ActiveMQ技术入门、与Spring集成实例

MQ消息队列详解

近日总有些人来问我一些关于MQ的问题,我整理总结了一些,来跟大家分享一下,如有错误还希望各位大牛指正。探讨的同胞们可以加QQ群:315309006

MQ的概念中大致有这么三类对象,分别是broker、producer、consumer,这三类对象的用途分别是:
1.broker:开启MQ服务,简单点理解相当于启动了一个服务中转站;
2.producer:message产生;
3.consumer:message消费。

消息发送的过程简单点来说,由客户端的producer产生一个消息,发送到broker上,consumer会到broker上把这条消息拿走。这里说的当然是最简单的一种理解,在实际应用中这个过程是很复杂的,一般来说在实际应用中,提供服务的客户端应该同时包括producer和consumer,既可以发送、也可以接收。

消息发送根据应用场景不同,分为“直接发送”、“发送立即反馈”、“发送异步反馈”:
1.直接发送:“Topic发布订阅”或者“向broker的Destination发送单向消息”,可以用来做广播、或者在服务端启动consumer消费(处理)提交上来的消息、或者可以做站内消息
2.发送立即反馈:客户端发送消息后、服务端接收到消息立即处理,并返回处理结果给客户端,服务端处理过程中客户端和服务端保持连接状态、直到返回消息为止
3.发送异步反馈:客户端定义异步接受监听方法、接着发送消息、操作结束,服务器接收到消息后处理消息内容,并根据消息来源重新组装一个反馈消息、发送回提交客户端,期间是异步的

MQ技术其实不是一个新鲜的东西,只不过近些年来对它的用途越来越多的被人们发掘出来,现在炒的很热的云平台、云计算很多都有着MQ技术的身影。

下面几个是我做MQ的简单实现,包括了上述的几种情况的处理,供大家参考:


01 @Service // 异步发送调用:new AsynRequestClient().request();
02 public class AsynRequestClient extends AsynRequestClientFactory/*封装了request方法*/ {
03     @Override
04     public void doMessage(Message message) {
05         TextMessage m = (TextMessage) message;
06         String text = null;
07         try {
08             text = m.getText();
09         } catch (JMSException e) {
10             e.printStackTrace();
11         }
12         log.info("client: Asyn get server message - " + text);
13     }
14  
15     @Override
16     public void setProperties(String ip, String messageBody, int destinationType) {
17         this.ip = ip;
18         this.messageBody = messageBody;
19         this.destinationType = destinationType;
20     }
21 }
1 @Service // 直接发送:new SendClient().sendMessage();
2 public class SendClient extends SendClientFactory/*封装了sendMessage方法*/ {
3     public void setProperties(String ip, String messageBody, int destinationType) {
4         this.ip = ip;
5         this.messageBody = messageBody;
6         this.destinationType = destinationType;
7     }
8 }
01 @Service // 同步发送:new SynRequestClient().request();
02 public class SynRequestClient extends SynRequestClientFactory/*封装了request方法*/ {
03     /**
04      * @param ip
05      *            this.ip=ip 设置通讯目的地ip地址
06      * @param messageBody
07      *            this.messageBody=messageBody 通讯内容
08      * @param destinationType
09      *            this.destinationType=destinationType 目标队列类型
10      */
11     @Override
12     public void setProperties(String ip, String messageBody, int destinationType) {
13         this.ip = ip;
14         this.messageBody = messageBody;
15         this.destinationType = destinationType;
16     }
17 }
01 @Service // 响应端处理
02 public class ServerResponse extends ServerResponseFactory {
03  
04     @Override //处理直接提交内容
05     public void onMessageBusiness(Message msg) {
06         TextMessage m = (TextMessage) msg;
07         String text = null;
08         try {
09             text = m.getText();
10         } catch (JMSException e) {
11             e.printStackTrace();
12         }
13         log.info("server: receive message is " + text);
14     }
15  
16     @Override // 异步提交内容的处理、返回处理结果
17     public String onAsynResponseBusiness(Message msg) {
18         TextMessage m = (TextMessage) msg;
19         String text = null;
20         try {
21             text = m.getText();
22         } catch (JMSException e) {
23             e.printStackTrace();
24         }
25         return "server: return AsynResponse is " + text;
26     }
27  
28     @Override // 同步提交内容的处理、并返回处理结果
29     public String onSynResponseBusiness(Message msg) {
30         TextMessage m = (TextMessage) msg;
31         String text = null;
32         try {
33             text = m.getText();
34         } catch (JMSException e) {
35             e.printStackTrace();
36         }
37         return "server: return SynResponse is " + text;
38     }
39  
40 }

顺便提一下,我整理了些基础的Spring和ActiveMQ整合的例子,如果想探讨的同胞们可以加QQ群:315309006 向我索取。顺便鄙视一下那些不肯和别人分享的大牛们


转载于:https://my.oschina.net/ehofy/blog/160534

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为系统鲁棒性。
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