工作到3年左右很大一部分程序员都想提升自己的技术栈，开始尝试去阅读一些源码，例如Spring、Mybaits、Dubbo等，但读着读着发现越来越难懂，一会从这过来一会跑到那去。甚至怀疑自己技术太差，慢慢也就不愿意再触碰这部分知识。
编程开发这条路上的知识是无穷无尽的，就像以前你敢说精通Java，到后来学到越来越多只想写了解Java，过了几年现在可能想说懂一点点Java。当视野和格局的扩大，会让我们越来越发现原来的看法是多么浅显，这就像站在地球看地球和站在宇宙看地球一样。但正因为胸怀和眼界的提升让我们有了更多的认识，也逐渐学会了更多的技能。虽然不知道的越来越多，但也因此给自己填充了更多的技术栈，让自己越来越强大。
适配器模式（Adapter）指的是将一个类的接口转换成另一个可以兼容的接口。比如我们日常生活中的转换头、古早时期使用的电池万能充，就相当于程序中使用的适配器模式。
DataBand（数据帮），快速采集清洗，数据分析，预测分析，人工智能赋能服务，是一站式的大数据平台。我们致力于通过提供智能应用程序、数据分析和咨询服务来提供最优解决方案
细心的你可能发现了，本系列课程中竟然出现了三个课时都是在说消息队列，第 10 课时讲了程序级别的消息队列以及延迟消息队列的实现，而第 15 课时讲了常见的消息队列中间件 RabbitMQ、Kafka 等，由此可见消息队列在整个 Java 技术体系中的重要程度。本课时我们将重点来看一下 Redis 是如何实现消息队列的。
前言 一个JMS消息分为： 1.消息头 2.属性 3.消息体（有效负载） 1.消息头 1.1 系统默认分配的消息头 a. JMSDestination ：Topic 和Queue用此属性标识目的地，二者都是Destination类型。 javax.jms.Message接口有对应的getJMSDestination()方法。 b.JMSDeliveryMode：传送模式： 持久化 ： javax.jms.DeliveryMode.PERSISTENT
一、中间件 中间件处于应用软件和系统软件之间，是一种以自己的复杂换取企业应用简单化的可复用的基础软件。 在中间件产生以前，应用软件直接使用操作系统、网络协议和数据库等开发，开发者不得不面临许多很棘手的问题，如操作系统的多样性，繁杂的网络程序设计和管理，复杂多变的网络环境，数据分散处理带来的不一致性，性能和效率、安全问题等等。这些问题与用户的业务没有直接关系，但又必须解决，耗费了大量有限的时间和精力。于是，有人提出将应用软件所要面临的共性问题进行提炼、抽象，在操作系统之上再形成一个可复用的部分，供
如果需要和新的系统建立通信或删除已建立的通信，都需要修改代码，这种方案显然耦合度很高。
在这个商业世界中，如果你占领了概念高地就意味着有种先天的优势。就好比你给自己起了一个名字叫Java。
RabbitMQ现在用的也比较多，但是没有过去那么多啦。现在很多的流行或者常用技术或者思路都是从过去的思路中演变而来的。了解一些过去的技术，对有些人来说可能会产生众里寻他千百度的顿悟，加深对技术的理解，更好的应用于工作中去。
对于RabbitMQ其他知识体系，本文中就不仔细讲解了，先列出系列核概念，帮助大家建立知识体系；
消息中间件是目前比较流行的一个中间件，其中RabbitMQ更是占有一定的市场份额，主要用来做异步处理、应用解耦、流量削峰、日志处理等等方面。
公众号改版后文章乱序推荐，希望你可以点击上方“Java进阶架构师”，点击右上角，将我们设为★“星标”！这样才不会错过每日进阶架构文章呀。
本文是《Docker下RabbitMQ四部曲》系列的第三篇，实战两个基于SpringBoot的工程，分别用来生产和消费RabbitMQ消息；
1983年孟买26岁的工程师Vivek Ranadive设想一种软件总线，同年Teknekron诞生了。
观察者模式（Observer Design Pattern）,也叫做发布订阅模式（Publish-Subscribe Design Pattern）、模型-视图（Model-View）模式、源-监听器（Source-Listener）模式、从属者（Dependents）模式。指在对象之间定义一个一对多的依赖，当一个对象状态改变的时候，所有依赖的对象都会自动收到通知。
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
从1995年GoF提出23种设计模式到现在，25年过去了，设计模式依旧是软件领域的热门话题。设计模式通常被定义为：
基于mq来实现延迟任务方案，相信各位很容易就可以想到mq中的延迟队列，延时队列就是用来存放需要在指定时间被处理的元素的队列。
广播消费： 当使用广播消费模式时， 消息队列 RocketMQ 会将每条消息推送给集群内所有注册过的客户端， 保证消息至少被每台机器消费一次。
中间件：中间件是一种介于操作系统和应用软件之间的一种软件，它使用系统软件所提供的基础服务（功能），衔接网络上应用系统的各个部分或不同的应用，能够达到资源共享、功能共享的目的。 若是以新一代的中间件系列产品来组合应用，同时配合以可复用的商务对象构件，则应用开发费用可节省至80%。
两种方式各有优劣，打电话可以立即得到响应，但是你却不能跟多个人同时通话。发送邮件可以同时与多个人收发邮件，但是往往响应会有延迟。
4）分库分表有哪几种分法，如何解决数据分布不均匀的问题，如果避免查询某个字段扫全库全表的情况
JMeter 默认是不支持 Dubbo 接口测试的，但是我们可以通过拓展的插件或 jar 包实现此功能。
MQ是消息服务中间件，基于高可用分布式集群技术，是消费模式基于发布订阅模式的消息系统。支持Java，C++以及.NET，PHP，Python，为分布式应用系统提供异步解耦、削峰填谷的能力，具备海量消息堆积、高吞吐、可靠重试等特性。具有消息查询，消息回溯(不是消息撤回，也不支持消息撤回)，消息轨迹查询，堆积监控报警功能。 MQ协议支持接入方式 : TCP、HTTP(RESTful 风格)、MQTT。MQ支持公网访问，但可用性较低。 MQ应用场景 : 分布式事务，物联网应用，实时计算(将产生的数据实时流入到实时计算引擎来实现)，同步大规模缓存。 实时计算引擎一般有 : Spark / Storm / EMR / ARMS / BeamRunner。 MQ拥有管理工具 : Web控制台，Open API，mqadmin命令集。拥有微消息队列(LMQ)，RocketMQ消息队列，Kafka消息队列，跨域中继服务(CRS)等组件。 Web控制台提供消息查询、消息轨迹查询、重置消费位点、资源统计、监控报警等操作。消息查询有三种方式 :** 根据Message ID(精确查询)，Message Key(模糊查询)以及Topic查询(范围查询)，HTTP消息目前只支持Message ID和Topic两种查询方式。** 消息轨迹查询只支持TCP和HTTP协议，可追踪消息从生产者发出到消费者消费的整个链路中各个相关节点的时间地点。 重置消费位点可跳过堆积的消息，即不想消费这部分消息，或者只想消费某个时间点后的消息（这些消息不论之前是否消费过）。 资源报表可对消息发送和消息消费的数据进行统计，暂不支持HTTP消费数据的统计查询。 监控报警一般用在消息堆积数或者延迟时间超过阈值之后，对报警接收人发送短信，如果发现消息堆积很多，可检查阈值是否设置过小导致消息堆积，可调整业务代码或者对消费者进行扩容，可使用jstack查看是否消费线程阻塞。 微消息队列(LMQ)基于MQTT(Message Queuing Telemetry Transport 消息队列遥测传输)协议，标准协议端口为1883，支持加密SSL，WebSocket，Flash接入方式。协议重要部分主要分为 : MQ Core Service(负责底层的消息存储和分发)，MQ私有协议服务器以及MQTT协议网关服务器(负责对客户端提供服务和协议转换)。主要使用场景有 : 直播互动、车联网、金融支付、即时聊天等。协议相关 : QoS(Quality of Service)指代消息传输的服务质量。它包括QoS0(最多分发一次)、QoS1(至少达到一次)和QoS2(仅分发一次)三种级别。cleanSession标识客户端建立TCP连接后是否关心之前状态(true or false)。 MQTT可进行实例管理(查看消息收发TPS、同时在线连接数、订阅关系数等信息，可设置实例报警)，可申请MQTT Topic，可为Topic申请MQTT Group ID(一组逻辑功能完全一致的节点共用的组名，代表一类相同功能的设备，必须拥有Topic的读写权限)。可进行签名计算和签名生成。 MQTT可获取离线消息，可主动拉取离线消息，客户端每次拉取消息数量最多为30条，拉取请求的最大频率限制为5次/秒。离线消息优先级低，对其进行有限和最终能处理即可，要求比较实时。 MQTT可获取客户端上下线事件(上下线事件触发时，会向后端MQ推送一条上下线消息，通过订阅这条消息获取)，上下线事件类型一般放在MQ的Tag中，有三种状态 : connect(客户端上线)，disconnect(客户端主动断开连接)，tcpclean(实际的TCP连接断开)。tcpclean代表客户端网络层连接的真实断开，判断客户端下线请使用tcpclean事件。 MQTT通过Token鉴权服务向客户端提供访问权限。客户端需要采用MQTT控制报文以同步发送模式并且QoS必须为1，来上传Token。客户端应该对Token做好持久化，监听Proxy下推的Token失效的通知消息，Token失效必须重新申请。 LMQ的Topic，ClientId长度最大为64个字符，消息大小最大为64K，消息保存时间最长为3天，单个客户端订阅Topic数量最大为30个(超过该限制数量的Topic会被丢弃)，消息顺序性为上行顺序。 跨域中继服务(CRS，跨域哦，实现服务发布与订阅，实现不同网络的服务互通)提供三种MQ消息发送方式 :可靠同步发送(发出消息响应后才能发下一个消息，应用场景广，如重要通知邮件、报名短信通知、营销短信系统)，可靠异步发送(不需要等待响应即可发下一个消息，应用场景一般是耗时长，对RT响应敏感的业务，如视频上传后通知转码服务，转码后通知推送转码结果)，One Way(单向发送，不需要响应的方式，耗时超短，对可靠性要求不高的场
今天我们来学习如何避免单点的MQ故障而导致的不可用问题，这个就要靠MQ的集群去实现了。
操作系统版本：SUSE Linux Enterprise Server 10 SP4 32bit
编辑模式和开发模式是互斥的关系，也就是说，当我们使用开发模式时，编辑模式下的操作就会失效。反之，使用编辑模式时，开发模式下的操作就会失效，所以只能使用其中一个模式进行公众号的开发。
本篇文章主要用于记录个人学习RabbitMQ的过程，记录下来方便日后查看，如有错误的地方，还望指正。
Message Quete 消息队列，是指消息传输中存储消息的容器。多用于分布式系统。
之前的文章已对RocketMQ做了详细介绍,这里就不再赘述了，下面是本人在测试和生产环境下RocketMQ3.4.6高可用集群的部署手册，在此分享下:
我发现在mq并发进入消费时并不能保证消息的消费顺序，此时如果同时一万线程对一个生产者一个消费者的一个队列业务互斥进行消费，此时的消费顺序是无序的，同一时刻会造成互斥数据同时存在多份，且发生率高达10%，而目前能想到的解决方案是，redis的消息是存取很快，且有顺序的，所以把mq消费的方法加了分布式锁，但是这效率能不能再次保证呢？不能的，因为你mq存在的意义就是异步消费，如果不是互斥线程，那锁起来反而影响了性能，此时，就要看此时的数据显示重不重要？如果数据重要就锁，如果不重要，最终数据一致就可以了。
哈喽，新年好呀。我是狗哥，鸽了两周，今天回归。这是 Java 面试及源码剖析的第四篇，其他篇章的链接在这里有兴趣的小伙伴可以看看：
6 那多态里你说的指向实例，指的是什么，是父类还是子类，...出了个相关场景题，一直追问，不记得了
从Spring的配置文件注册Java Bean在到Spring2.5之后支持注解配置Java Bean,现在SpringBoot也使用Spring6.0来到了3.0版本，当然虽说是来了，但是SpringBoot3.0放弃了Java8所以姜同学还没法再生产环境验证它，所以本文是基于Spring官网的GA版本讲解了。
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MQ全称 Message Queue（消息队列），是在消息的传输过程中保存消息的容器。多用于分布式系统之间进行通信。
rocketmq-all-4.6.0-source-release/client/src/main/java/org/apache/rocketmq/client/impl/consumer/PullAPIWrapper.java
消息队列（Messeage Queue，MQ）是在分布式系统架构中常用的一种中间件技术，从字面表述看，是一个存储消息的队列，所以它一般用于给 MQ 中间的两个组件提供通信服务。
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
继之前的mysql夺命连环之后，我发现我这个标题被好多套用的，什么夺命zookeeper，夺命多线程一大堆，这一次，开始面试题系列MQ专题，消息队列作为日常常见的使用中间件，面试也是必问的点之一，一起来看看MQ的面试题。
虽然现在秋招快到了 12 月份，但是其实还是有补录的阶段，最近好几位同学跟我反馈在最后的阶段速通的 offer，很容易就捡漏 offer 了。
过了一个星期,收到电话面试,各位以为是HR面,错了,这个叫业务经理面。HR说这个一 般都能过。
举个例子，如果订单系统最多能处理一万次订单，这个处理能力应付正常时段的下单时绰绰有余，正常时段我们下单一秒后就能返回结果。但是在高峰期，如果有两万次下单操作系统是处理不了的，只能限制订单超过一万后不允许用户下单。使用消息队列做缓冲，我们可以取消这个限制，把一秒内下的订单分散成一段时间来处理，这时有些用户可能在下单十几秒后才能收到下单成功的操作，但是比不能下单的体验要好。
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