关键字: activemq

2.6.7 Wildcards
    Wildcards用来支持联合的名字分层体系(federated name hierarchies)。它不是JMS规范的一部分,而是ActiveMQ的扩展。ActiveMQ支持以下三种wildcards:

  • "." 用于作为路径上名字间的分隔符。
  • "*" 用于匹配路径上的任何名字。
  • ">" 用于递归地匹配任何以这个名字开始的destination。

作为一种组织事件和订阅感兴趣那部分信息的一种方法,这个概念在金融市场领域已经流行了一段时间了。设想你有以下两个destination:

  • PRICE.STOCK.NASDAQ.IBM (IBM在NASDAQ的股价)
  • PRICE.STOCK.NYSE.SUNW (SUN在纽约证券交易所的股价)

订阅者可以明确地指定destination的名字来订阅消息,或者它也可以使用wildcards来定义一个分层的模式来匹配它希望订阅的destination。例如:

SubscriptionMeaning
PRICE.>Any price for any product on any exchange
PRICE.STOCK.>Any price for a stock on any exchange
PRICE.STOCK.NASDAQ.*Any stock price on NASDAQ
PRICE.STOCK.*.IBMAny IBM stock price on any exchange

2.6.8 Async Sends
    ActiveMQ支持以同步(sync)方式或者异步(async)方式向broker发送消息。 使用何种方式对send方法的延迟有巨大的影响。对于生产者来说,既然延迟是决定吞吐量的重要因素,那么使用异步发送方式会极大地提高系统的性能。
    ActiveMQ缺省使用异步传输方式。但是按照JMS规范,当在事务外发送持久化消息的时候,ActiveMQ会强制使用同步发送方式。在这种情况下,每一次发送都是同步的,而且阻塞到收到broker的应答。这个应答保证了broker已经成功地将消息持久化,而且不会丢失。但是这样作也严重地影响了性能。
    如果你的系统可以容忍少量的消息丢失,那么可以在事务外发送持久消息的时候,选择使用异步方式。以下是几种不同的配置方式:

  1. cf = new ActiveMQConnectionFactory("tcp://locahost:61616?jms.useAsyncSend=true");
  2. ((ActiveMQConnectionFactory)connectionFactory).setUseAsyncSend(true);
  3. ((ActiveMQConnection)connection).setUseAsyncSend(true);

2.6.9 Dispatch Policies
2.6.9.1 Round Robin Dispatch Policy
    在2.6.4小节介绍过ActiveMQ的prefetch机制,ActiveMQ的缺省参数是针对处理大量消息时的高性能和高吞吐量而设置的。所以缺省的prefetch参数比较大,而且缺省的dispatch policies会尝试尽可能快的填满prefetch缓冲。然而在有些情况下,例如只有少量的消息而且单个消息的处理时间比较长,那么在缺省的prefetch和dispatch policies下,这些少量的消息总是倾向于被分发到个别的consumer上。这样就会因为负载的不均衡分配而导致处理时间的增加。
    Round robin dispatch policy会尝试平均分发消息,以下是ActiveMQ配置文件的一个例子:

  1. <destinationPolicy>
  2. <policyMap>
  3. <policyEntries>
  4. <policyEntry topic="FOO.>">
  5. <dispatchPolicy>
  6. <roundRobinDispatchPolicy />
  7. </dispatchPolicy>
  8. </policyEntry>
  9. </policyEntries>
  10. </policyMap>
  11. </destinationPolicy>

2.6.9.2 Strict Order Dispatch Policy
    有时候需要保证不同的topic consumer以相同的顺序接收消息。通常ActiveMQ会保证topic consumer以相同的顺序接收来自同一个producer的消息。然而,由于多线程和异步处理,不同的topic consumer可能会以不同的顺序接收来自不同producer的消息。例如有两个producer,分别是P和Q。差不多是同一时间内,P发送了P1、P2和P3三个消息;Q发送了Q1和Q2两个消息。两个不同的consumer可能会以以下顺序接收到消息:

consumer1: P1 P2 Q1 P3 Q2
    consumer2: P1 Q1 Q2 P2 P3
    Strict order dispatch policy 会保证每个topic consumer会以相同的顺序接收消息,代价是性能上的损失。以下是采用了strict order dispatch policy后,两个不同的consumer可能以以下的顺序接收消息:
    consumer1: P1 P2 Q1 P3 Q2
    consumer2: P1 P2 Q1 P3 Q2

以下是ActiveMQ配置文件的一个例子:

  1. <destinationPolicy>
  2. <policyMap>
  3. <policyEntries>
  4. <policyEntry topic=""FOO.>">
  5. <dispatchPolicy>
  6. <strictOrderDispatchPolicy />
  7. </dispatchPolicy>
  8. </policyEntry>
  9. </policyEntries>
  10. </policyMap>
  11. </destinationPolicy>

2.6.10 Message Cursors
    当producer发送的持久化消息到达broker之后,broker首先会把它保存在持久存储中。接下来,如果发现当前有活跃的consumer,而且这个consumer消费消息的速度能跟上producer生产消息的速度,那么ActiveMQ会直接把消息传递给broker内部跟这个consumer关联的dispatch queue;如果当前没有活跃的consumer或者consumer消费消息的速度跟不上producer生产消息的速度,那么ActiveMQ会使用Pending Message Cursors保存对消息的引用。在需要的时候,Pending Message Cursors把消息引用传递给broker内部跟这个consumer关联的dispatch queue。以下是两种Pending Message Cursors:

  • VM Cursor。在内存中保存消息的引用。
  • File Cursor。首先在内存中保存消息的引用,如果内存使用量达到上限,那么会把消息引用保存到临时文件中。

在缺省情况下,ActiveMQ 5.0根据使用的Message Store来决定使用何种类型的Message Cursors,但是你可以根据destination来配置Message Cursors。

对于topic,可以使用的pendingSubscriberPolicy 有vmCursor和fileCursor。可以使用的PendingDurableSubscriberMessageStoragePolicy有vmDurableCursor 和 fileDurableSubscriberCursor。以下是ActiveMQ配置文件的一个例子:

  1. <destinationPolicy>
  2. <policyMap>
  3. <policyEntries>
  4. <policyEntry topic="org.apache.>">
  5. <pendingSubscriberPolicy>
  6. <vmCursor />
  7. </pendingSubscriberPolicy>
  8. <PendingDurableSubscriberMessageStoragePolicy>
  9. <vmDurableCursor/>
  10. </PendingDurableSubscriberMessageStoragePolicy>
  11. </policyEntry>
  12. </policyEntries>
  13. </policyMap>
  14. </destinationPolicy>

对于queue,可以使用的pendingQueuePolicy有vmQueueCursor 和 fileQueueCursor。以下是ActiveMQ配置文件的一个例子:

  1. <destinationPolicy>
  2. <policyMap>
  3. <policyEntries>
  4. <policyEntry queue="org.apache.>">
  5. <pendingQueuePolicy>
  6. <vmQueueCursor />
  7. </pendingQueuePolicy>
  8. </policyEntry>
  9. </policyEntries>
  10. </policyMap>
  11. </destinationPolicy>

2.6.11 Optimized Acknowledgement
    ActiveMQ缺省支持批量确认消息。由于批量确认会提高性能,因此这是缺省的确认方式。如果希望在应用程序中禁止经过优化的确认方式,那么可以采用如下方法:

  1. cf = new ActiveMQConnectionFactory ("tcp://locahost:61616?jms.optimizeAcknowledge=false");
  2. ((ActiveMQConnectionFactory)connectionFactory).setOptimizeAcknowledge(false);
  3. ((ActiveMQConnection)connection).setOptimizeAcknowledge(false);

2.6.12 Producer Flow Control
    同步发送消息的producer会自动使用producer flow control ;对于异步发送消息的producer,要使用producer flow control,你先要为connection配置一个ProducerWindowSize参数,如下:

  1. );

ProducerWindowSize是producer在发送消息的过程中,收到broker对于之前发送消息的确认之前, 能够发送消息的最大字节数。你也可以禁用producer flow control,以下是ActiveMQ配置文件的一个例子:

  1. <destinationPolicy>
  2. <policyMap>
  3. <policyEntries>
  4. <policyEntry topic="FOO.>" producerFlowControl="false">
  5. <dispatchPolicy>
  6. <strictOrderDispatchPolicy/>
  7. </dispatchPolicy>
  8. </policyEntry>
  9. </policyEntries>
  10. </policyMap>
  11. </destinationPolicy>

2.6.13 Message Transformation
    有时候需要在JMS provider内部进行message的转换。从4.2版本起,ActiveMQ 提供了一个MessageTransformer 接口用于进行消息转换,如下:

  1. public interface MessageTransformer {
  2. Message producerTransform(Session session, MessageProducer producer, Message message) throws JMSException;
  3. Message consumerTransform(Session session, MessageConsumer consumer, Message message)throws JMSException;
  4. }

通过在以下对象上通过调用setTransformer方法来设置MessageTransformer:

  • ActiveMQConnectionFactory
  • ActiveMQConnection
  • ActiveMQSession
  • ActiveMQMessageConsumer
  • ActiveMQMessageProducer

MessageTransformer接口支持:

  • 在消息被发送到JMS provider的消息总线前进行转换。通过producerTransform方法。
  • 在消息到达消息总线后,但是在consumer接收到消息前进行转换。通过consumerTransform方法。

以下是个简单的例子:

  1. public class SimpleMessage implements Serializable {
  2. //
  3. private static final long serialVersionUID = 2251041841871975105L;
  4. //
  5. private String id;
  6. private String text;
  7. public String getId() {
  8. return id;
  9. }
  10. public void setId(String id) {
  11. this.id = id;
  12. }
  13. public String getText() {
  14. return text;
  15. }
  16. public void setText(String text) {
  17. this.text = text;
  18. }
  19. }

在producer内发送ObjectMessage,如下:

  1. SimpleMessage sm = new SimpleMessage();
  2. sm.setId("1");
  3. sm.setText("this is a sample message");
  4. ObjectMessage message = session.createObjectMessage();
  5. message.setObject(sm);
  6. producer.send(message);

在consumer的session上设置一个MessageTransformer用于将ObjectMessage转换成TextMessage,如下:

  1. ((ActiveMQSession)session).setTransformer(new MessageTransformer() {
  2. public Message consumerTransform(Session session, MessageConsumer consumer, Message message) throws JMSException {
  3. ObjectMessage om = (ObjectMessage)message;
  4. XStream xstream = new XStream();
  5. xstream.alias("simple message", SimpleMessage.class);
  6. String xml = xstream.toXML(om.getObject());
  7. return session.createTextMessage(xml);
  8. }
  9. public Message producerTransform(Session session, MessageProducer consumer, Message message) throws JMSException {
  10. return null;
  11. }
  12. });
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