使用jmx对weblogic进行动态的配置（源代码）

对weblogic进行配置一般是通过console控制台来进行配置的 但有的时候 需要自己在程序中需要进行动态的配置 比如增加队列 显示队列 或者配置数据源 改写写config xml 是可以达到动态配置的效果的 但bea不推荐这样做 而且这样做需要重新启动服务器 怎么样既动态的配置 又不重新启动服务器呢？笔者查询了weblogic的网站 了解到有两种方法动态的配置（ ）可以使用weblogic Admin命令（文档地址 ） （ ）使用weblogic是用jmx编程来进行管理 通过jmx来对weblogic中的组件进行动态的配置 jmx的文档地址 如果使用这种方法 要将weblogic jar配置到CLASSPATH环境变量中(因为weblogic的jmx类是放在weblogic jar中的)本人写了一份代码 对Queue进行管理 包括JMSQueue的增加 删除 和显示 我的config xml文件如下 <JMSServer Name= MessageCenterServer Store= MyJmsSave Targets= myserver TemporaryTemplate= MyJMSTemplate ><JMSQueue CreationTime= JNDIName= CenterQueue Name= CenterQueue Template= MyJMSTemplate /><JMSQueue CreationTime= JNDIName= que Name= que Template= MyJMSTemplate /><JMSQueue CreationTime= JNDIName= que Name= que Template= MyJMSTemplate /><JMSQueue CreationTime= JNDIName= queue Name= queue /></JMSServer>代码如下 package messagecenter;/ <p>Title: 消息中心</p> <p>Description: 对消息队列进行维护</p> @author 张荣斌 @version /import java util ;import java util regex Pattern;import javax naming Context;import weblogic jndi Environment;import weblogic management MBeanHome;import weblogic management runtime ServletRuntimeMBean;import weblogic management runtime ApplicationRuntimeMBean;import weblogic management runtime WebAppComponentRuntimeMBean;import weblogic management runtime ComponentRuntimeMBean;import weblogic jms extensions ;import weblogic management RemoteMBeanServer;import javax management ObjectName;import javax management QueryExp;public class JMSQueueMaintain {public static final String WEBLOGIC_URL = t ://localhost: ;public static final String WEBLOGIC_USER= system ;public static final String WEBLOGIC_PASSWORD = ;public static final String WEBLOGIC_JMSSERVER = MessageCenterServer ;　//JMS服务器的名字 可以看到我的config xml<JMSServerName= MessageCenterServer Store= MyJmsSave 这一行public JMSQueueMaintain() {}/ 得到initial context/private static Context getCtx(String url String username String password) throws Exception{Environment env = new Environment();env setProviderUrl(url);env setSecurityPrincipal(username);env setSecurityCredentials(password);return env getInitialContext();}/ 得到the Admin MBean Home/private static MBeanHome getMBeanHome(String url String username String password) throws Exception{return (MBeanHome) getCtx(url username password) lookup(MBeanHome ADMIN_JNDI_NAME);}/ 增加队列/public static void addQueue(String queuename) throws Exception{Context ctx = getCtx(WEBLOGIC_URL WEBLOGIC_USER WEBLOGIC_PASSWORD);JMSHelper createPermanentQueueAsync(ctx WEBLOGIC_JMSSERVER queuename queuename);}/ 删除队列/public static void deleteQueue(String queuename) throws Exception{Context ctx = getCtx(WEBLOGIC_URL WEBLOGIC_USER WEBLOGIC_PASSWORD);JMSHelper deletePermanentQueue(ctx WEBLOGIC_JMSSERVER queuename);}/ 得到所有的队列名/public static Vector getQueuenames() throws Exception{Vector vect = new Vector();MBeanHome home = getMBeanHome(WEBLOGIC_URL WEBLOGIC_USER WEBLOGIC_PASSWORD);RemoteMBeanServer homeServer = null;QueryExp query = null;homeServer = home getMBeanServer();Set JMSMBeans = homeServer queryNames(new ObjectName( mydomain:JMSServer= +WEBLOGIC_JMSSERVER+ Type=JMSQueue ) query);//where query could be any object that implements the JMX//javax managementQueryExpfor (Iterator itr = erator(); itr hasNext(); ) {ObjectName mbean = (ObjectName)itr next();if(!mbean getKeyProperty( Name ) equals( CenterQueue )){vect addElement(mbean getKeyProperty( Name ));}}return vect;}public static void main(String[] args) {JMSQueueMaintain JMSQueueMaintain = new JMSQueueMaintain();try{System out println(JMSQueueMaintain getQueuenames());JMSQueueMaintain addQueue( queue );JMSQueueMaintain deleteQueue( queue );System out println(JMSQueueMaintain getQueuenames());}catch(Exception e){}}} lishixinzhi/Article/program/Java/ky/201311/28614

打个比方。你家里人都在家。那你们聊个天什么的，直接说就可以了。

但是如果你父母在家，你在外地，那要聊个天什么的，吼两句就没办法了。这时候就是要借助电话或者互联网这类工具了。这类工具会把你的消息传达给你的父母，再把你父母的消息传递给你。

而JMS就是这么一个功能。负责多方的消息传输。

一般做分布式，都是把多层应用放到多个服务器上去。比如说，前台服务器接受到用户请求。会先去缓存服务器查一下该页面有没有缓存。那这个时候就要跟缓存服务器通信。发出查询是否有缓存的请求。那你就要建一个这样的服务，让前台可查询。查询后，缓存服务器又要响应结果。

如果没有缓存的话，那这个时候又要与业务层打交道，业务层再与数据层请求。这层与层之间，或者服务器与服务器间通讯，都需要有一套的通讯框架。JSM就是做这个了。

JMS规范支持两种消息模型：点对点（point to point， queue）和发布/订阅（publish/subscribe，topic）。

1 点对点

生产者生产消息发送到queue中，然后消费者从queue中取出并且消费消息。这里要注意：

消息被消费以后，queue中不再有存储，所以消费者不可能消费到已经被消费的消息。

Queue支持存在多个消费者，但是对一个消息而言，只会有一个消费者可以消费。

2 发布/订阅

生产者将消息发布到topic中，同时有多个消费者订阅该消息。和点对点方式不同，发布到topic的消息会被所有订阅者消费。

小结

queue实现了负载均衡，一条消息只能被一个消费者接收，当没有消费者可用时，这个消息会被保存直到有一个可用的消费者，一个queue可以有很多消费者，他们之间实现了负载均衡， 所以Queue实现了一个可靠的负载均衡。 topic实现了发布和订阅，当你发布一个消息，所有订阅这个topic的服务都能得到这个消息，所以从1到N个订阅者都能得到一个消息的拷贝

疑问

发布订阅模式下，能否实现订阅者负载均衡消费呢？当发布者消息量很大时，显然单个订阅者的处理能力是不足的。实际上现实场景中是多个订阅者节点组成一个订阅组负载均衡消费topic消息即分组订阅，

这样订阅者很容易实现消费能力线性扩展。

传统企业型消息队列ActiveMQ遵循了JMS规范，实现了点对点和发布订阅模型，但其他流行的消息队列RabbitMQ、Kafka并没有遵循老态龙钟的JMS规范，是通过什么方式实现消费负载均衡、多订阅呢？

RabbitMQ实现了AQMP协议，AQMP协议定义了消息路由规则和方式。生产端通过路由规则发送消息到不同queue，消费端根据queue名称消费消息。此外RabbitMQ是向消费端推送消息，订阅关系和消费状态保存在服务端。

生产端发送一条消息通过路由投递到Queue，只有一个消费者能消费到。

当RabbitMQ需要支持多订阅时，发布者发送的消息通过路由同时写到多个Queue，不同订阅组消费此消息。

RabbitMQ既支持内存队列也支持持久化队列，消费端为推模型，消费状态和订阅关系由服务端负责维护，消息消费完后立即删除，不保留历史消息。所以支持多订阅时，消息会多个拷贝。

Kafka只支持消息持久化，消费端为拉模型，消费状态和订阅关系由客户端端负责维护，消息消费完后不会立即删除，会保留历史消息。因此支持多订阅时，消息只会存储一份就可以了。

同一个订阅组会消费topic所有消息，每条消息只会被同一个订阅组的一个消费节点消费，同一个订阅组内不同消费节点会消费不同消息

转自： >

1、首先是要先在socket工程系统中，选择modelsoundscache配置文件重建目录。

2、其次通过系统自带的小软件生成配置文件，或用第三方软件生成。

3、最后点击添加，选择“ICC配置文件”下的GBIEC61966，调整为默认，即可改成从jms队列读取文本消息。

Wildcard用来支持名字分层体系，它不是JMS规范的一部分，是ActiveMQ的扩展。

ActiveMQ支持以下三种wildcard：

示例，假设有两个Destination：PRICESTOCKNASDAQIBM 和 PRICESTOCKNYSESUNW。那么如下配置通配符：

路径符号替换，将“/"替换""，添加如下插件：

组合队列Composite Destinations 允许用一个虚拟的destination代表多个destinations,这样就可以通过composite destinations在一个 *** 作中同时向多个queue/topic发送消息。 有两种实现方式：

在创建客户端连接的Destination时，多个destination之间采用","分隔。如下：

如果希望不同的Destination的话，需要加前缀“queue://”或者“topic://”。如下

客户端发送示例：

当客户端向“comQueue”发送消息时，消息就会同时发送到"queueFOO"和“topicFOO”中。

通过配置selecter来过滤掉不需要的消息，如下：

在启动ActiveMQ的时候如果需要创建Destination的话，可以在activemqxml中配置:

在ActiveMQ的queue在不使用之后，可以通过web控制台或者JMX方式来删除掉，当然，也可以通过配置，使得broker可以自动探测到无用的队列并删除掉，回收相应资源。

参数说明：

schedulePeriodForDestinationPurge ：设置多长时间检查一次，单位是毫秒。

inactiveTimoutBeforeGC ： 设置当Destination为空后，多长时间被删除，单位是毫秒。

gcInactiveDestinations ：设置删除掉不活动的队列，默认为false。

Destination Options是一种无需扩展JMS API即可向JMS消费者提供扩展配置选项的方法。这些选项使用URL查询语法在创建消费者的目标名称中进行编码。

消费者选项如下：

虚拟destination用来创建逻辑destination,客户端可以通过它来生产和消费消息，它会把消息映射到物理destination。

ActiveMQ支持2种方式：

ActiveMQ中，topic只有在持久订阅下才会持久化消息。JMS持久化订阅者 MessageConsumer 在创建时会生成一个 唯一的 JMS clientID 和一个持久化订阅者的name。 为了符合JMS，对于一个JMSclientID，同一时间，只能有一个活跃的JMS连接，并且，对于一个clientID和订阅者name而言，只有一个消费者可以是活跃的。也就是说，对于给定的topic订阅者来说，只能由一个活跃的进程进行消费。这意味着我们不能实现：

如今，JMS中的队列语义提供了通过多个消费者来实现可靠的负载均衡——允许多线程，进程和机器来处理消息。然后我们就有了成熟而复杂的负载均衡技术，就像Messge Groups一样在维护订单时进行负载均衡和并行化处理。如下图所示，全量的消息先发送到队列，然后再分发给消费者，通过队列来解决负载均衡和故障转移问题。

virtual topic背后的思想是生产者用正常的JMS方式把消息发送到一个topic。消费者可以继续使用JMS标准中的Topic语义。然而，如果 topic 是虚拟的， 订阅一个逻辑topic的消费者可以从一个真实队列中消费，允许多个消费者分布在多个机器上且多线程的进行负载均衡。 例如，假定我们现在有一个叫做 VirtualTopicOrders 的topic。（前缀 VirtualTopic 表明这是一个 virtual topic）。

我们希望将orders 发送到系统A 和 系统B。于是，用通常的 durable topics ，我们需要为 clientID_A 和 "A" 创建一个JMS消费者，同时为 clientID_B 和 "B"创建一个JMS消费者。 有了virtual topics 我们可以直接从队列 ConsumerAVirtualTopicOrders 中为系统A 消费，或者从队列 ConsumerBVirtualTopicOrders 中为系统B 消费。

默认前缀是： VirtualTopic>

自定义消费虚拟地址默认格式： Consumer VirtualTopic>

下面的示例演示如何使所有主题成为虚拟主题。下面的示例使用名称“>“”表示“匹配所有主题”，“VirtualTopicConsumers”为消费队列的前缀。

其他的配置参数：

通常情况下，使用网络连接消费者队列。在这种情况下，不要在虚拟主题上桥接任何普通主题消费者，因为任何转发的消息都会再次分散到网络代理上的消费者队列，从而导致消息重复。下面示例展示了如何排除虚拟队列：

ActiveMQ中每个queue中的消息只能被一个consumer消费。然而，有时候你可能希望能够监视生产者和消费者之间的消息流。你可以通过使用Virtual Destinations 来建立一个virtual queue 来把消息转发到多个queues中。但是 为系统中每个queue都进行如此的配置可能会很麻烦。 使用ActiveMQ支持Mirrored Queues。Broker会把发送到某个queue的所有消息转发到一个名称类似的topic，因此监控程序只需要订阅这个mirrored queue topic。为了启用Mirrored Queues，首先要将BrokerService的“useMirroredQueues“属性设置成true，然后可以通过destinationInterceptors设置其它属性，如mirror topic的前缀，缺省是“VirtualTopicMirror”。如下订阅“qmirror”的主题就开启了mirrored queue。

>

消息队列（Message Queue）是一种进程间通信或同一进程的不同线程间的通信方式。

Broker（消息服务器）

Broker的概念来自与Apache ActiveMQ，通俗的讲就是MQ的服务器。

Producer（生产者）

业务的发起方，负责生产消息传输给broker

Consumer（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

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

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。

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

点对点模型用于消息生产者和消息消费者之间点到点的通信。

点对点模式包含三个角色：

每个消息都被发送到一个特定的队列，接收者从队列中获取消息。队列保留着消息，可以放在内存 中也可以持久化，直到他们被消费或超时。

特点：

发布订阅模型包含三个角色：

多个发布者将消息发送到Topic，系统将这些消息传递给多个订阅者。

特点：

AMQP即Advanced Message Queuing Protocol，是应用层协议的一个开放标准，为面向消息的中间件设计。消息中间件主要用于组件之间的解耦，消息的发送者无需知道消息使用者的存在，反之亦然。AMQP 的主要特征是面向消息、队列、路由（包括点对点和发布/订阅）、可靠性、安全。

优点：可靠、通用

MQTT（Message Queuing Telemetry Transport，消息队列遥测传输）是IBM开发的一个即时通讯协议，有可能成为物联网的重要组成部分。该协议支持所有平台，几乎可以把所有联网物品和外部连接起来，被用来当做传感器和致动器（比如通过Twitter让房屋联网）的通信协议。

优点：格式简洁、占用带宽小、移动端通信、PUSH、嵌入式系统

STOMP（Streaming Text Orientated Message Protocol）是流文本定向消息协议，是一种为MOM(Message Oriented Middleware，面向消息的中间件)设计的简单文本协议。STOMP提供一个可互 *** 作的连接格式，允许客户端与任意STOMP消息代理（Broker）进行交互。

优点：命令模式（非topic\queue模式）

XMPP（可扩展消息处理现场协议，Extensible Messaging and Presence Protocol）是基于可扩展标记语言（XML）的协议，多用于即时消息（IM）以及在线现场探测。适用于服务器之间的准即时 *** 作。核心是基于XML流传输，这个协议可能最终允许因特网用户向因特网上的其他任何人发送即时消息，即使其 *** 作系统和浏览器不同。

优点：通用公开、兼容性强、可扩展、安全性高，但XML编码格式占用带宽大

RabbitMQ 是实现 AMQP（高级消息队列协议）的消息中间件的一种，最初起源于金融系统，用于在分布式系统中存储转发消息，在易用性、扩展性、高可用性等方面表现不俗。 RabbitMQ 主要是为了实现系统之间的双向解耦而实现的。当生产者大量产生数据时，消费者无法快速消费，那么需要一个中间层。保存这个数据。

RabbitMQ 是一个开源的 AMQP 实现，服务器端用Erlang语言编写，支持多种客户端，如：Python、Ruby、NET、Java、JMS、C、PHP、ActionScript、XMPP、STOMP 等，支持 AJAX。用于在分布式系统中存储转发消息，在易用性、扩展性、高可用性等方面表现不俗。

Channel（通道）

道是两个管理器之间的一种单向点对点的的通信连接，如果需要双向交流，可以建立一对通道。

Exchange（消息交换机）

Exchange类似于数据通信网络中的交换机，提供消息路由策略。

RabbitMq中，producer不是通过信道直接将消息发送给queue，而是先发送给Exchange。一个Exchange可以和多个Queue进行绑定，producer在传递消息的时候，会传递一个ROUTING_KEY，Exchange会根据这个ROUTING_KEY按照特定的路由算法，将消息路由给指定的queue。和Queue一样，Exchange也可设置为持久化，临时或者自动删除。

Exchange有4种类型：direct(默认)，fanout， topic， 和headers。

不同类型的Exchange转发消息的策略有所区别：

Binding（绑定）

所谓绑定就是将一个特定的 Exchange 和一个特定的 Queue 绑定起来。Exchange 和Queue的绑定可以是多对多的关系。

Routing Key（路由关键字）

exchange根据这个关键字进行消息投递。

vhost（虚拟主机）

在RabbitMq server上可以创建多个虚拟的message broker，又叫做virtual hosts (vhosts)。每一个vhost本质上是一个mini-rabbitmq server，分别管理各自的exchange，和bindings。vhost相当于物理的server，可以为不同app提供边界隔离，使得应用安全的运行在不同的vhost实例上，相互之间不会干扰。producer和consumer连接rabbit server需要指定一个vhost。

假设P1和C1注册了相同的Broker，Exchange和Queue。P1发送的消息最终会被C1消费。

基本的通信流程大概如下所示：

Consumer收到消息时需要显式的向rabbit broker发送basic。ack消息或者consumer订阅消息时设置auto_ack参数为true。

在通信过程中，队列对ACK的处理有以下几种情况：

即消息的Ackownledge确认机制，为了保证消息不丢失，消息队列提供了消息Acknowledge机制，即ACK机制，当Consumer确认消息已经被消费处理，发送一个ACK给消息队列，此时消息队列便可以删除这个消息了。如果Consumer宕机/关闭，没有发送ACK，消息队列将认为这个消息没有被处理，会将这个消息重新发送给其他的Consumer重新消费处理。

消息的收发处理支持事务，例如：在任务中心场景中，一次处理可能涉及多个消息的接收、处理，这应该处于同一个事务范围内，如果一个消息处理失败，事务回滚，消息重新回到队列中。

消息的持久化，对于一些关键的核心业务来说是非常重要的，启用消息持久化后，消息队列宕机重启后，消息可以从持久化存储恢复，消息不丢失，可以继续消费处理。

fanout 模式

模式特点：

direct 模式

任何发送到Direct Exchange的消息都会被转发到routing_key中指定的Queue。

如果一个exchange 声明为direct，并且bind中指定了routing_key，那么发送消息时需要同时指明该exchange和routing_key。

简而言之就是：生产者生成消息发送给Exchange， Exchange根据Exchange类型和basic_publish中的routing_key进行消息发送 消费者：订阅Exchange并根据Exchange类型和binding key(bindings 中的routing key) ，如果生产者和订阅者的routing_key相同，Exchange就会路由到那个队列。

topic 模式

前面讲到direct类型的Exchange路由规则是完全匹配binding key与routing key，但这种严格的匹配方式在很多情况下不能满足实际业务需求。

topic类型的Exchange在匹配规则上进行了扩展，它与direct类型的Exchage相似，也是将消息路由到binding key与routing key相匹配的Queue中，但这里的匹配规则有些不同。

它约定：

以上图中的配置为例，routingKey=”quickorangerabbit”的消息会同时路由到Q1与Q2，routingKey=”lazyorangefox”的消息会路由到Q1，routingKey=”lazybrownfox”的消息会路由到Q2，routingKey=”lazypinkrabbit”的消息会路由到Q2（只会投递给Q2一次，虽然这个routingKey与Q2的两个bindingKey都匹配）；routingKey=”quickbrownfox”、routingKey=”orange”、routingKey=”quickorangemalerabbit”的消息将会被丢弃，因为它们没有匹配任何bindingKey。

RabbitMQ，部署分三种模式：单机模式，普通集群模式，镜像集群模式。

普通集群模式

多台机器部署，每个机器放一个rabbitmq实例，但是创建的queue只会放在一个rabbitmq实例上，每个实例同步queue的元数据。

如果消费时连的是其他实例，那个实例会从queue所在实例拉取数据。这就会导致拉取数据的开销，如果那个放queue的实例宕机了，那么其他实例就无法从那个实例拉取，即便开启了消息持久化，让rabbitmq落地存储消息的话，消息不一定会丢，但得等这个实例恢复了，然后才可以继续从这个queue拉取数据， 这就没什么高可用可言，主要是提供吞吐量 ，让集群中多个节点来服务某个queue的读写 *** 作。

镜像集群模式

queue的元数据和消息都会存放在多个实例，每次写消息就自动同步到多个queue实例里。这样任何一个机器宕机，其他机器都可以顶上，但是性能开销太大，消息同步导致网络带宽压力和消耗很重，另外，没有扩展性可言，如果queue负载很重，加机器，新增的机器也包含了这个queue的所有数据，并没有办法线性扩展你的queue。此时，需要开启镜像集群模式，在rabbitmq管理控制台新增一个策略，将数据同步到指定数量的节点，然后你再次创建queue的时候，应用这个策略，就会自动将数据同步到其他的节点上去了。

Kafka 是 Apache 的子项目，是一个高性能跨语言的分布式发布/订阅消息队列系统（没有严格实现 JMS 规范的点对点模型，但可以实现其效果），在企业开发中有广泛的应用。高性能是其最大优势，劣势是消息的可靠性（丢失或重复），这个劣势是为了换取高性能，开发者可以以稍降低性能，来换取消息的可靠性。

一个Topic可以认为是一类消息，每个topic将被分成多个partition(区)，每个partition在存储层面是append log文件。任何发布到此partition的消息都会被直接追加到log文件的尾部，每条消息在文件中的位置称为offset（偏移量），offset为一个long型数字，它是唯一标记一条消息。它唯一的标记一条消息。kafka并没有提供其他额外的索引机制来存储offset，因为在kafka中几乎不允许对消息进行“随机读写”。

Kafka和JMS（Java Message Service）实现(activeMQ)不同的是:即使消息被消费，消息仍然不会被立即删除。日志文件将会根据broker中的配置要求，保留一定的时间之后删除；比如log文件保留2天，那么两天后，文件会被清除，无论其中的消息是否被消费。kafka通过这种简单的手段，来释放磁盘空间，以及减少消息消费之后对文件内容改动的磁盘IO开支。

对于consumer而言，它需要保存消费消息的offset，对于offset的保存和使用，有consumer来控制；当consumer正常消费消息时，offset将会"线性"的向前驱动，即消息将依次顺序被消费。事实上consumer可以使用任意顺序消费消息，它只需要将offset重置为任意值。(offset将会保存在zookeeper中，参见下文)

kafka集群几乎不需要维护任何consumer和producer状态信息，这些信息有zookeeper保存；因此producer和consumer的客户端实现非常轻量级，它们可以随意离开，而不会对集群造成额外的影响。

partitions的设计目的有多个。最根本原因是kafka基于文件存储。通过分区，可以将日志内容分散到多个server上，来避免文件尺寸达到单机磁盘的上限，每个partiton都会被当前server(kafka实例)保存；可以将一个topic切分多任意多个partitions，来消息保存/消费的效率。此外越多的partitions意味着可以容纳更多的consumer，有效提升并发消费的能力。(具体原理参见下文)。

一个Topic的多个partitions，被分布在kafka集群中的多个server上；每个server(kafka实例)负责partitions中消息的读写 *** 作；此外kafka还可以配置partitions需要备份的个数(replicas)，每个partition将会被备份到多台机器上，以提高可用性。

基于replicated方案，那么就意味着需要对多个备份进行调度；每个partition都有一个server为"leader"；leader负责所有的读写 *** 作，如果leader失效，那么将会有其他follower来接管(成为新的leader)；follower只是单调的和leader跟进，同步消息即可。由此可见作为leader的server承载了全部的请求压力，因此从集群的整体考虑，有多少个partitions就意味着有多少个"leader"，kafka会将"leader"均衡的分散在每个实例上，来确保整体的性能稳定。

Producers

Producer将消息发布到指定的Topic中，同时Producer也能决定将此消息归属于哪个partition；比如基于"round-robin"方式或者通过其他的一些算法等。

Consumers

本质上kafka只支持Topic。每个consumer属于一个consumer group；反过来说，每个group中可以有多个consumer。发送到Topic的消息，只会被订阅此Topic的每个group中的一个consumer消费。

如果所有的consumer都具有相同的group，这种情况和queue模式很像；消息将会在consumers之间负载均衡。

如果所有的consumer都具有不同的group，那这就是"发布-订阅"；消息将会广播给所有的消费者。

在kafka中，一个partition中的消息只会被group中的一个consumer消费；每个group中consumer消息消费互相独立；我们可以认为一个group是一个"订阅"者，一个Topic中的每个partions，只会被一个"订阅者"中的一个consumer消费，不过一个consumer可以消费多个partitions中的消息。kafka只能保证一个partition中的消息被某个consumer消费时，消息是顺序的。事实上，从Topic角度来说，消息仍不是有序的。

Kafka的设计原理决定，对于一个topic，同一个group中不能有多于partitions个数的consumer同时消费，否则将意味着某些consumer将无法得到消息。

Guarantees

Kafka就比较适合高吞吐量并且允许少量数据丢失的场景，如果非要保证“消息可靠传输”，可以使用JMS。

Kafka Producer 消息发送有两种方式(配置参数 producertype)：

对于同步方式(producertype=sync)？Kafka Producer 消息发送有三种确认方式(配置参数 acks)：

kafka的设计初衷是希望作为一个统一的信息收集平台，能够实时的收集反馈信息，并需要能够支撑较大的数据量，且具备良好的容错能力。

持久性

kafka使用文件存储消息，这就直接决定kafka在性能上严重依赖文件系统的本身特性。且无论任何OS下，对文件系统本身的优化几乎没有可能。文件缓存/直接内存映射等是常用的手段。因为kafka是对日志文件进行append *** 作，因此磁盘检索的开支是较小的；同时为了减少磁盘写入的次数，broker会将消息暂时buffer起来，当消息的个数(或尺寸)达到一定阀值时，再flush到磁盘，这样减少了磁盘IO调用的次数。

性能

需要考虑的影响性能点很多，除磁盘IO之外，我们还需要考虑网络IO，这直接关系到kafka的吞吐量问题。kafka并没有提供太多高超的技巧；对于producer端，可以将消息buffer起来，当消息的条数达到一定阀值时，批量发送给broker；对于consumer端也是一样，批量fetch多条消息。不过消息量的大小可以通过配置文件来指定。对于kafka broker端，似乎有个sendfile系统调用可以潜在的提升网络IO的性能:将文件的数据映射到系统内存中，socket直接读取相应的内存区域即可，而无需进程再次copy和交换。 其实对于producer/consumer/broker三者而言，CPU的开支应该都不大，因此启用消息压缩机制是一个良好的策略；压缩需要消耗少量的CPU资源，不过对于kafka而言，网络IO更应该需要考虑。可以将任何在网络上传输的消息都经过压缩。kafka支持gzip/snappy等多种压缩方式。

生产者

负载均衡: producer将会和Topic下所有partition leader保持socket连接；消息由producer直接通过socket发送到broker，中间不会经过任何“路由层“。事实上，消息被路由到哪个partition上，有producer客户端决定。比如可以采用“random““key-hash““轮询“等，如果一个topic中有多个partitions，那么在producer端实现“消息均衡分发“是必要的。

其中partition leader的位置(host:port)注册在zookeeper中，producer作为zookeeper client，已经注册了watch用来监听partition leader的变更事件。

异步发送：将多条消息暂且在客户端buffer起来，并将他们批量的发送到broker，小数据IO太多，会拖慢整体的网络延迟，批量延迟发送事实上提升了网络效率。不过这也有一定的隐患，比如说当producer失效时，那些尚未发送的消息将会丢失。

消费者

consumer端向broker发送“fetch”请求，并告知其获取消息的offset；此后consumer将会获得一定条数的消息；consumer端也可以重置offset来重新消费消息。

在JMS实现中，Topic模型基于push方式，即broker将消息推送给consumer端。不过在kafka中，采用了pull方式，即consumer在和broker建立连接之后，主动去pull(或者说fetch)消息；这中模式有些优点，首先consumer端可以根据自己的消费能力适时的去fetch消息并处理，且可以控制消息消费的进度(offset)；此外，消费者可以良好的控制消息消费的数量，batch fetch。

其他JMS实现，消息消费的位置是有prodiver保留，以便避免重复发送消息或者将没有消费成功的消息重发等，同时还要控制消息的状态。这就要求JMS broker需要太多额外的工作。在kafka中，partition中的消息只有一个consumer在消费，且不存在消息状态的控制，也没有复杂的消息确认机制，可见kafka broker端是相当轻量级的。当消息被consumer接收之后，consumer可以在本地保存最后消息的offset，并间歇性的向zookeeper注册offset。由此可见，consumer客户端也很轻量级。

对于JMS实现，消息传输担保非常直接:有且只有一次(exactly once)。

在kafka中稍有不同:

at most once: 消费者fetch消息，然后保存offset，然后处理消息；当client保存offset之后，但是在消息处理过程中出现了异常，导致部分消息未能继续处理。那么此后"未处理"的消息将不能被fetch到，这就是"at most once"。

at least once: 消费者fetch消息，然后处理消息，然后保存offset。如果消息处理成功之后，但是在保存offset阶段zookeeper异常导致保存 *** 作未能执行成功，这就导致接下来再次fetch时可能获得上次已经处理过的消息，这就是"at least once"，原因offset没有及时的提交给zookeeper，zookeeper恢复正常还是之前offset状态。

exactly once: kafka中并没有严格的去实现(基于2阶段提交，事务)，我们认为这种策略在kafka中是没有必要的。

通常情况下“at-least-once”是我们首选。(相比at most once而言，重复接收数据总比丢失数据要好)。

kafka高可用由多个broker组成，每个broker是一个节点；

创建一个topic，这个topic会划分为多个partition，每个partition存在于不同的broker上，每个partition就放一部分数据。

kafka是一个分布式消息队列，就是说一个topic的数据，是分散放在不同的机器上，每个机器就放一部分数据。

在08版本以前，是没有HA机制的，就是任何一个broker宕机了，那个broker上的partition就废了，没法写也没法读，没有什么高可用性可言。

08版本以后，才提供了HA机制，也就是就是replica副本机制。每个partition的数据都会同步到其他的机器上，形成自己的多个replica副本。然后所有replica会选举一个leader出来，那么生产和消费都跟这个leader打交道，然后其他replica就是follower。

写的时候，leader会负责把数据同步到所有follower上去，读的时候就直接读leader上数据即可。

kafka会均匀的将一个partition的所有replica分布在不同的机器上，从而提高容错性。

如果某个broker宕机了也没事，它上面的partition在其他机器上都有副本的，如果这上面有某个partition的leader，那么此时会重新选举一个新的leader出来，大家继续读写那个新的leader即可。这就有所谓的高可用性了。

写数据的时候，生产者就写leader，然后leader将数据落地写本地磁盘，接着其他follower自己主动从leader来pull数据。一旦所有follower同步好数据了，就会发送ack给leader，leader收到所有follower的ack之后，就会返回写成功的消息给生产者。

消息丢失会出现在三个环节，分别是生产者、mq中间件、消费者：

RabbitMQ

Kafka

大体和RabbitMQ相同。

Rabbitmq

需要保证顺序的消息投递到同一个queue中，这个queue只能有一个consumer，如果需要提升性能，可以用内存队列做排队，然后分发给底层不同的worker来处理。

Kafka

写入一个partition中的数据一定是有序的。生产者在写的时候 ，可以指定一个key，比如指定订单id作为key，这个订单相关数据一定会被分发到一个partition中去。消费者从partition中取出数据的时候也一定是有序的，把每个数据放入对应的一个内存队列，一个partition中有几条相关数据就用几个内存队列，消费者开启多个线程，每个线程处理一个内存队列。

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