2这样基本消费者就分配公平了，不会出现一个消费者忙死，另外的消费者闲死了。

为高并发程序部署ActiveMQ使用ActiveMQ来扩展你的应用程序需要一些时间并要花一些精力.本节中我们将介绍三种技术用于扩展应用程序.我们将从垂直扩展开始,这种扩展方式中,单个代理需要处理成千上万的连接和消息队列.接下来我们将介绍水平扩展,这种扩展方式需要处理比前一种方式更多的网络连接.最后,我们介绍的传输负载分流,可以在扩展和性能间得到平衡,但是会增加ActiveMQ程序的复杂性.1.垂直扩展:垂直扩展是一种用于增加单个ActiveMQ代理连接数(因而也增加了负载能力)的技术.默认情况下,ActiveMQ的被设计成尽可高效的传输消息以确保低延迟和良好的性能.但是,你也可以进行一些配置使的ActiveMQ代理可以同时处理大量并发的连接以及大量的消息队列.默认情况下,ActiveMQ使用阻塞IO来处理传输连接,这种方式为每一个连接分配一个线程.你可以为ActiveMQ代理使用非阻塞IO(同时客户端可以使用默认的传输)以减少线程的使用.可以在ActiveMQ的配置文件中通过传输连接器配置非阻塞IO.下面的是配置非阻塞IO的示例代码：配置NIO传输连接器除了为每个连接使用一个线程的阻塞IO,ActiveMQ还可以为每一个客户端连接使用一个消息分发线程.你可以通过将系统参数eDedicatedTaskRunn er设置为false来设置ActiveMQ使用一个搞线程池.下面是一个示例:确保ActiveMQ代理用于足够的内存来处理大量的并发连接,需要分两步进行:首先,你需要确保运行ActiveMQ的JVM在启动之前已经配置了足够的内存.可以使用JVM的-Xmx选项来配置,如下所示:其次,需要确保JVM配置了适量的专门供ActiveMQ代理使用的内存.这个配置可用通过<system-Usage> 元素的limit属性来配置.一个不错的根据经验得到的规则时,在连接数为几百个时配置512MB为最小内存.如果测试发现内存不够用,可以增加内存配置.你可以按照下面代码示例来配置ActiveM Q使用的内存限制:代码:为ActiveMQ代理设置内存使用限制同样,简易减少每个连接的CPU负载.如果你正使用Open-Wire格式的消息,关闭tight e ncoding选项,开启该选项会导致CPU占有过多.Tight encoding选项可以通过客户端连接的URI中的参数设置以便关闭该选项.下面是示例代码:了解了一些扩展ActiveMQ代理处理大量连接的调优选项之后,我们在了解一些让Activ eMQ处理大量消息队列的调优选项.默认的消息队列配置中使用一个独立的线程负责将消息存储中的消息提取到消息队列中而后再被分发到对其感兴趣的消息消费者.如果有大量的消息队列,建议通过启用opti mizeDispatch这个属性改善这个特性,示例代码如下所示:注意,代码清单中使用通配符>表示该配置会递归的应用到所有的消息队列中.为确保扩展配置既可以处理大量连接也可以处理海量消息队列,请使用JDBC或更新更快的KahaDB消息存储.默认情况下ActiveMQ使用KahaDB消息存储.到目前位置,我们关注了连接数扩展,减少线程使用以及选择正确的消息存储.下面的示例配置代码展示了ActiveMQ配置中为扩展进行了调优:代码：为扩展进行调优的配置示例代码<broker xmlns="/schema/core" brokerName="amq-broker" dataDirectory="${activemq.base}/data"><persistenceAdapter><kahaDB directory="${activemq.base}/data" journalMaxFileLength="32mb"/> </persistenceAdapter><destinationPolicy><policyMap><policyEntries><policyEntry queue=">" optimizedDispatch="true"/></policyEntries></policyMap></destinationPolicy><systemUsage><systemUsage><memoryUsage><memoryUsage limit="512 mb"/></memoryUsage><storeUsage><storeUsage limit="10 gb" name="foo"/></storeUsage><tempUsage><tempUsage limit="1 gb"/></tempUsage></systemUsage></systemUsage>注意示例代码中所有为调优而建议的配置条目,这些调优条目在默认的配置文件中并没有配置,所以请确保给予充分重视.了解过如何扩展ActiveMQ后,现在是时候了解使用代理网络来进行横向扩展了.2.横向扩展除了扩展单独的代理,你还可以使用代理网络来增加应用程序可用的代理数量.因为网络会自动传递消息给所有互联的具有对消息感兴趣的消息消费者的代理,所以你可以配置客户端连接到一个代理集群,随机的选择集群中的一个代理来连接.可以通过URI中的参数来配置,如下所示:为了确保队列或持久化主题中的消息不会卡在某个代理上而不能进行转发,需要在配置网络连接时,将dynamicOnly配置成true并使用小一点的prefetchSize.下面是一个示例:示例代理网络来横向扩展并不会的代理更多的延迟,因为消息在传送到消息消费者在之前会经过多个代理.另外一种可选的部署方案可以提供更多的扩展性和更好的性能,但是需要在应用程序中做更多的计划.这种混合的解决方案被称为传输负载分流(traffic p artitioning),这种方案通过在应用程序中分割消息目的地到不同的代理上以完成垂直扩展.3.传输负载分流客户端的传输负载分流是一个垂直和水平混合的负载分流方案.通常不使用代理网络,因为客户端程序会决定将哪个负载发送到哪个(些)代理上.客户端程序需要维护多个JM S连接并且决定哪个JMS连接应该用于那个消息目的地.没有直接使用网络连接的好处是降低了代理见过量的消息转发.你不需要像在传统程序中那样进行额外的负载的均衡处理.到这里,我们已经了解了垂直和水平扩展以及传输负载分流.你应该能够深刻了解如何使用ActiveMQ来处理大量的并发连接和海量的消息目的地的连接了.Activemq在大流量停出现内存耗尽的情况以及解决方案在大量消息持续发送到broker的情况下，当broker到消费者之间的网络满了以后，broker 的消息无法发送出去，导致在TransportConnection的dispatchQueue中堆积的消息越来越多。

PendingMessageCursor中的消息不能被及时消费，导致broker判断消费者为慢消费者。

当broker的内存被耗尽后JVM会频繁的进行full gc，由于消息不能被回收，所以消息对象会从年轻代转移到老年代而不会释放内存，导致broker几乎停止对外服务。