ActiveMQ 的队列模型是实现分布式系统异步通信和业务解耦的核心工具，适用于需要可靠消息传递、负载均衡和流量控制的场景

ActiveMQ 是一个开源的消息中间件，实现了 JMS（Java Message Service）1.1 规范。ActiveMQ 的 Queue 模式是一种点对点的消息传递模式，具有以下功能和特点：

功能

• 消息存储与转发：生产者将消息发送到队列中，消费者从队列中取出并消费消息。
• 支持多个消费者：虽然一个消息只能被一个消费者消费，但队列可以有多个消费者，消息会按照某种策略分配给不同的消费者。
• 消息持久化：默认情况下，消息是持久化的，即使 ActiveMQ 服务器重启，消息也不会丢失。
• 消息优先级：支持设置消息的优先级，高优先级的消息会优先被消费。

特点

• 解耦：生产者和消费者之间无需直接交互，降低了系统的耦合度。
• 异步处理：生产者发送消息后可以继续执行其他任务，消费者可以在合适的时间接收和处理消息。
• 可靠性：通过消息持久化和事务支持，确保消息不会丢失。
• 负载均衡：在有多个消费者的情况下，消息会自动分配给不同的消费者，实现负载均衡。

使用场景

• 任务分配：将任务放入队列，由多个消费者并行处理，提高系统的处理能力。
• 订单处理：确保订单消息只被处理一次，避免重复处理。
• 日志处理：将应用产生的日志发送到队列，由专门的日志处理服务进行分析和存储。

示例代码

以下是一个简单的 ActiveMQ Queue 模式生产者和消费者示例：

生产者代码：

import org.apache.activemq.ActiveMQConnectionFactory;
import javax.jms.*;

public class ActiveMQSender {
    private static final String USERNAME = "admin";
    private static final String PASSWORD = "admin";
    private static final String BROKER_URL = "tcp://localhost:61616";
    private static final String QUEUE_NAME = "MyQueue";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ActiveMQConnectionFactory factory = new ActiveMQConnectionFactory(USERNAME, PASSWORD, BROKER_URL);
        Connection connection = factory.createConnection();
        connection.start();

        Session session = connection.createSession(false, Session.AUTO_ACKNOWLEDGE);
        Destination destination = session.createQueue(QUEUE_NAME);

        MessageProducer producer = session.createProducer(destination);
        producer.setDeliveryMode(DeliveryMode.PERSISTENT);

        TextMessage message = session.createTextMessage("Hello ActiveMQ!");
        producer.send(message);

        System.out.println("Sent message: " + message.getText());

        session.close();
        connection.close();
    }
}

消费者代码：

import org.apache.activemq.ActiveMQConnectionFactory;
import javax.jms.*;

public class ActiveMQReceiver {
    private static final String USERNAME = "admin";
    private static final String PASSWORD = "admin";
    private static final String BROKER_URL = "tcp://localhost:61616";
    private static final String QUEUE_NAME = "MyQueue";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ActiveMQConnectionFactory factory = new ActiveMQConnectionFactory(USERNAME, PASSWORD, BROKER_URL);
        Connection connection = factory.createConnection();
        connection.start();

        Session session = connection.createSession(false, Session.AUTO_ACKNOWLEDGE);
        Destination destination = session.createQueue(QUEUE_NAME);

        MessageConsumer consumer = session.createConsumer(destination);

        while (true) {
            TextMessage message = (TextMessage) consumer.receive(1000);
            if (message != null) {
                System.out.println("Received message: " + message.getText());
            } else {
                break;
            }
        }

        session.close();
        connection.close();
    }
}

通过以上代码，生产者可以将消息发送到队列中，消费者可以从队列中接收并处理消息。

ActiveMQ 是 Apache 旗下的一款开源 消息中间件，基于 JMS（Java Message Service，Java 消息服务）规范 实现，支持多种消息模型，其中 队列（Queue） 是其核心功能之一。以下从队列模型、特性、使用场景、操作示例等方面详细介绍 ActiveMQ 中的队列。

一、ActiveMQ 队列的核心概念

1. 队列模型（Queue Model）

• 消息传递方式：基于 点对点（Point-to-Point） 模式，消息生产者（Producer）将消息发送到队列，消费者（Consumer）从队列中获取消息。
• 核心规则：
  • 每个消息只能被 一个消费者 接收并处理（即使有多个消费者，消息也只会被其中一个消费）。
  • 消息遵循 先进先出（FIFO） 原则，先入队的消息先被消费。
  • 消费者可以随时订阅队列，未被消费的消息会持久化存储，直到被消费或过期。

2. 与主题（Topic）的区别

特性	队列（Queue）	主题（Topic）
消息模式	点对点（一对一）	发布-订阅（一对多）
消息消费	每个消息仅被一个消费者处理	每个消息可被多个消费者处理
持久化	支持（未消费的消息会保留）	支持（需消费者提前订阅并设置持久化）
适用场景	任务分配、请求响应等一对一场景	通知、广播等一对多场景

二、ActiveMQ 队列的关键特性

1. 消息持久化

   • 确保消息在服务器重启或网络故障后不丢失，默认使用 KahaDB 数据库存储消息，也可配置为 JDBC 或其他存储方式。
   • 配置示例（activemq.xml）：

     <persistenceAdapter>
         <kahaDB directory="${activemq.data}/kahadb"/>
     </persistenceAdapter>
     

2. 负载均衡与并发消费

   • 多个消费者可以同时监听同一个队列，ActiveMQ 会通过 轮询（Round Robin） 或 粘性路由（Sticky Session） 等策略分配消息，实现负载均衡。
   • 适用于高并发场景（如订单处理、任务分发）。

3. 消息优先级

   • 支持设置消息优先级（0-9，数值越大优先级越高），高优先级消息会优先被消费。
   • 生产者示例（Java）：

     Message message = session.createTextMessage("Hello ActiveMQ");
     message.setJMSPriority(9); // 设置优先级为最高
     producer.send(message);
     

4. 消息过滤

   • 消费者可以通过 Selector 表达式 过滤消息，仅接收符合条件的消息。
   • 示例：消费者只接收属性 type=order 的消息：

     consumer = session.createConsumer(queue, "type = 'order'");
     

三、ActiveMQ 队列的使用场景

1. 异步任务处理

   • 例如用户下单后，将“生成订单详情”“发送通知”等任务放入队列，异步处理以提升系统响应速度。

2. 系统解耦

   • 不同服务（如用户服务、支付服务）通过队列通信，降低服务间的直接依赖。

3. 流量削峰

   • 在秒杀、促销等高并发场景中，将请求暂存到队列中，后端服务按处理能力消费，避免系统过载。

4. 分布式事务补偿

   • 通过队列实现最终一致性（如基于可靠消息的事务方案）。

四、ActiveMQ 队列操作示例（Java）

以下示例基于 ActiveMQ 的 JMS API，需引入依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.activemq</groupId>
    <artifactId>activemq-all</artifactId>
    <version>5.17.1</version> <!-- 最新版本请查看官网 -->
</dependency>

1. 生产者（发送消息到队列）

import javax.jms.*;
import org.apache.activemq.ActiveMQConnectionFactory;

public class QueueProducer {
    private static final String BROKER_URL = "tcp://localhost:61616";
    private static final String QUEUE_NAME = "my-queue";

    public static void main(String[] args) throws JMSException {
        // 创建连接工厂
        ConnectionFactory factory = new ActiveMQConnectionFactory(BROKER_URL);
        // 创建连接
        try (Connection connection = factory.createConnection();
             // 启动连接
             Session session = connection.createSession(false, Session.AUTO_ACKNOWLEDGE);
             // 创建队列
             Queue queue = session.createQueue(QUEUE_NAME);
             // 创建生产者
             MessageProducer producer = session.createProducer(queue)) {
            
            connection.start();
            
            // 发送 5 条消息
            for (int i = 1; i <= 5; i++) {
                String messageText = "Message " + i;
                TextMessage message = session.createTextMessage(messageText);
                producer.send(message);
                System.out.println("Sent: " + messageText);
            }
        }
    }
}

2. 消费者（从队列接收消息）

public class QueueConsumer {
    private static final String BROKER_URL = "tcp://localhost:61616";
    private static final String QUEUE_NAME = "my-queue";

    public static void main(String[] args) throws JMSException {
        ConnectionFactory factory = new ActiveMQConnectionFactory(BROKER_URL);
        try (Connection connection = factory.createConnection();
             Session session = connection.createSession(false, Session.AUTO_ACKNOWLEDGE);
             Queue queue = session.createQueue(QUEUE_NAME);
             MessageConsumer consumer = session.createConsumer(queue)) {
            
            connection.start();
            
            // 持续监听队列（此处为简化示例，实际可通过循环或监听器实现）
            while (true) {
                TextMessage message = (TextMessage) consumer.receive(1000); // 超时时间 1秒
                if (message != null) {
                    System.out.println("Received: " + message.getText());
                } else {
                    break; // 无消息时退出（实际场景中可保持循环监听）
                }
            }
        }
    }
}

五、ActiveMQ 队列配置与管理

1. 启动 ActiveMQ 服务器

   • 下载 ActiveMQ 压缩包，解压后执行 bin/activemq start（Linux/Mac）或 bin/activemq.bat start（Windows）。
   • 访问管理界面：http://localhost:8161/admin（默认用户名/密码：admin/admin），可查看队列状态、消息计数等。

2. 配置队列属性

   • 在 activemq.xml 中定义队列（如设置持久化、过期时间等）：

     <broker>
         <destinations>
             <!-- 定义持久化队列 -->
             <queue physicalName="my-queue">
                 <dispatchPolicy>
                     <strictOrderDispatchPolicy/> <!-- 严格按顺序分发 -->
                 </dispatchPolicy>
                 <queueProperties>
                     <entry key="maxQueueSize" value="10000"/> <!-- 最大队列长度 -->
                     <entry key="timeToLive" value="3600000"/> <!-- 消息过期时间（毫秒） -->
                 </queueProperties>
             </queue>
         </destinations>
     </broker>
     

六、注意事项

1. 消息重复消费

   • 若消费者未正确确认消息（如使用 Session.CLIENT_ACKNOWLEDGE 时未调用 acknowledge()），可能导致消息重复消费，需通过业务逻辑幂等性处理。

2. 性能优化

   • 批量发送消息（producer.send(Collection<Message>)）以减少网络开销。
   • 使用非持久化队列（session.createQueue("queueName", false)）处理非关键消息，提升吞吐量。

3. 监控与告警

   • 通过 ActiveMQ 管理界面或集成 Prometheus、Grafana 监控队列积压、消费延迟等指标，设置告警规则。

总结

ActiveMQ 的队列模型是实现分布式系统异步通信和业务解耦的核心工具，适用于需要可靠消息传递、负载均衡和流量控制的场景。通过合理配置持久化、优先级、过滤规则等特性，可以灵活应对不同业务需求。如果需要进一步了解特定功能（如事务消息、集群部署），可随时补充提问！