ActiveMQ 是由 Apache 出品的一款开源消息中间件，旨在为应用程序提供高效、可扩展、稳定、安全的企业级消息通信。它的设计目标是提供标准的、面向消息的、多语言的应用集成消息通信中间件。ActiveMQ 实现了 JMS 1.1 并提供了很多附加的特性，比如 JMX 管理、主从管理、消息组通信、消息优先级、延迟接收消息、虚拟接收者、消息持久化、消息队列监控等等。其主要特性有：
在开始学习muleESB之前，我们先看什么是mule和什么是ESB。可以帮助我们深入的学习和理解。
现在你已经在Studio中构建了一个基本的应用程序，下面我们需要配置每个单独的元素。
ActiveMQ的集群部署方式主要有三种： Master-Slave部署方式（又分为基于共享文件和数据库的方式） Broker-Cluster部署方式 Master-Slave与Broker-Clus
http://blog.csdn.net/xiajun07061225/article/details/47068451
这种模式是基于文件共享锁的高可用集群，个人理解其实是一种 Failover 模式，可以是一主一从，也可以是一主两从。
1. ActiveMQ 高可用集群方案介绍 http://activemq.apache.org/clustering.html 基于jdbc 基于kahaDB http://activemq.
Java Message Service（JMS）是SUN提出的旨在统一各种MOM（Message-Oriented Middleware ）系统接口的规范，它包含点对点（Point to Point，PTP）和发布/订阅（Publish/Subscribe，pub/sub）两种消息模型，提供可靠消息传输、事务和消息过滤等机制。
docker搭建单体activemq 查询镜像 docker search activemq 取start最多的镜像 docker pull docker.io/webcenter/activemq 启动镜像容器 docker run -d --name activemq -p 61616:61616 -p 8161:8161 --restart=always docker.io/webcenter/activemq:latest 访问web页面 http://宿主机IP:8161 #默认账号:admi
单个 MQ 节点总是不可靠的，一旦该节点出现故障，MQ 服务就不可用了，势必会产生较大的损失。这里记录 activeMQ 如何开启主从备份，一旦 master（主节点故障），slave（从节点）立即提供服务，实现原理是运行多个 MQ 使用同一个持久化数据源，这里以 jdbc 数据源为例。同一时间只有一个节点（节点 A）能够抢到数据库的表锁，其他节点进入阻塞状态，一旦 A 发生错误崩溃，其他节点就会重新获取表锁，获取到锁的节点成为 master，其他节点为 slave，如果节点 A 重新启动，也将成为 slave。
单个MQ节点总是不可靠的，一旦该节点出现故障，MQ服务就不可用了，势必会产生较大的损失。这里记录activeMQ如何开启主从备份，一旦master（主节点故障），slave（从节点）立即提供服务，实现原理是运行多个MQ使用同一个持久化数据源，这里以jdbc数据源为例。同一时间只有一个节点（节点A）能够抢到数据库的表锁，其他节点进入阻塞状态，一旦A发生错误崩溃，其他节点就会重新获取表锁，获取到锁的节点成为master，其他节点为slave，如果节点A重新启动，也将成为slave。
断线重连机制是ActiveMQ的高可用性具体体现之一。ActiveMQ提供failover机制去实现断线重连的高可用性，可以使得连接断开之后，不断的重试连接到一个或多个brokerURL。
消息中间件的必要性 传统的用法 如果每增加一个服务就要修改登陆系统里的调用的话，非常的麻烦而不具备扩展性 通过消息中间件解耦，新拓展的功能就只需要订阅登陆信息 好处 解耦 异步 横向扩展 安全可靠，持
本周收到的是一篇关于使用Apache Camel整合企业中各种软件的教程，涉及到从基础到Kubernetes集成。推荐直接看原文：
消息同步发送和异步发送 ActiveMQ支持同步、异步两种发送模式将消息发送到broker上。 同步发送过程中，发送者发送一条消息会阻塞直到broker反馈一个确认消息，表示消息已经被broker处理。这个机 制提供了消息的安全性保障，但是由于是阻塞的操作，会影响到客户端消息发送的性能 异步发送的过程中，发送者不需要等待broker提供反馈，所以性能相对较高。但是可能会出现消息丢失的情况。所 以使用异步发送的前提是在某些情况下允许出现数据丢失的情况。 默认情况下，非持久化消息是异步发送的，持久化消息并且是在非事务模式下是同步发送的。 但是在开启事务的情况下，消息都是异步发送。由于异步发送的效率会比同步发送性能更高。所以在发送持久化消 息的时候，尽量去开启事务会话。 除了持久化消息和非持久化消息的同步和异步特性以外，我们还可以通过以下几种方式来设置异步发送
原文地址：https://dzone.com/articles/how-automatic-streaming-in-mule-4-beta-works
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，尽管JMS规范出台已经是很久的事情了，但是JMS在当今的J2EE应用中间仍然扮演着特殊的地位。
mule 它是一个以Java为核心的轻量级的消息框架和整合平台，基于EIP（Enterprise Integeration Patterns,由Hohpe和Woolf编写的一本书）而实现的。Mule的核心组件是UMO(Universal Message Objects，从Mule2.0开始UMO这一概念已经被组件Componse所代替)，UMO实现整合逻辑。UMO可以是POJO,JavaBean 等等。它支持30多种传输协议(file,FTP,UDP,TCP,email,HTTP,SOAP,JMS等)，并整
之前的版本：0.7.x，0.8.0，0.8.1.X，0.8.2.X，0.9.0.X，0.10.0.X。
# **kafka release reviews: what happen from kafka 0.10 to 2.6*
从 ActiveMQ 5.9 开始，ActiveMQ 的集群实现方式取消了传统的 Masster-Slave 方式.，增加了基于 Zookeeper + LevelDB 的 Master-Slave 实现方式，从 5.9 版本后也是官网推荐。需要注意的是 LevelDB 存储尚不支持存储与“延迟”和“计划任务消息”关联的数据。这些文件存储在单独的 non-replicated KahaDB 中。如果将“延迟”和“计划任务消息”与 replicated LevelDB 一起使用，则会发生意外结果，因为该消息将不会复制到 Slave Broker 上，当主服务器故障转移到从服务器时，该数据将不存在，不能实现消息的高可用。
登录网络服务 （以下简称F服务）接进来一个用户，然后用户会连接到会话管理服务（以下简称D服务）
Flink内置了一些基本数据源和接收器，并且始终可用。该预定义的数据源包括文件，目录和插socket，并从集合和迭代器摄取数据。该预定义的数据接收器支持写入文件和标准输入输出及socket。
Kafka Connect 是一种用于在 Apache Kafka 和其他系统之间可扩展且可靠地流式传输数据的工具。 它使快速定义将大量数据移入和移出 Kafka 的连接器变得简单。 Kafka Connect 可以摄取整个数据库或从所有应用程序服务器收集指标到 Kafka 主题中，使数据可用于低延迟的流处理。 导出作业可以将数据从 Kafka 主题传送到二级存储和查询系统或批处理系统进行离线分析。
说到消息中间件，估计大伙多多少少都能讲出来一些，ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka 等等各种以及 JMS、AMQP 等各种协议，然而这些消息中间件各自都有什么特点，我们在开发中又该选择哪种呢？今天松哥就来和小伙伴们梳理一下。
ActiveMQ 是 Apache 流行、强大的开源消息传递和集成模式服务器，它完全支持 JMS 1.1(严格实现“点对点”和“发布/订阅”两种消息模型) 和 J2EE 1.4。作为实验，本文实现了 ActiveMQ 单服务器的安装及其管理，并概述了集群部署的方法。
Broker其实就是实现了用代码的形式启动了ActiveMQ将MQ嵌入到java代码中，以便随时用随时启动，在用的时候再去启动这样能节约资源，也保证了可靠性。
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。
（摘自：http://www.open-open.com/lib/view/open1400126457817.html）
activemq的消息分组是一个很有用的特性，首先需要说明的是该特性是针对queue的，对topic无感！
使用vm虚拟机安装两台centos7虚拟机，IP分别为192.168.30.139和140 注意防火墙问题，实验环境可选择关闭防火墙
点对点模型是基于队列的，生产者发消息到队列，消费者从队列接收消息，队列的存在使得消息的异步传输成为可能。
Apache Flink 作为流式处理领域的先锋，为实时数据处理提供了强大而灵活的解决方案。其中，KafkaSink 是 Flink 生态系统中的关键组件之一，扮演着将 Flink 处理的数据可靠地发送到 Kafka 主题的角色。本文将深入探讨 KafkaSink 的工作原理、配置和最佳实践，帮助读者全面掌握在 Flink 中使用 KafkaSink 的技巧和方法。
最近，项目中使用到了ActiveMQ获取第三方推送过来的数据。具体背景是：公司需要监控全国各地车辆实时运行的GPS数据，但监控本身不是公司做的，而是交给第三方公司做，第三方采集GPS数据后推送给我们。全国各地，近万台车辆，每台车辆每隔几秒就发送一次GPS位置数据，如果我们提供API给第三方公司去调用，显然无论是第三方还是我们这边，服务器都是是扛不住的，这么做也是不合理的，于是，便采取了消息队列，第三方采集到的数据直接推送到消息队列代理服务器，而己方从消息队列服务器取数据处理。以下对项目实践及其中遇到的一些问题及解决进行概要总结。
如果要从2.1.x之前的版本升级，请参阅以下注释，以了解用于存储使用者偏移量的架构的更改。将inter.broker.protocol.version更改为最新版本后，将无法降级到2.1之前的版本。
两个系统或两个客户端之间进行消息传送，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系统的集成。通过提供消息传递和消息排队模型，它可以在分布式环境下扩展进程间的通信。
0x00 - About Jolokia Jolokia 是一个通过 HTTP 的 JMX 连接器，提供了类 RESTful 的操作方式，可以通过 POST JSON 的方式访问和修改 JMX 属性、执行 JMX 操作、搜索 MBean、列出 MBean 的 Meta-data 等。 Jolokia 支持提供了多种 Agents，包括 WAR Agent、OSGi Agent、JVM Agent 或者 Mule Agent。其中 WAR Agent 支持了多种 Web Server： JBoss 4.
上一篇介绍了基于ZK的ActiveMQ HA方案，虽然理解起来比较容易，但是有二个不足： 1) 占用的节点数过多，1个zk集群至少3个节点，1个activemq集群也至少得3个节点，但其实正常运行时，只有一个master节点在对外响应，换句话说，花6个节点的成本只为了保证1个activemq master节点的高可用，太浪费资源了。 2) 性能下降太明显，比起单节点的activemq，性能下降了近1个数量级。 这一篇将介绍基于networks of brokers的HA方案，不需要借助zk等第3方组件，
壹 下载 注意:别下成源文件了！ 带src的是源文件,如： Source download: kafka-0.10.1.0-src.tgz (asc, md5) 你应该下的是： Scala 2.11 - kafka_2.11-0.10.1.0.tgz (asc, md5) 推荐下载scala 2.11版本的 你可以登录Apache kafka 官方下载。 http://kafka.apache.org/downloads.html 贰 安装与启动 kafka的背景知识已经讲了很多了，让我们现在开始实践吧，假
kafka的背景知识已经讲了很多了，让我们现在开始实践吧，假设你现在没有Kafka和ZooKeeper环境。
第一篇博文深入浅出JMS(一)–JMS基本概念，我们介绍了JMS的两种消息模型：点对点和发布订阅模型，以及消息被消费的两个方式：同步和异步，JMS编程模型的对象，最后说了JMS的优点。
前言:JMS即Java消息服务（Java Message Service）应用程序接口，是一个Java平台中关于面向消息中间件（MOM）的API，用于在两个应用程序之间，或分布式系统中发送消息，进行异步通信。Java消息服务是一个与具体平台无关的API，绝大多数MOM提供商都对JMS提供支持。
Apache Kafka 是一个分布式开源流平台，被广泛应用于各大互联网公司。Kafka 设计之初被用于消息队列，自 2011 年由 LinkedIn 开源以来，Kafka 迅速从消息队列演变为成熟的事件流处理平台。
Kafka 设计之初被用于消息队列，自 2011 年由 LinkedIn 开源以来，Kafka 迅速从消息队列演变为成熟的事件流处理平台。
Kafka 具有四个核心 API，借助这些 API，Kafka 可以用于以下两大类应用：
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