要使用Java实现消息队列和事件驱动系统，我们可以利用一些流行的开源框架和库。下面将介绍如何使用Apache Kafka和Spring Boot来构建一个简单而高效的消息队列和事件驱动系统。
本文将结合实际项目，做一个基于ice的实际项目实例应用,该实例完成客户端调用服务端接口完成消息发送，计算的功能。1,创建java项目ICEServer，导入ice.jar.
零拷贝是中间件相关面试中必考题，本文就和大家一起来总结一下NIO拷贝的原理，并结合Netty代码，从代码实现层面近距离观摩如何使用java实现零拷贝。
Kafka 是由 LinkedIn 公司开发的，它是一个分布式的，支持多分区、多副本，基于 Zookeeper 的分布式消息流平台，它同时也是一款开源的基于发布订阅模式的消息引擎系统。
本文主要给大家讲述下本人使用EventBus的经验和体会。EventBus是一款针对Android的发布/订阅事件总线的开源框架。它可以让我们很轻松地在Android各个组件之间传递消息，并且代码的可读性更好，耦合度更低。
ActiveMQ：JMS规范，支持事务、支持XA协议，没有生产大规模支撑场景、官方维护越来越少
最近看kafka源码，着实被它的客户端缓冲池技术优雅到了。忍不住要写篇文章赞美一下（哈哈）。
中介者模式是一种行为设计模式，它允许将对象之间的通信封装到一个中介者对象中。在这种模式中，对象不再直接相互通信，而是通过中介者进行交互。这可以降低对象之间的耦合度，并使代码更易于维护和扩展。 中介者模式通常用于需要大量对象相互交互的场景，例如GUI应用程序或多人游戏。通过将所有对象的通信集中在中介者中，可以更好地控制和管理系统中的交互行为。此外，中介者模式还可以支持系统中的松耦合设计，从而更容易地扩展和修改系统中的对象和行为。
相信大家在项目里面不少会用到倒计时操作吧，倒计时功能在我们业务开发中使用概率非常高，例如用户操作姿势错误，我们给一个提示，提示是带有倒计时的对话框，当然你会问为什么不直接用Toast呢？
在微服务架构中，使用REST和RPC的方式最大的问题就是请求/响应模式的通信模式可能导致服务之间调用的可用性降低，客户端与服务端需要同时在线，双方都需要知道对方的URL地址，或者服务消费者需要通过某种发现机制来定位服务实例的地址。
最近老被问到WebSocket，突然想到以前大学时上Java课的时候，老师教我们socket连接，一个同学电脑做客户端，一个同学电脑做服务端，当双方消息发送成功，第一次感觉到代码的奇妙~
ChannelOutboundHandlerAdapter与ChannelInboundHandlerAdapter都是继承于ChannelHandler，并实现自己的ChannelXxxHandler。用于在消息管道中不同时机下处理处理消息。
进程通信指的是进程间的信息交换 ，IPC（Inter-Process Communication，进程间通信）
一、先买买买，一个 1、供上购买链接：https://buy.cloud.tencent.com/ckafka?rid=1 2、先创建一个Ckafka实例 image.png image.png im
导语：对于企业来说，使用消息队列kafka主要要求的是高可用、扩展性、易维护、重要的是省钱。
前面在1.4.2节中强调过，在微服务架构中，经常会使用REST 服务或基于消息的通信机制。
所谓的 XA 方案，即：两阶段提交，有一个事务管理器的概念，负责协调多个数据库（资源管理器）的事务，事务管理器先问各个数据库准备好了吗？如果每个数据库都回 ok，那就正式提交事务，在各个数据库上执行操作；如果任何其中一个数据库回答不 ok，那么就回滚事务。
读写分离与分库分表，分布式事务 MySql存储引擎，建表规范，事务级别，sql优化，读写分离思想等。 了解过读写分离吗？ 你说读的时候读从库，现在假设有一张表User做了读写分离，然后有个线程在一个事务范围内对User表先做了写的处理，然后又做了读的处理，这时候数据还没同步到从库，怎么保证读的时候能读到最新的数据呢？ 你如何保证系统的稳定性？ 答：分布式的链路一般都很长，所以我们首先通过全链路压测，分析整个链路，到底是哪个节点出现瓶颈。如果是数据层出现瓶颈，那么可以考虑加缓存，读写分离等降低数据库压力，如
比较常见的概念：建立在计算机网络之上的软件系统，若干独立计算机的集合，这计算机对用户来说就像是单个相关系统。
第一次听到reactive这个词还是在几年前，偶然了解到了Rxjava这个项目，仿佛为我打开了一扇新的大门，Rxjava是ReactiveX的java实现，ReactiveX家族除了Rxjava还有RxJS, Rx.NET,RxScala等等。
所谓的 XA 方案，即：两阶段提交，有一个事务管理器 的概念，负责协调多个数据库（资源管理器）的事务，事务管理器先问各个数据库准备好了吗？如果每个数据库都回 ok，那就正式提交事务，在各个数据库上执行操作；如果任何其中一个数据库回答不 ok，那么就回滚事务。这种分布式事务方案，比较适合单块应用里，跨多个库的分布式事务，而且因为严重依赖于数据库层面来搞定复杂的事务，效率很低，不适合高并发的场景。
MQ全称是Message Queue，可以理解为消息队列的意思，简单来说就是消息以管道的方式进行传递。
netty通信就向一个流水channel管道，我们可以在管道的中间插入一些‘挡板’为我们服务。比如字符串的编码解码，在前面我们使用new StringDecoder(Charset.forName("GBK"))进行字符串解码，这样我们在收取数据就不需要手动处理字节码。那么本章节我们使用与之对应的new StringEncoder(Charset.forName("GBK"))进行进行字符串编码，用以实现服务端在发送数据的时候只需要传输字符串内容即可。
Direct交换机是RabbitMQ中一种常用的交换机类型。它根据消息的路由键（Routing Key）将消息发送到与之匹配的队列。每个Direct交换机都会绑定一个或多个队列，并根据消息的路由键选择性地将消息发送给匹配的队列。
1、SEDA架构的起源和特点 当前最流行的互联网服务器模型基本都是基于多线程／进程并发服务模型。然而当线程数目增加到一定值后，系统性能会下降，这就限制了系统支持高并发请求的能力。这种缺陷是多线程／进程本身的架构造成的。加州大学伯克利分校的Matt Welsh提出了一种新的服务器软件架构SEDA。SEDA是Staged Event-Driven Architecture的 缩略语，其基本原理是：应用程序被构造为阶段网络，阶段之间靠事件队列联系，应用程序设计者只负责每个阶段的服务逻辑和阶段间的连接逻辑，而由各阶段自身 负责资源管理和负载适应功能。使用这种分解使系统达到高并发性、高效率性、对负载变化的良好适应性以及良好的系统缩放性。
由上面一章中，我们了解了什么是RunTime的数据结构，下面了解一下Runtime的消息发送。
本章节主要介绍服务端在收到数据后，通过writeAndFlush发送ByteBuf字节码向客户端传输信息。因为我们使用客户端模拟器的编码是GBK格式，所以代码中也需要将字节码转换为GBK，否则会乱码。
根据 KafkaProducer 类上的注释上来看 KafkaProducer 具有如下特征：
一、消息中间件相关知识 1、概述 消息队列已经逐渐成为企业IT系统内部通信的核心手段。它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能，成为异步RPC的主要手段之一。当今市面上有很多主流的消息中间件，如老牌的ActiveMQ、RabbitMQ，炙手可热的Kafka，阿里巴巴自主开发RocketMQ等。 2、消息中间件的组成 2.1 Broker 消息服务器，作为server提供消息核心服务 2.2 Producer 消息生产者，业务的发起方，负责生产消息传输给broker， 2.3 Consumer 消息消费者，业务的处理方，负责从broker获取消息并进行业务逻辑处理 2.4 Topic 主题，发布订阅模式下的消息统一汇集地，不同生产者向topic发送消息，由MQ服务器分发到不同的订阅者，实现消息的 广播 2.5 Queue 队列，PTP模式下，特定生产者向特定queue发送消息，消费者订阅特定的queue完成指定消息的接收 2.6 Message 消息体，根据不同通信协议定义的固定格式进行编码的数据包，来封装业务数据，实现消息的传输 3 消息中间件模式分类 3.1 点对点 PTP点对点:使用queue作为通信载体
Provider是指某个iPhone软件的Push服务器，APNS是Apple Push Notification Service的缩写，是苹果的服务器。
消息队列已经逐渐成为企业IT系统内部通信的核心手段。它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能，成为异步RPC的主要手段之一。虽然说，目前状况是Kafka更为火热，但更为广泛的应该还属老牌的RabbtiMQ和Alibaba自主研发的RocketMQ。
在Netty这种异步NIO框架的结构下，服务端与客户端通信过程中，高效、频繁、大量的写入大块数据时，因网络传输饱和的可能性就会造成数据处理拥堵、GC频繁、用户掉线的可能性。那么由于写操作是非阻塞的，所以即使没有写出所有的数据，写操作也会在完成时返回并通知ChannelFuture。当这种情况发生时，如果仍然不停地写入，就有内存耗尽的风险。所以在写大块数据时，需要对大块数据进行切割发送处理。
Kafka的Producer发送消息采用的是异步发送的方式。在消息发送的过程中，涉及到了两个线程——main线程和Sender线程，以及一个线程共享变量——RecordAccumulator。main线程将消息发送给RecordAccumulator，Sender线程不断从RecordAccumulator中拉取消息发送到Kafka broker。
我们今天就以排号入座为例，当排号等位的用户被叫号时，会给用户发送一条微信订阅消息。就是在管理点击下图的可入座时，发送订阅消息给用户。
从官方这边获悉，RocketMQ在4.9.1版本中对消息发送进行了大量的优化，性能提升十分显著，接下来请跟着我一起来欣赏大神们的杰作。
这篇博文我们主要介绍J2EE中的一个重要规范JMS，因为这个规范在企业中的应用十分的广泛，也比较重要，我们主要介绍JMS的基本概念和它的模式，消息的消费以及JMS编程步骤。
RabbitMQ是一个强大的开源消息队列系统，用于实现分布式系统之间的可靠消息传递。在RabbitMQ中，生产者负责创建并发送消息到消息队列中，以便被消费者获取和处理。
RabbitMQ的异步发布确认（Asynchronous Publish Confirm）是一种机制，用于在消息发送过程中异步地接收确认回调，以提高生产者的吞吐量和性能。通过使用异步发布确认，生产者可以在消息发送的同时继续执行其他操作，而不需要等待每条消息的确认回调。
系统的一部分组件失效时，不会影响到整个系统。消息队列降低了进程间的耦合度，所以即使一个处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。
这是笔者最近处理一个叫异步大点击的业务问题所思考出来的方案。由于mq使用的是亚马逊的sqs服务，而sqs是按请求数消费的原因，所以才有的将多消息合并为一条消息发送的想法。
在kafka集群中，会选举出一个broker作为控制器(controller)，负责管理集群中所有的分区和副本的状态；
Topic交换机是RabbitMQ中最灵活和强大的一种交换机类型。它根据消息的路由键（Routing Key）和绑定键（Binding Key）之间的模式匹配，将消息发送到与之匹配的队列。通过使用通配符模式，Topic交换机可以实现精确匹配或模糊匹配的消息路由。
这种广播模式很像，就是生产者把通知的内容都录音到电台（exange）里，消费者如果想要听到，必须使用该频率的耳机（queue 绑定 exange）去听才能收到。所有消费者只要通过一个队列进行绑定，那么都能听到，都能消费该信息，这就是广播模式。
上篇文章说了，kafka新版旧版的区别，producer全部异步发消息，并且提供回调机制callback，判断是否成功，通过分批次发送batching保证吞吐量，分区策略更加合理，旧版本默认是在一段时间内把消息发到固定区域，新版本采用轮询，消息更加均匀。Consumer新版为单线程执行，单个consumer线程管理多个socker，在10版本后，加入了心跳线程，这最多也就算了是双线程。偏移量 在新版本交给kafka处理，舍弃了zookeeper，这样可以依赖kafka备份机制天然实现高可用原理。
上篇文章介绍了kafka以紧凑的二进制来保存kafka的基础数据，这样能提高内存的利用率。Offset有两个不同的概念。ISR意思是replica保证数据与leader同步一致，只有一个partition里的replica集合全部接受到数据，才会标记消息发送成功。
2、在生产者端编写测试类SpringAmqpTest，并利用RabbitTemplate实现消息发送：
RabbitMQ是一个流行的开源消息队列系统，它提供了消息持久化的功能。消息持久化是指将消息存储到磁盘上，以确保即使在服务器故障或重启后，消息仍然可靠地被传递和处理。
消息队列是一种在应用程序之间传递数据的通信机制，它基于 发布-订阅 模式，将消息发送者（发布者）和消息接收者（订阅者）解耦，使得它们可以独立地进行消息的发送和接收。
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