Spring-ActiveMQ

В сфере разработки и тестирования программного обеспечения широко используются очереди сообщений в различных сценариях, таких как асинхронная обработка бизнес-логики, развязка системы, распределённая коммуникация и контроль высокого параллелизма. В данном проекте используется платформа Spring для интеграции популярного открытого промежуточного программного обеспечения ActiveMQ, предоставляя функции добавления и чтения сообщений из ActiveMQ.

Проект сравнивает два режима: производитель-потребитель и издатель-подписчик, и описывает следующие особенности:

1. Запуск ActiveMQ и доступ к нему через HTTP по адресу http://localhost:8080/demo.
2. Регистрация двух потребителей и подписчиков для обработки сообщений в проекте. Когда сообщение поступает в ActiveMQ, потребители и подписчики автоматически получают соответствующие сообщения. Два потребителя обрабатывают сообщения по очереди, а два подписчика одновременно подписываются на все сообщения.
3. Добавление сообщений путём ввода текста в соответствующем поле. После отправки четырёх сообщений можно наблюдать результаты в консоли. Каждое сообщение получает только один потребитель.
4. Повторная отправка четырёх сообщений через режим публикации. Результаты подписки показывают, что каждое опубликованное сообщение может быть получено обоими подписчиками.
5. Вывод: каждое отправленное сообщение может быть прочитано только одним потребителем, в то время как опубликованные сообщения могут быть повторно прочитаны каждым подписчиком. Это основное различие между двумя режимами, и выбор зависит от конкретных требований приложения.

ActiveMQ кластеризация

Принцип работы ActiveMQ кластера:

• Один сервер ActiveMQ является главным, остальные — ведомыми. Выбор главного сервера зависит от Zookeeper. Если Zookeeper недоступен, ActiveMQ кластер не работает. Клиенты взаимодействуют с главным сервером, ведомые серверы синхронизируют данные с ним. При выходе из строя главного сервера, один из ведомых серверов автоматически становится главным. Для нормальной работы кластера требуется, чтобы более половины серверов были доступны.
• В одном ActiveMQ кластере одновременно может работать только один главный сервер. Чтобы избежать единой точки отказа, можно создать несколько кластеров и настроить их соединение. Все очереди, производители и потребители в разных кластерах могут совместно использовать ресурсы, обеспечивая балансировку нагрузки и горизонтальное масштабирование кластера.

Создание первого ActiveMQ кластера (версия 5.14.5):

Необходимо выбрать сервер, скопировать папку установки ActiveMQ дважды и выполнить настройку:

• Изменить файл conf/jetty.xml, указав порт веб-консоли 8361 для одной копии, 8362 для другой и 8363 для третьей.
• В файле conf/activemq.xml изменить адаптер сохранения данных, указав адрес Zookeeper, путь к хранилищу и порт для каждого сервера.
• Настроить порты для разных транспортных протоколов (openwire, amqp, stomp, mqtt, ws) на каждом сервере.

Это перевод основного содержания исходного текста. Он может содержать неточности или ошибки, так как исходный текст содержит технические термины и конструкции, которые сложно точно перевести без контекста. boot整合activiti工作流引擎实现OA开发

Ruoyi-boot集成工作流引擎Flowable实例

[Spring]发布与调用REST风格的WebService

[Spring boot]整合Axis调用SOAP风格的web服务

[Spring boot]整合Apache Shiro实现RBAC权限控制

Использование Spring security для реализации RBAC

[Spring boot]整合mongoDB文档数据库实现增删改查

[Spring]连接Redis实现缓存

[Spring]连接图存数据库Neo4j实现增删改查

[Spring boot]整合列存数据库hbase实现增删改查

[Spring platform]整合消息队列ActiveMQ实现发布订阅、生产者消费者模型（JMS）

[Spring boot]整合消息队列RabbitMQ实现四种消息模式（AMQP）

[Spring boot]整合kafka 2.1.0实现大数据消息管道

[Spring boot]整合websocket实现即时通讯

[Spring security]整合oauth2实现token认证

[Spring boot]整合MinIO客户端实现文件管理

23 вида дизайна, исходный код, комментарии, сценарии использования

Примеры использования ETL инструмента Kettle

Руководство по Git и стратегии управления ветками

Построение реального времени с использованием Apache Doris

zookeeper: принципы, архитектура, сценарии использования и визуализация

[Spring boot] интеграция Apache dubbo v2.7.5 для управления распределёнными службами (архитектура SOA)

Реализация микросервисной архитектуры с использованием Spring Cloud Alibaba v2.2.7

Создание потокового озера данных с помощью Apache Paimon

Организация облачных сервисов с использованием Kubernetes, Docker, GitLab и Spring Cloud

Распределённые вычисления с использованием Spark

Выполнение потоковых и пакетных вычислений с использованием Flink

Настройка высокодоступного кластера nginx и балансировщика нагрузки Tomcat

mycat для реализации репликации главного подчиненного устройства MySQL, разделения чтения и записи, разделения таблиц и библиотек, балансировки нагрузки и высокой доступности

«Elasticsearch: поиск и анализ данных на практике» исходный код

Разработка распределённых транзакций на основе надёжных сообщений и конечной согласованности (activeMQ)

[Spring boot dubbo] интеграция seata для обеспечения распределённых транзакций

Интеграция Spring cloud alibaba и seata для распределённых транзакций

Контроль параллелизма: реализация механизмов блокировки базы данных и уровней изоляции транзакций

Параллельный контроль: использование redission для распределённой блокировки

Параллельный контроль: использование zookeeper для распределённой блокировки

Многопоточное программирование на Java

Параллельное управление: использование netty для высокопроизводительной связи NIO

Примечание: в запросе присутствуют ссылки на внешние ресурсы, которые не были включены в ответ.