Kafka和ActiveMQ是两种流行的消息中间件系统，都被广泛用于构建可扩展的、高性能的分布式应用。它们各自有着一些独特的优势和实现方式。
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。它可以实现高性能、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。
消息队列是一种将消息从发送者传递到接收者的机制，被广泛应用于分布式系统、异步处理等场景。 例如，在电商网站上，当顾客下订单时，订单信息被发送到一个消息队列，消费者可以从这个队列读取订单信息并处理，这样可以提高订单处理的效率和灵活性，并且系统可以自动处理过载情况。
具有一到五年开发经验，需要学习内容很多,JVM/分布式/高并发/性能优化/Spring MVC/Spring Boot/Spring Cloud/MyBatis/Netty源码分析等. 01、透彻理解Tomcat原理手写动静态资源的实现 02、分享能源领域的分布式监测系统架构 03、分布式系统关键技术Rpc框架详解与实现 04、自己写一个SpringMVC框架 05、使用Jsoup实现网页爬虫功能 06、JAVA高级进阶之NIO通信架构原理详解 07、高手必过之路透彻理解Spring容器IOC的原理分析
对于消息队列组件，在大数据技术生态当中，是有着多种解决方案的，在实际的开发任务当中，往往需要根据具体的需求，去规划解决方案。今天的大数据开发学习分享，我们主要来讲讲常用的四种消息队列的对比。
进入十一月，最火热的话题与期待的日子自然是双十一狂欢购物节了，作为程序员的你除了要清空自己的购物车之外，最关心的是不是双十一架构技术是如何承受亿级用户流量的冲击，又是如何在分布式架构中实现单点登陆，形成支持高并发，高可用的分布式架构技术呢？下面小编就来帮你总结如何从0到1学习分布式架构技术，如何实现从小白到架构师的蜕变！！
01 高可用 负载均衡（负载均衡算法） 反向代理 服务隔离 服务限流 服务降级（自动优雅降级） 失效转移 超时重试（代理超时、容器超时、前端超时、中间件超时、数据库超时、NoSql超时） 回滚机制（上
1.背景 最近因为工作需要，调研了追求高吞吐的轻量级消息系统Kafka，打算替换掉线上运行的ActiveMQ，主要是因为明年的预算日流量有十亿，而ActiveMQ的分布式实现的很奇怪，所以希望找一个适合分布式的消息系统。 以下是内容是调研过程中总结的一些知识和经验，欢迎拍砖。 2.基础知识 2.1.什么是消息队列 首先，我们来看看什么是消息队列，维基百科里的解释翻译过来如下： 队列提供了一种异步通信协议，这意味着消息的发送者和接收者不需要同时与消息保持联系，发送者发送的消息会存储在队列中，直到接收者拿到它。
这里推荐几个自己写的范例项目，主要采用SSM（Spring+SpringMVC+Mybatis）框架，分布式架构采用的是（dubbo+zookeeper）。范例项目的好处是简单易懂，在架构一个新的项目的时候可以直接当成脚手架来用，方便快速开发，另外项目中涉及到以及未来可能涉及到的知识点都会不断完善。 三个项目是互相发展而来的，依次为（不断完善中）： 一、优雅的SSM架构(Spring+SpringMVC+Mybatis） Github地址：https://github.com/wosyingjun/beau
ActiveMQ是最常用、特性最丰富的消息中间件，通常用于消息异步通信、削峰解耦等多种场景，是JMS规范的实现者之一。功能丰富到什么程度呢？支持大部分消息协议，而且支持XA。
Github地址：https://github.com/wosyingjun/beauty_ssm
一，JAVA架构师 1、语法：Java 程序员必须比较熟悉语法，在写代码的时候IDE 的编辑器对 某一行报错应该能够根据报错信息 知道是什么样的语法错误并且知道任何修 正。 2、命令：必须熟悉JDK 带的一些常用命令及其常用选项，命令至少需要熟 悉：appletviewer、 HtmlConverter、jar、 java、 javac、javadoc、javap、 javaw、native2ascii、serialver，如果这些命令你没有全部使用过，那么你对 java 实际上还很不了解。 3、工具 ：必
采用了spring+quartz+fastjson+rabbitmq来实现。和传统SEDA架构区别比较大的地方在于：
ActiveMQ 是Apache出品，最流行的，能力强劲的开源消息总线。ActiveMQ 是一个完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范的 JMS Provider实现
消息队列是当代分布式系统架构中非常重要的一部分，在应用解耦、流量削峰、异步通信等方面有非常多的应用场景。目前最为我们所熟知的消息队列有：ActiveMQ、Kafka、RabbitMQ、Pulsar和RocketMQ，他们都有哪些优势和劣势， 我们应该如何选择呢？相信这是摆在很多开发者面前的问题。
我们来想一下，要在项目中使用一个新技术，是不是应该先了解市面上都有哪些常用的框架，所以应该从技术调研开始，选择合适的框架应用于我们的项目。
“RabbitMQ？”“Kafka？”“RocketMQ？”...在日常学习与开发过程中，我们常常听到消息队列这个关键词，可能你是熟练使用消息队列的老手，又或者你是不懂消息队列的新手，不论你了不了解消息队列，本文都将带你搞懂消息队列的一些基本理论。如果你是老手，你可能从本文学到你之前不曾注意的一些关于消息队列的重要概念，如果你是新手，相信本文将是你打开消息队列大门的一板砖。
在一个事务正在进行的同时，发出消息给其他的业务，如果消息发送失败，或者消息的执行失败，则回滚消息，重复执行，反复执行失败后，记录失败信息，后期补充性的处理；在消息系统中开启事务，消息的事务是指，保证消息被正常消费，否则回滚的一种机制
一个是3个字，另一个2个字 集群一般被分为三种类型，高可用集群（High-availability (HA) clusters ）如RHCS、LifeKeeper等，负载均衡集群（Load balancing clusters ）如LVS等、高性能运算集群（High-performance (HPC) clusters）;分布式应该是高性能运算集群范畴内。 Restful+ZooKeeper+FastDFS+ActiveMQ+Nginx+Dubbo+Maven+Druid+Tomcat+MySQL+Spri
常用的 MQ组件有 Kafka、RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、ZeroMQ、MetaMQ。当然 Kafka的功能更加强大，其它 MQ都有自己的特点和优势，如下：
时下流行的两款IDE工具多为idea，Eclipse等产品，相比之下，idea更便捷，以页面样式，快捷性赢得了市场大部分开发者的喜爱。
对于即时通讯网来说，所有的技术文章和资料都在围绕即时通讯这个技术方向进行整理和分享，这一次也不例外。对于即时通讯系统（包括IM、消息推送系统等）来说，MQ消息中件间是非常常见的基础软件，但市面上种类众多、各有所长的MQ消息中件间产品，该怎么去选择？这是个问题！
1. 单体架构 2. 分布式系统架构 3. 基于消息中间件的分布式系统架构 4. 消息中间件概述 1. 什么是消息中间件 利用高效可靠的消息传递机制进行平台无关的数据交流。 并基于数据通信来进行分布式
大家好，我是田哥。最近给大家整理了一份分布式面试题，一共有121道，后面会不断增加，争取做到全网最全的分布式面试题。大部分题目都是来自小伙伴们在面试中被问到后，反馈到我这里的。也由此可知，下一个被问到的估计就是你。
基于SOA的分布式高可用架构和微服务架构，是时下如日中天的互联网企业级系统开发架构选择方案。在核心思想上，两者都主张对系统的横向细分和扩展，按不同的业务功能模块来对系统进行分割并且使用一定的手段实现服务之间的通信，并且基于弹性云服务搭建高可用的分布式解决方案。
消息队列是分布式应用间交换信息的重要组件，消息队列可驻留在内存或磁盘上, 队列可以存储消息直到它们被应用程序读走。
消息中间件的作用就是用来异步化并发能力的一个载体，不仅如此，它仍然需要在架构上保证很多能力，高可用，高并发，可扩展，可靠性，完整性，保证顺序等，光是这些都已经让各种设计者比较头疼了； 更有一些变态的需求，例如慢消费，不可重复等需要花的设计代价是相当高的，所以不要盲目的迷信开源大牛，对于很多机制，几乎都要重建；建立一个符合所有业务，好用，通用的私有云，没那么简单。
大型网站系统架构的演进都是随着业务增长不断演进，所有的出发点都是为了满足业务需求。最初访问量下，功能简单时，单体软件可以解决所有问题；后来访问量逐渐增大，功能愈加丰富，此时单体软件的架构逐渐成为开发和运维的瓶颈。所以微服务拆分，集群化部署，消息中间件，内存数据库，数据库中间件等解决方案逐渐走进视野。
简单来讲，锁是用来控制多线程执行对资源的并发访问的。比如当一个资源只允许在任意时刻只有一个执行线程对其进行写操作，那当其他线程要访问资源时，就必须要检查该该资源上是否存在写操作锁，如果存在，必须要等待锁的释放并获得锁之后才能对资源进行访问。
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即对系统进行横向划分。比如进行MVC分层，又可分为接入层、业务层、核心数据层。应当禁止跨层调用以及逆向调用。
第一轮非常重要，第一面能通过，后续被录用的可能性就比较高了，建议系统性的学习面试题目
.Net 分布式云平台基础服务建设说明概要 1） 背景 建设云平台的基础框架，用于支持各类云服务的业务的构建及发展。 2） 基础服务 根据目前对业务的理解和发展方向，总结抽象出以下几个基础服务，如
一、分布式系统的经典基础理论 1、分布式系统设计的两大思路：中心化和去中心化 中心化：中心化的设计思想在自然界和人类生活中是如此的普遍和自然，它的设计思想也很简单，分布式集群中的节点按照角色分工，可以分为两种角色--“领导”和“干活的”，中心化的一个思路就是“领导”通常分发任务并监督“干活的”，谁空闲了就给它安排任务，谁病倒了就一脚踢出去，然后把它的任务分给其他人；中心化的另一个思路是领导只负责生成任务而不再指派任务，由每个“干活的”自发去领任务。 去中心化：全球IP互联网就是一个典型的去中心化的分布式控
Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发，之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一种快速、可扩展的、设计内在就是分布式的，分区的和可复制的提交日志服务。
Apache ActiveMQ，作为一款开源的消息中间件，广泛应用于Java平台，为分布式系统提供了高效、可靠的消息传递服务。它实现了Java消息服务（JMS）规范，支持多种消息协议，如AMQP、MQTT等。本文旨在快速概述ActiveMQ的核心功能、常见问题、易错点及其规避策略，并通过实例代码加深理解。
阿里巴巴有2大核心的分布式技术，一个是OceanBase，另一个就是RocketMQ。在实际项目中已经领教过RocketMQ的强大，本人计划写一个RocketMQ实战系列，将涵盖RocketMQ的简介，环境搭建，初步使用、API详解、架构分析、管理员集群操作等知识。
有人回答说这只能是大企业或者互联网企业工程师才能拿到。也许是的，小公司或者非互联网企业拿两万的不太可能是码农了，应该已经转管理。还有区域问题，这个不在我的考虑范围内，因为除了北上广深杭，其他地方也很难达到。 还有人提到这个水平不止2w，其实工资是跟面试表现有关的，也跟其他综合水平有关，比如你是985，top10，或者研究生学历，也或者懂点node，懂点大数据等等，或者表达能力强，击中面试官痛点都会加分。如果你达到我说的水准，起薪就是2w，有其他优秀的表现还会在这个基础上加分。但纯JAVA方面待遇是比较吻合的
MQ是把消息和队列结合起来，称为消息队列（MessageQueue），是基础数据结构中“先进先出”的一种数据结构。指把要
比较目前主流的三种MQ, ActiveMQ虽然也很好但是, 现在除了传统的行业, 以及老系统, 基本很少被使用了, 所以就不考虑ActiveMQ了, 因为很多传统行业一般也都是RabbitMQ
秒杀商品的库存都会放到redis缓存中，在客户下单时就减库存，我们设置库存库存闸值，用于某些商品数量非单件不可分割，减完库存会判断库存是否为大于库存闸值，如果小于,表示库存不足，刚才减去的数量再恢复，整个过程使用redis的watch锁 。
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，以及实现高性能，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。
消息队列是最古老的中间件之一，从系统之间有通信需求开始，就自然产生了消息队列。如果你还没有用过消息队列，那是时候好好学习一下了。本文告诉什么是消息队列，为什么需要消息队列，常见的消息队列有哪些， RabbitMQ 的部署和使用。
1、用户向服务器发送请求，请求被SpringMVC的前端控制器DispatcherServlet截获。 2、DispatcherServlet对请求的URL（统一资源定位符）进行解析，得到URI(请求资源标识符)，然后根据该URI， 通过配置或注解调用HandlerMapping找到Handler配置的所有相关的对象，包括Handler对象以及Handler对象对应的拦截器， 这些对象都会被封装到一个HandlerExecutionChain对象当中返回DispatcherServlet。 3、前端控制器根据获得的Handler,请求HandlerAdapter处理多种Handler,调用Handler实际处理请求的方法。 4、提取请求中的模型数据，开始执行Handler(Controller) 5、Handler执行完成后，向DispatcherServlet返回一个ModelAndView对象。 6、根据返回的ModelAndView对象，请求ViewResolver(视图解析器)将逻辑视图解析成真正的视图并返回view给前端控制器。 7、渲染视图将model数据转换为response响应 8、把响应结果给返回给客户端。
Dissecting Message Queues 概述： 我花了一些时间解剖各种库执行分布式消息。在这个分析中，我看了几个不同的方面，包括API特性，易于部署和维护，以及性能质量.。消息队列已经被分为两组：brokerless和brokered。 brokerless消息队列是对等的，没有中间商参与信息的传递，而brokered队列有一些服务器端点之间。 性能分析的一些系统： Brokerless nanomsg ZeroMQ Brokered ActiveMQ
在分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦。现在开源的消息中间件有很多,前段时间产品 RocketMQ (MetaQ的内核) 也顺利开源,得到大家的关注。
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