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。
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。本篇使用ActiveMQ+SpringBoot来模拟这四个场景。
2.1异步处理
场景说明：汽车触发围栏报警后，需要发送报警邮件和报警短信。传统的做法有两种1.串行的方式；2.并行方式。
（1）串行方式：将报警信息写入数据库成功后，发送报警邮件，再发送报警短信。以上三个任务全部完成后，该报警信息加入统计列表。
（2）并行方式：报警信息写入数据库成功后，同时发送报警邮件和短信。
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：
代码示例
①在pom文件中引入activemq依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-activemq</artifactId>
<version>1.5.6.RELEASE</version>
</dependency>
②在配置文件中加上activemq的配置
spring.activemq.broker-url=tcp://127.0.0.1:61616 # 在考虑结束之前等待的时间 #spring.activemq.close-timeout=15s # 默认代理URL是否应该在内存中。如果指定了显式代理，则忽略此值。 spring.activemq.in-memory=true # 是否在回滚回滚消息之前停止消息传递。这意味着当启用此命令时，消息顺序不会被保留。 spring.activemq.non-blocking-redelivery=false # 密码 spring.activemq.password=123456 # 等待消息发送响应的时间。设置为0等待永远。 spring.activemq.send-timeout=0 spring.activemq.user=haha # 是否信任所有包 #spring.activemq.packages.trust-all= # 要信任的特定包的逗号分隔列表（当不信任所有包时） #spring.activemq.packages.trusted= # 当连接请求和池满时是否阻塞。设置false会抛“JMSException异常”。 #spring.activemq.pool.block-if-full=true # 如果池仍然满，则在抛出异常前阻塞时间。 #spring.activemq.pool.block-if-full-timeout=-1ms # 是否在启动时创建连接。可以在启动时用于加热池。 #spring.activemq.pool.create-connection-on-startup=true # 是否用Pooledconnectionfactory代替普通的ConnectionFactory。 #spring.activemq.pool.enabled=false # 连接过期超时。 #spring.activemq.pool.expiry-timeout=0ms # 连接空闲超时 #spring.activemq.pool.idle-timeout=30s # 连接池最大连接数 #spring.activemq.pool.max-connections=1 # 每个连接的有效会话的最大数目。 #spring.activemq.pool.maximum-active-session-per-connection=500 # 当有"JMSException"时尝试重新连接 #spring.activemq.pool.reconnect-on-exception=true # 在空闲连接清除线程之间运行的时间。当为负数时，没有空闲连接驱逐线程运行。 #spring.activemq.pool.time-between-expiration-check=-1ms # 是否只使用一个MessageProducer #spring.activemq.pool.use-anonymous-producers=true
③消息生产者
import java.util.Map;
import javax.jms.Destination;
import javax.jms.Queue;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.jms.core.JmsMessagingTemplate;
import org.springframework.jms.core.JmsTemplate;
import org.springframework.jms.core.MessagePostProcessor;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableScheduling;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Component;
/**
* 报警消息Producer
* @author ko
*
*/
@Component
//@EnableScheduling
public class AlarmProducer {
// 也可以注入JmsTemplate，JmsMessagingTemplate对JmsTemplate进行了封装
@Autowired
private JmsTemplate jmsTemplate;
// private JmsMessagingTemplate jmsTemplate;
// @Autowired
// private Queue queue;
// @Scheduled(fixedDelay=5000) // 5s执行一次 只有无参的方法才能用该注解
public void sendMessage(Destination destination, String message){
// jmsTemplate.convertAndSend(destinationName, payload, messagePostProcessor);
this.jmsTemplate.convertAndSend(destination, message);
}
// 双向队列
// @JmsListener(destination="out.queue")
// public void consumerMessage(String text){
// System.out.println("从out.queue队列收到的回复报文为:"+text);
// }
}
④消息消费者
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.springframework.jms.annotation.JmsListener;
import org.springframework.stereotype.Component;
/**
* 围栏报警Consumer
* @author ko
*
*/
@Component
public class AlarmConsumer {
// 使用JmsListener配置消费者监听的队列，其中text是接收到的消息
@JmsListener(destination = "mytest.queue") // @SendTo("out.queue") 为了实现双向队列
public void receiveQueue(String text) {
if(StringUtils.isNotBlank(text)){
System.out.println("AlarmConsumer收到的报文为:"+text);
System.out.println("把报警信息["+text+"]发送邮件给xxx");
System.out.println("把报警信息["+text+"]发送短信给xxx");
System.out.println("");
}
}
}
⑤controller里写上测试接口
@Autowired
private AlarmProducer alarmProducer;
@RequestMapping(value="/chufabaojing",method=RequestMethod.GET)
@ApiOperation(value="触发报警", notes="触发报警")
@ApiImplicitParams({
@ApiImplicitParam(name = "devicename", value = "name",example = "xxxx", required = true, dataType = "string",paramType="query"),
})
public String chufabaojing(String devicename){
List<String> alarmStrList = new ArrayList<>();
alarmStrList.add(devicename+"out fence01");
alarmStrList.add(devicename+"out fence02");
alarmStrList.add(devicename+"in fence01");
alarmStrList.add(devicename+"in fence02");
System.out.println("设备"+devicename+"出围栏报警");
// 报警信息写入数据库
System.out.println("报警数据写入数据库。。。");
// 写入消息队列
Destination destination = new ActiveMQQueue("mytest.queue");
for (String alarmStr : alarmStrList) {
alarmProducer.sendMessage(destination, alarmStr);
}
// 消息写进消息队列里就不管了
// 下面两步骤移到activemq消费者里
// 发送邮件
// 发送短信
return "success";
}
2.2 应用解耦
场景介绍，在spring cloud分布式微服务项目中，工单管理和设备管理分别是两个微服务，如果A工单被张三接单了，那么工单状态要设为已派单，检验员设为张三，设备状态要置为在检。
传统的做法是，先调用工单管理的工单更新接口，成功之后再调用设备管理的设备更新接口，成功之后再返回操作提示给用户。这样做的缺点是应用耦合，如果在派单操作的时候正好设备管理微服务挂了或者阻塞了，那么派单操作就会失败或者要等待很长时间无反馈。另外如果设备管理的接口有变动，那么工单管理里面的代码也要改动。
引入消息中间件，派单的时候，工单管理的工单更新接口处理好后把信息写入消息队列，然后直接返回操作反馈给用户。不管工单管理服务正不正常，正常就从消息队列里订阅消息处理，不正常就等待回复正常后再订阅消息处理。
2.3 流量削峰
场景介绍，XX公司的系统原来是针对A地区的客户开发的，现在为了抢占市场，拿下了B和C两个地区的客户，那么新系统上线，就存在如何把B和C的基础数据导入XX公司的系统中来的问题，短时间内要把庞大的旧数据改造适合新系统再导入进来，这很容易使系统挂掉，另外每天还有增量数据产生。
这时可以引入消息中间件，B和C的客户只要负责把数据规则放到消息队列里就好了，XX公司可以有条不紊的从消息队列里订阅数据，可以有效缓解短时间内的高流量压力，但是这也对消息中间件的可靠性提出了要求。
如果遇到activemq的瓶颈，可以看看activemq集群方案，这篇文章 http://blog.csdn.net/shuangzh115/article/details/50989182
2.4 点对点通讯
类似聊天室的功能。