【81】
ActiveMQ常见面试题
一、什么是activemq
activeMQ是一种开源的，实现了JMS1.1规范的，面向消息(MOM)的中间件，为应用程序提供高效的、可扩展的、稳定的和安全的企业级消息通信。
二、activemq的作用以及原理
Activemq 的作用就是系统之间进行通信。 当然可以使用其他方式进行系统间通信， 如果使用 Activemq 的话可以对系统之间的调用进行解耦， 实现系统间的异步通信。 原理就是生产者生产消息， 把消息发送给activemq。 Activemq 接收到消息， 然后查看有多少个消费者， 然后把消息转发给消费者， 此过程中生产者无需参与。 消费者接收到消息后做相应的处理和生产者没有任何关系
三、activemq的几种通信方式
3.1publish(发布)-subscribe(订阅)(发布-订阅方式)
发布/订阅方式用于多接收客户端的方式.作为发布订阅的方式，可能存在多个接收客户端，并且接收端客户端与发送客户端存在时间上的依赖。一个接收端只能接收他创建以后发送客户端发送的信息。作为subscriber ,在接收消息时有两种方法，destination的receive方法，和实现message listener 接口的onMessage 方法
3.2 p2p(point-to-point)(点对点)
p2p的过程则理解起来比较简单。它好比是两个人打电话，这两个人是独享这一条通信链路的。一方发送消息，另外一方接收，就这么简单。在实际应用中因为有多个用户对使用p2p的链路
相互通信的双方是通过一个类似于队列的方式来进行交流。和前面pub-sub的区别在于一个topic有一个发送者和多个接收者，而在p2p里一个queue只有一个发送者和一个接收者。
3.3publish(发布)-subscribe(订阅)方式的处理
发布订阅模式的通信方式， 默认情况下只通知一次， 如果接收不到此消息就没有了。 这种场景只适用于对消息送达率要求不高的情况。 如果要求消息必须送达不可以丢失的话， 需要配置持久订阅。 每个订阅端定义一个 id，
<property name=”clientId” 在订阅是向 activemq 注册。 发布消息 <property name=”subscriptionDurable” value=”true”/>和接收消息时需要配置发送模式为持久化template.setDeliveryMode(DeliveryMode.PERSISTENT);。 此时如果客户端接收不到消息， 消息会持久化到服务端(就是硬盘上)， 直到客户端正常接收后为止。
3.4p – p(点对点)方式的处理
点对点模式的话， 如果消息发送不成功此消息默认会保存到 activemq 服务端直到有消费者将其消费， 所以此时消息是不会丢失的。
四、如何解决消息重复问题
所谓消息重复,就是消费者接收到了重复的消息,一般来说我们对于这个问题的处理要把握下面几点,
①.消息不丢失(上面已经处理了)
②.消息不重复执行
一般来说我们可以在业务段加一张表,用来存放消息是否执行成功,每次业务事物commit之后,告知服务端,已经处理过该消息,这样即使你消息重发了,也不会导致重复处理
大致流程如下:
业务端的表记录已经处理消息的id,每次一个消息进来之前先判断该消息是否执行过,如果执行过就放弃,如果没有执行就开始执行消息,消息执行完成之后存入这个消息的id
Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 有什么优缺点？
Kafka
单机吞吐量：十万级，最大的优点，就是吞吐量高。
topic数量都吞吐量的影响：topic从几十个到几百个的时候，吞吐量会大幅度下降。所以在同等机器下，kafka尽量保证topic数量不要过多。如果要支撑大规模topic，需要增加更多的机器资源
时效性：ms级
可用性：非常高，kafka是分布式的，一个数据多个副本，少数机器宕机，不会丢失数据，不会导致不可用
消息可靠性：经过参数优化配置，消息可以做到0丢失
功能支持：功能较为简单，主要支持简单的MQ功能，在大数据领域的实时计算以及日志采集被大规模使用
ActiveMQ
单机吞吐量：万级
topic数量都吞吐量的影响：
时效性：ms级
可用性：高，基于主从架构实现高可用性
消息可靠性：有较低的概率丢失数据
功能支持：MQ领域的功能极其完备
总结：
非常成熟，功能强大，在早些年业内大量的公司以及项目中都有应用
偶尔会有较低概率丢失消息
现在社区以及国内应用都越来越少，官方社区现在对ActiveMQ 5.x维护越来越少，几个月才发布一个版本
主要是基于解耦和异步来用的，较少在大规模吞吐的场景中使用
RabbitMQ
单机吞吐量：万级
topic数量都吞吐量的影响：
时效性：微秒级，延时低是一大特点。
可用性：高，基于主从架构实现高可用性
消息可靠性：
功能支持：基于erlang开发，所以并发能力很强，性能极其好，延时很低
总结：
erlang语言开发，性能极其好，延时很低；
吞吐量到万级，MQ功能比较完备
开源提供的管理界面非常棒，用起来很好用
社区相对比较活跃，几乎每个月都发布几个版本分
在国内一些互联网公司近几年用rabbitmq也比较多一些 但是问题也是显而易见的，RabbitMQ确实吞吐量会低一些，这是因为他做的实现机制比较重。
erlang开发，很难去看懂源码，基本职能依赖于开源社区的快速维护和修复bug。
rabbitmq集群动态扩展会很麻烦，不过这个我觉得还好。其实主要是erlang语言本身带来的问题。很难读源码，很难定制和掌控。
RocketMQ
单机吞吐量：十万级
topic数量都吞吐量的影响：topic可以达到几百，几千个的级别，吞吐量会有较小幅度的下降。可支持大量topic是一大优势。
时效性：ms级
可用性：非常高，分布式架构
消息可靠性：经过参数优化配置，消息可以做到0丢失
功能支持：MQ功能较为完善，还是分布式的，扩展性好
总结：
接口简单易用，可以做到大规模吞吐，性能也非常好，分布式扩展也很方便，社区维护还可以，可靠性和可用性都是ok的，还可以支撑大规模的topic数量，支持复杂MQ业务场景
而且一个很大的优势在于，源码是java，我们可以自己阅读源码，定制自己公司的MQ，可以掌控
社区活跃度相对较为一般，不过也还可以，文档相对来说简单一些，然后接口这块不是按照标准JMS规范走的有些系统要迁移需要修改大量代码
总结：
kafka的特点其实很明显，就是仅仅提供较少的核心功能，但是提供超高的吞吐量，ms级的延迟，极高的可用性以及可靠性，而且分布式可以任意扩展
同时kafka最好是支撑较少的topic数量即可，保证其超高吞吐量
kafka唯一的一点劣势是有可能消息重复消费，那么对数据准确性会造成极其轻微的影响，在大数据领域中以及日志采集中，这点轻微影响可以忽略
最后
一般的业务系统要引入MQ，最早大家都用ActiveMQ，但是现在确实大家用的不多了，没经过大规模吞吐量场景的验证，社区也不是很活跃后来大家开始用RabbitMQ，但是确实erlang语言阻止了大量的java工程师去深入研究和掌控他，对公司而言，几乎处于不可控的状态，但是确实人家是开源的，比较稳定的支持，活跃度也高；不过现在确实越来越多的公司，会去用RocketMQ，确实很不错，但是要想好社区万一突然黄掉的风险所以中小型公司，技术实力较为一般，技术挑战不是特别高，用RabbitMQ是不错的选择；大型公司，基础架构研发实力较强，用RocketMQ是很好的选择
如果是大数据领域的实时计算、日志采集等场景，用Kafka是业内标准的，绝对没问题，社区活跃度很高，绝对不会黄，何况几乎是全世界这个领域的事实性规范
