摘要：中間件的分類基于遠程過程調用的中間件。基于對象請求代理的中間件。消息傳遞指的是程序之間通過在消息中發送數據進行通信，而不是通過直接調用彼此來通信，直接調用通常是用于諸如遠程過程調用的技術。

1.1 什么是中間件?

由于業務、機構和技術是不斷變化的，因此為其服務的軟件系統必須適應這樣的變化。在合并、添加服務或擴展可用服務之后，公司可能無力負擔重新創建信息系統所需的成本。正是在這個關鍵時刻，才需要集成新組件或者盡可能高效地擴展現有組件。要集成異類組件，最方便的方法不是將它們重新創建為同類元素，而是提供一個允許它們進行通信（不考慮它們之間的差異）的層。該層被稱作中間件。

1.2 中間件的分類

基于遠程過程調用 (Remote Procedure Call, RPC)的中間件。

基于對象請求代理 (Object Request Broker, ORB) 的中間件。

面向消息的中間件或基于 MOM 的中間件。

消息隊列中間件是分布式系統中重要的組件，主要解決應用耦合、異步消息、流量削鋒等問題。實現高性能、高可用、可伸縮和最終一致性架構。是大型分布式系統不可缺少的中間件。

3.1 什么是jms?

JMS即Java消息服務（Java Message Service）應用程序接口，是一個Java平臺中關于面向消息中間件（MOM）的API，用于在兩個應用程序之間，或分布式系統中發送消息，進行異步通信。Java消息服務是一個與具體平臺無關的API，絕大多數MOM提供商都對JMS提供支持。

3.2 JMS 消息傳送模式

客戶端 A、C 和 D之間的消息傳送說明了點對點模式(P2P)。客戶端使用此模式向隊列目的地發送一條消息，只有一個接收者能夠從該目的地獲得該消息。訪問該目的地的其他任何接收者都不能獲得該消息。

客戶端 B、E 和 F之間的消息傳送說明了發布/訂閱模式(publish-subscribe)。客戶端使用此廣播模式向主題目的地發送一條消息，任意數量的使用方訂戶都可以從該目的地檢索此消息。每個訂戶都獲得此消息的一個副本。

3.3 JMS 消息傳送對象

JMS 消息傳送的對象在編程域中基本保持不變：連接工廠、連接、會話、生成方、使用方、消息和目的地。

MQ全稱為Message Queue,消息隊列(MQ)是正確而又完整的 JMS 實現,消息隊列（MQ）是一種應用程序對應用程序的通信方法。應用程序通過寫和檢索出入列隊的針對應用程序的數據（消息）來通信，而無需專用連接來鏈接它們。消息傳遞指的是程序之間通過在消息中發送數據進行通信，而不是通過直接調用彼此來通信，直接調用通常是用于諸如遠程過程調用的技術。

   場景說明:新用戶注冊發放100積分,180元新手大禮包,激活會員卡，傳統的做法有兩種:串行方式,并行方式。    

串行方式

使用消息隊列

    以上兩種方式，很容易發現同步處理的情況下都會涉及到非主業務的其他操作，其實注冊的的主流程不應該受其他事件影響,通過消息隊列的方式,可以把后續的處理流程進行異步處理可以大大提高響應速度。

場景說明:企業中經常出現企業合作如:本公司的驢粉卡與電信合作，新開卡的用戶從電信端推送到我方,除了相對應的福利外，首先判斷是否注冊本公司賬戶，
沒有給予注冊，但是新用戶的相對應權益需要對等的發放。

傳統方式

缺點:

1.與其他系統過度耦合
2.短信發放或優惠券發放失敗，影響主業務

使用消息隊列

優點:

1.注冊完成然后將消息寫入隊列返回成功。
2.發放權益業務不影響主業務，實現解耦。

場景說明:秒殺活動對稀缺或者特價的商品進行定時定量售賣，吸引成大量的消費者進行搶購，但又只有少部分消費者可以下單成功。
因此，秒殺活動將在較短時間內產生比平時大數十倍，上百倍的頁面訪問流量和下單請求流量。

秒殺前：用戶不斷刷新商品詳情頁，頁面請求達到瞬時峰值。

秒殺開始：用戶點擊秒殺按鈕，下單請求達到瞬時峰值。

秒殺后：一部分成功下單的用戶不斷刷新訂單或者產生退單操作，大部分用戶繼續刷新商品詳情頁等待退單機會。

秒殺前，用戶不斷刷新商品詳情頁，造成大量的頁面請求。所以，我們需要把秒殺商品詳情頁與普通的商品詳情頁分開。對于秒殺商品詳情頁盡量將能靜態化的元素靜態化處理，除了秒殺按鈕需要服務端進行動態判斷，其他的靜態數據可以緩存在瀏覽器和CDN 上。這樣，秒殺前刷新頁面導致的流量進入服務端的流量只有很小的一部分。

利用讀寫分離 Redis 緩存攔截流量(活動未開始時攔截大部分動態數據請求)

成功參與下單后，進入下層服務，開始進行訂單信息校驗，庫存扣量。為了避免直接訪問數據庫，我們使用主從版 Redis 來進行庫存扣量

如果還有大量并發的請求則利用消息隊列組件，當秒殺服務將訂單信息寫入消息隊列后，即可認為下單完成，避免直接操作數據庫。

ActiveMQ是Apache軟件基金下的一個開源軟件，它遵循JMS1.1規范（Java Message Service），是消息驅動中間件軟件（MOM）。它為企業消息傳遞提供高可用，出色性能，可擴展，穩定和安全保障。

P2P （點對點）消息域使用 queue 作為 Destination，消息可以被同步或異步的發送和接收，每個消息只會給一個 Consumer 傳送一次。
Pub/Sub（發布/訂閱，Publish/Subscribe）消息域使用 topic 作為 Destination，發布者向 topic 發送消息，訂閱者注冊接收來自 topic 的消息。發送到 topic 的任何消息都將自動傳遞給所有訂閱者。接收方式（同步和異步）與 P2P 域相同。

消息生產者

       //創建session會話
        ConnectionFactory factory = new ActiveMQConnectionFactory("tcp://192.168.187.13:61616");
        Connection connection = factory.createConnection();
        connection.start();
        Session session = connection.createSession(Boolean.TRUE, Session.AUTO_ACKNOWLEDGE);

        //創建一個消息隊列 session.createQueue("jms.test.topic")--P2P模式
        Destination destination = session.createTopic("jms.test.topic");

        //創建消息生產者
        MessageProducer producer = session.createProducer(destination);

        //消息持久化
        producer.setDeliveryMode(DeliveryMode.PERSISTENT);

        for (int i = 0; i < messageNum; i++) {
            producer.send(session.createTextMessage("Message Producer:" + i));
        }

        //提交會話
        session.commit();

消息消費者

       //創建session會話
        ConnectionFactory factory = new ActiveMQConnectionFactory("tcp://192.168.187.13:61616");
        Connection connection = factory.createConnection();
        connection.start();
        Session session = connection.createSession(Boolean.TRUE, Session.AUTO_ACKNOWLEDGE);

        //創建一個消息隊列 session.createQueue("jms.test.topic")--P2P模式
        Destination destination = session.createTopic("jms.test.topic");

        //創建消息消費者
        MessageConsumer consumer = session.createConsumer(destination);

        while (true) {
            TextMessage message = (TextMessage) consumer.receive();
            if (message != null){
                System.out.println("Message Consumer:"+message.getText());
            }else {
                break;
            }
        }
        session.commit();

KahaDB

ActiveMQ 5.3 版本起的默認存儲方式。KahaDB存儲是一個基于文件的快速存儲消息，設計目標是易于使用且盡可能快。它使用基于文件的消息數據庫意味著沒有第三方數據庫的先決條件。

AMQ

MQ存儲使用戶能夠快速啟動和運行，因為它不依賴于第三方數據庫。AMQ 消息存儲庫是可靠持久性和高性能索引的事務日志組合，當消息吞吐量是應用程序的主要需求時，該存儲是最佳選擇。但因為它為每個索引使用兩個分開的文件，并且每個 Destination 都有一個索引，所以當你打算在代理中使用數千個隊列的時候，不應該使用它。

JDBC

選擇關系型數據庫，通常的原因是企業已經具備了管理關系型數據的專長，但是它在性能上絕對不優于上述消息存儲實現。事實是，許多企業使用關系數據庫作為存儲，是因為他們更愿意充分利用這些數據庫資源。

內存存儲

內存消息存儲器將所有持久消息保存在內存中。在僅存儲有限數量 Message 的情況下，內存消息存儲會很有用，因為 Message 通常會被快速消耗。在 activema.xml 中將 broker 元素上的 persistent 屬性設置為 false 即可。

    -rw-rw-r--. 1 lvmama01 lvmama01 32M 5月  18 09:47 db-1.log
    -rw-rw-r--. 1 lvmama01 lvmama01 32K 5月  18 09:47 db.data
    -rw-rw-r--. 1 lvmama01 lvmama01 33K 5月  18 09:47 db.redo
    -rw-rw-r--. 1 lvmama01 lvmama01 0   5月  16 19:31 lock

可以看出，上面directory一共有四個文件：

①db.data

它是消息的索引文件。本質上是B-Tree的實現，使用B-Tree作為索引指向db-*.log里面存儲的消息。

②db.redo

主要用來進行消息恢復。

③db-*.log 存儲消息的內容。對于一個消息而言，不僅僅有消息本身的數據(message data)，而且還有(Destinations、訂閱關系、事務...),data log以日志形式存儲消息，而且新的數據總是以APPEND的方式追加到日志文件末尾。因此，消息的存儲是很快的。比如，對于持久化消息，Producer把消息發送給Broker，Broker先把消息存儲到磁盤中(enableJournalDiskSyncs配置選項)，然后再向Producer返回Acknowledge。Append方式在一定程度上減少了Broker向Producer返回Acknowledge的時間。

④lock文件

KahaDB內部分為：data logs, 按照Message ID高度優化的索引，memory message cache。

①在內存(cache)中的那部分B-Tree是Metadata Cache

通過將索引緩存到內存中，可以加快查詢的速度(quick retrival of message data)。但是需要定時將 Metadata Cache 與 Metadata Store同步。這個同步過程就稱為：check point。由checkpointInterval選項 決定每隔多久時間進行一次checkpoint操作。

②BTree Indexes則是保存在磁盤上的，稱為Metadata Store，它對應于文件db.data，它就是對Data Logs以B樹的形式索引。

有了它，Broker（消息服務器）可以快速地重啟恢復，因為它是消息的索引，根據它就能恢復出每條消息的location。如果Metadata Store被損壞，則只能掃描整個Data Logs來重建B樹了。

③Data Logs則對應于文件 db-*.log，默認是32MB

Data Logs以日志形式存儲消息，它是生產者生產的數據的真正載體。

④Redo Log則對應于文件 db.redo,redo log的原理用到了“Double Write”。

簡要記錄下自己的理解：因為磁盤的頁大小與操作系統的頁大小不一樣，磁盤的頁大小一般是16KB，而OS的頁大小是4KB。而數據寫入磁盤是以磁盤頁大小為單位進行的，即一次寫一個磁盤頁大小，這就需要4個OS的頁大小（4*4=16）。如果在寫入過程中出現故障(突然斷電)就會導致只寫入了一部分數據(partial page write)
而采用了“Double Write”之后，將數據寫入磁盤時，先寫到一個Recovery Buffer中，然后再寫到真正的目的文件中。在ActiveMQ的源碼PageFile.java中有相應的實現。

public void unload() throws IOException {
     //load時創建writeFile(db.data)和 recoveryFile(db.redo)
    writeFile = new RecoverableRandomAccessFile(file, "rw", false);

    ........

    if (enableRecoveryFile) {
         recoveryFile = new RecoverableRandomAccessFile(getRecoveryFile(), "rw");
    }
}
private void writeBatch() throws IOException {
    .......
    //將數據寫入磁盤時，先寫到一個Recovery Buffer中(db.data)
    for (PageWrite w : batch) {
        try {
            checksum.update(w.getDiskBound(), 0, pageSize);
        } catch (Throwable t) {
            throw IOExceptionSupport.create("Cannot create recovery file. Reason: " + t, t);
        }
        recoveryFile.writeLong(w.page.getPageId());
        recoveryFile.write(w.getDiskBound(), 0, pageSize);
    }
    .......
    //寫入真正的目的文件中(db.redo)
    for (PageWrite w : batch) {
        writeFile.seek(toOffset(w.page.getPageId()));
        writeFile.write(w.getDiskBound(), 0, pageSize);
        w.done();
    }
}

1.默認的單機部署（kahadb）

略......

2.共享存儲主從模式(基于數據庫)

3.共享存儲主從模式(基于文件系統)

4.基于zookeeper的主從（levelDB Master/Slave詳細說明）

第一步:zookeeper集群搭建

server.1=lvmama01:2888:3888
server.2=lvmama02:2888:3888
server.3=lvmama03:3888:3888

第二步:activemq集群搭建修改activemq.xml文件:

第三步:分別啟動三臺activemq(仔細查看日志):

1.啟動第一臺機器(lvmama01:192.168.187.11)

2.啟動第二臺機器(lvmama02:192.168.187.12)

3.第三臺啟動同第二臺

第三步:查看是否啟動成功(沒成功可以查看activemq.log日志)

啟動成功后通過zkCli.sh可以看到已創建leveldb-stores如下:

第四步：通過流量器訪問web管理頁面(注意只有master機器可以訪問)

第五步:測試

        String userName = ActiveMQConnectionFactory.DEFAULT_USER;
        String password = ActiveMQConnectionFactory.DEFAULT_PASSWORD;
        String brokerURL = "failover:(tcp://192.168.187.11:61616,tcp://192.168.187.12:61616,tcp://192.168.187.13:61616)?Randomize=false";

        //2. 通過ConnectionFactory建立一個Connection連接，并且調用start方法開啟
        ConnectionFactory connectionFactory = new ActiveMQConnectionFactory(userName, password, brokerURL);
        Connection connection = connectionFactory.createConnection();
        connection.start();

        //3. 通過Connection創建Session，用于接收消息[第一個參數：是否啟用事務；第二個參數：設置簽收模式]
        Session session = connection.createSession(false, Session.CLIENT_ACKNOWLEDGE);

        //4. 通過Session創建Destination對象
        Destination destination = session.createQueue("cluster-queue");

        //5. 通過Session創建發送或接受對象
        MessageProducer messageProducer = session.createProducer(null);
        

運行結果(此時發送的目標為192.168.187.11):

Connected to the target VM, address: "127.0.0.1:12266", transport: "socket"
 INFO | Successfully connected to tcp://192.168.187.11:61616
生產者：Hello MQ:1
生產者：Hello MQ:2
生產者：Hello MQ:3
生產者：Hello MQ:4
生產者：Hello MQ:5
生產者：Hello MQ:6
生產者：Hello MQ:7
生產者：Hello MQ:8
生產者：Hello MQ:9

此時將activemq master服務停止,集群自動重新選舉 lvmama02(192.168.187.12)成為Master

我們再試運行測試用例發現消息任然可以發送，只不過發送的目標變為192.168.187.12

Connected to the target VM, address: "127.0.0.1:12400", transport: "socket"
 INFO | Successfully connected to tcp://192.168.187.12:61616
生產者：Hello MQ:1
生產者：Hello MQ:2
生產者：Hello MQ:3
生產者：Hello MQ:4
生產者：Hello MQ:5
生產者：Hello MQ:6
生產者：Hello MQ:7
生產者：Hello MQ:8
生產者：Hello MQ:9

1.安裝Jmeter測試工具，參考

2.新建jndi.properties到jmeter/bin目錄下

//ActiveMQ jar包中init所需的類名
java.naming.factory.initial = org.apache.activemq.jndi.ActiveMQInitialContextFactory

//ActiveMQ的地址
java.naming.provider.url = tcp://127.0.0.1:61616

//連接工廠名稱
connectionFactoryNames = connectionFactory

//p2p 隊列名稱
queue.MyQueue = example.MyQueue
topic.MyTopic = example.MyTopic

3.把配置文件打到ApacheJMeter.jar 中 在jmeter/bin目錄下運行

  jar uf ApacheJMeter.jar jndi.properties

4.下載Activemq,并加activemq-all-5.15.3.jar添加到Jmeter/lib下

5.配置Jmeter測試p2p模式

新建線程組

新建JMS Point-to-Point采樣并配置(參考jndi.properties)

6.進行測試(單線程+60s+10000條消息)

測試結果:

Jmeter官網測試結果:

可能由于機器原因，測試結果差距蠻大 ^_^