业务场景说明:
消息队列在大型电子商务类网站，如京东、淘宝、去哪儿等网站有着深入的应用，
队列的主要作用是消除高并发访问高峰，加快网站的响应速度。
在不使用消息队列的情况下，用户的请求数据直接写入数据库，在高并发的情况下，会对数据库造成巨大的压力，同时也使得系统响应延迟加剧。
在使用队列后，用户的请求发给队列后立即返回,
（例如: 当然不能直接给用户提示订单提交成功，京东上提示：您“您提交了订单，请等待系统确认”），
再由消息队列的消费者进程从消息队列中获取数据，异步写入数据库。
由于消息队列的服务处理速度远快于数据库，因此用户的响应延迟可得到有效改善。
图解说明:
1. 消息队列说明
消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，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。是大型分布式系统不可缺少的中间件。
目前在生产环境，使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ等。
2. 消息队列应用场景
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。
（1）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。
（2）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。所以基于此架构改变后，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：
1） 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；
2） 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：
- 1: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,请等待物流配送。
- 2: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。
- 3:假如：在下单时库存系统不能正常使用。也不影响正常下单，
- 因为下单后，订单系统写入消息队列就不再关心其他的后续操作了。实现订单系统与库存系统的应用解耦。
2.3. 流量削锋
流量削锋也是消息队列中的常用场景，一般在秒杀或团抢活动中使用广泛。
应用场景：秒杀活动，一般会因为流量过大，导致流量暴增，应用容易挂掉。为解决这个问题，一般需要在应用前端加入消息队列。
- 可以控制活动的人数.
- 可以缓解短时间内高流量压垮应用；
- 用户的请求，服务器接收后，首先写入消息队列。假如消息队列长度超过最大数量，则直接抛弃用户请求或跳转到错误页面；
- 秒杀业务根据消息队列中的请求信息，再做后续处理。
2.4. 消息通讯
消息通讯是指，消息队列一般都内置了高效的通信机制，因此也可以用在纯的消息通讯。比如实现点对点消息队列，或者聊天室等。
点对点通讯：
客户端A和客户端B使用同一队列，进行消息通讯。
聊天室通讯：
客户端A，客户端B，客户端N订阅同一主题，进行消息发布和接收。实现类似聊天室效果。
以上实际是消息队列的两种消息模式，点对点或发布订阅模式。
点对点和发布订阅的区别：
点对点与发布订阅最初是由JMS定义的。这两种模式主要区别或解决的问题就是发送到队列的消息能否重复消费(多订阅)
点对点：
消息生产者生产消息发送到queue中，然后消息消费者从queue中取出并且消费消息。这里要注意：
消息被消费以后，queue中不再有存储，所以消息消费者不可能消费到已经被消费的消息。
Queue支持存在多个消费者，但是对一个消息而言，只会有一个消费者可以消费。
发布/订阅
消息生产者（发布）将消息发布到topic中，同时有多个消息消费者（订阅）消费该消息。和点对点方式不同，发布到topic的消息会被所有订阅者消费。
注：发布订阅模式适用于1个消息生产者，多个消费者场景，首先启动消息订阅方，在消息发布方开始执行后，接收该消息进行处理。在ActiveMQ管理界面会动态跟进消息产生-消费（入队、出队）情况；以及生产者个数，消费者个数
//项目实战
1.引入依赖
<!-- 整合消息队列ActiveMQ --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-activemq</artifactId> </dependency> <!-- 如果配置线程池则加入 --> <dependency> <groupId>org.apache.activemq</groupId> <artifactId>activemq-pool</artifactId> </dependency>
2.启动类加上
@SpringBootApplication //一个注解顶下面3个@EnableJms //可加可不加，建议加上public class XdclassApplication {
public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(XdclassApplication.class, args); }}3.注入activeMq的对象（省的每一次使用都new ，以后再使用直接去spring容器中拿就行了@Autowired）
@Componentpublic class CreatBean { //消息队列的pub_sub模式 @Bean public Topic topic() { return new ActiveMQTopic("video.topic"); } //消息队列的点对点模式 @Bean public Queue queue() { return new ActiveMQQueue("common.queue"); } //自定义同时开启pub_sub和点对点模式，因为activeMQ 默认只支持一种模式 @Bean public JmsListenerContainerFactory<?> jmsListenerContainerTopic(ConnectionFactory activeMQConnectionFactory) { DefaultJmsListenerContainerFactory bean = new DefaultJmsListenerContainerFactory(); bean.setPubSubDomain(true); bean.setConnectionFactory(activeMQConnectionFactory); return bean; }}4.配置文件
#整合jms测试，安装在别的机器，防火墙和端口号记得开放spring.activemq.broker-url=tcp://XX.XX.XX.XX:61616 #集群配置#spring.activemq.broker-url=failover:(tcp://localhost:61616,tcp://localhost:61617) spring.activemq.user=adminspring.activemq.password=admin#下列配置要增加依赖(activeMq连接池)spring.activemq.pool.enabled=truespring.activemq.pool.max-connections=100 #activeMq 默认是支持点对点模式的，开启下面第二行注释就支持 pub_sub模式了，但是又不支持点对点了，要想两个模式都支持#注释下面的代码，看第二步中的自定义jms工厂#default point to point# spring.jms.pub-sub-domain=true
4.生产者代码a.service
@Servicepublic class ProducerServiceImpl implements ProducerService{
@Autowired private JmsMessagingTemplate jmsTemplate; //用来发送消息到broker的对象
//发送消息，destination是发送到的队列，message是待发送的消息 @Override public void sendMessage(Destination destination, String message) { System.out.println("OrderConsumer发送的报文为:123"); jmsTemplate.convertAndSend(destination, message);
}
//发送消息，destination是发送到的队列，message是待发送的消息 @Override public void sendMessage(final String message) { jmsTemplate.convertAndSend( message);
}
//=======发布订阅相关代码=========
@Autowired private Topic topic;
@Override public void publish(String msg) { System.out.println("pubsub 报文发送成功"); this.jmsTemplate.convertAndSend(this.topic, msg);
}
}
b.controller
@RestController@RequestMapping("/api/v1")public class OrderController {
@Autowired private ProducerService producerService;
@Autowired private Queue queue; @GetMapping("order") public Object order(String msg){ producerService.sendMessage(queue, msg);
return JsonData.buildSuccess(); } @GetMapping("pabsub") public Object pabsub(String msg){ producerService.publish(msg); return JsonData.buildSuccess(); }}
6.消费者 点对点的消费者：
@Componentpublic class OrderConsumer {
@JmsListener(destination="common.queue") public void receiveQueue(String text){ System.out.println("OrderConsumer收到的报文为OrderConsume:"+text); }}pub_sub的消费者：
@Componentpublic class TopicSub { @JmsListener(destination="video.topic", containerFactory="jmsListenerContainerTopic") public void receive1(String text){ System.out.println("video.topic 消费者:receive1="+text); }
@JmsListener(destination="video.topic", containerFactory="jmsListenerContainerTopic") public void receive2(String text){ System.out.println("video.topic 消费者:receive2="+text); }
//containerFactory="jmsListenerContainerTopic" 这里要标明自定义的jms工厂
@JmsListener(destination="video.topic", containerFactory="jmsListenerContainerTopic") public void receive3(String text){ System.out.println("video.topic 消费者:receive3="+text); }}
原文地址：https://www.cnblogs.com/xiaowangbangzhu/p/10329153.html