java 消息机制 ActiveMQ入门实例

apache-activemq-5.9.0 下载 apache-activemq是很好用的消息总线,当前最高版本为5.9.0,支持32位和64位系统上注册服务。 立即下载
1.下载ActiveMQ 
去官方网站下载: http://activemq.apache.org/  
我下载的时候是 ActiveMQ 5.8.0 Release版 

2.运行ActiveMQ 
解压缩apache-activemq-5.8.0-bin.zip,然后双击apache-activemq-5.5.1\bin\activemq.bat运行ActiveMQ程序。 

启动ActiveMQ以后,登陆:http://localhost:8161/admin/,创建一个Queue,命名为FirstQueue。 

3.创建Eclipse项目并运行 
创建java project:ActiveMQ-5.8,新建lib文件夹 
打开apache-activemq-5.8.0\lib目录 
拷贝 
activemq-broker-5.8.0.jar 
activemq-client-5.8.0.jar 
geronimo-j2ee-management_1.1_spec-1.0.1.jar 
geronimo-jms_1.1_spec-1.1.1.jar 
slf4j-api-1.6.6.jar 
这5个jar文件到lib文件夹中,并Build Path->Add to Build Path 

结构如图: 

 


Sender.java 
Java代码   收藏代码
  1. package com.lm.activemq;  
  2.   
  3. /** 
  4.  * @Header: Sender.java 
  5.  * 类描述: 
  6.  * @author: lm 
  7.  * @date 2013-7-17 上午10:52:42 
  8.  * @Email  
  9.  * @company 欢 
  10.  * @addr 北京市朝阳区劲松 
  11.  */  
  12. import javax.jms.Connection;  
  13. import javax.jms.ConnectionFactory;  
  14. import javax.jms.DeliveryMode;  
  15. import javax.jms.Destination;  
  16. import javax.jms.MessageProducer;  
  17. import javax.jms.Session;  
  18. import javax.jms.TextMessage;  
  19. import org.apache.activemq.ActiveMQConnection;  
  20. import org.apache.activemq.ActiveMQConnectionFactory;  
  21.   
  22. public class Sender {  
  23.     private static final int SEND_NUMBER = 5;  
  24.   
  25.     public static void main(String[] args) {  
  26.         // ConnectionFactory :连接工厂,JMS 用它创建连接  
  27.         ConnectionFactory connectionFactory; // Connection :JMS 客户端到JMS  
  28.         // Provider 的连接  
  29.         Connection connection = null; // Session: 一个发送或接收消息的线程  
  30.         Session session; // Destination :消息的目的地;消息发送给谁.  
  31.         Destination destination; // MessageProducer:消息发送者  
  32.         MessageProducer producer; // TextMessage message;  
  33.         // 构造ConnectionFactory实例对象,此处采用ActiveMq的实现jar  
  34.         connectionFactory = new ActiveMQConnectionFactory(  
  35.                 ActiveMQConnection.DEFAULT_USER,  
  36.                 ActiveMQConnection.DEFAULT_PASSWORD, "tcp://localhost:61616");  
  37.         try { // 构造从工厂得到连接对象  
  38.             connection = connectionFactory.createConnection();  
  39.             // 启动  
  40.             connection.start();  
  41.             // 获取操作连接  
  42.             session = connection.createSession(Boolean.TRUE,  
  43.                     Session.AUTO_ACKNOWLEDGE);  
  44.             // 获取session注意参数值xingbo.xu-queue是一个服务器的queue,须在在ActiveMq的console配置  
  45.             destination = session.createQueue("FirstQueue");  
  46.             // 得到消息生成者【发送者】  
  47.             producer = session.createProducer(destination);  
  48.             // 设置不持久化,此处学习,实际根据项目决定  
  49.             producer.setDeliveryMode(DeliveryMode.NON_PERSISTENT);  
  50.             // 构造消息,此处写死,项目就是参数,或者方法获取  
  51.             sendMessage(session, producer);  
  52.             session.commit();  
  53.         } catch (Exception e) {  
  54.             e.printStackTrace();  
  55.         } finally {  
  56.             try {  
  57.                 if (null != connection)  
  58.                     connection.close();  
  59.             } catch (Throwable ignore) {  
  60.             }  
  61.         }  
  62.     }  
  63.   
  64.     public static void sendMessage(Session session, MessageProducer producer)  
  65.             throws Exception {  
  66.         for (int i = 1; i <= SEND_NUMBER; i++) {  
  67.             TextMessage message = session.createTextMessage("ActiveMq 发送的消息"  
  68.                     + i);  
  69.             // 发送消息到目的地方  
  70.   
  71.             System.out.println("发送消息:" + "ActiveMq 发送的消息" + i);  
  72.             producer.send(message);  
  73.         }  
  74.     }  
  75. }  


Receiver.java 

Java代码   收藏代码
  1. package com.lm.activemq;  
  2.   
  3. /** 
  4.  * @Header: Receiver.java 
  5.  * 类描述: 
  6.  * @author: lm 
  7.  * @date 2013-7-17 上午10:52:58 
  8.  * @Email  
  9.  * @company 欢 
  10.  * @addr 北京市朝阳区劲松 
  11.  */  
  12. import javax.jms.Connection;  
  13. import javax.jms.ConnectionFactory;  
  14. import javax.jms.Destination;  
  15. import javax.jms.MessageConsumer;  
  16. import javax.jms.Session;  
  17. import javax.jms.TextMessage;  
  18. import org.apache.activemq.ActiveMQConnection;  
  19. import org.apache.activemq.ActiveMQConnectionFactory;  
  20.   
  21. public class Receiver {  
  22.     public static void main(String[] args) {  
  23.         // ConnectionFactory :连接工厂,JMS 用它创建连接  
  24.         ConnectionFactory connectionFactory;  
  25.         // Connection :JMS 客户端到JMS Provider 的连接  
  26.         Connection connection = null;  
  27.         // Session: 一个发送或接收消息的线程  
  28.         Session session;  
  29.         // Destination :消息的目的地;消息发送给谁.  
  30.         Destination destination;  
  31.         // 消费者,消息接收者  
  32.         MessageConsumer consumer;  
  33.         connectionFactory = new ActiveMQConnectionFactory(  
  34.                 ActiveMQConnection.DEFAULT_USER,  
  35.                 ActiveMQConnection.DEFAULT_PASSWORD, "tcp://localhost:61616");  
  36.         try {  
  37.             // 构造从工厂得到连接对象  
  38.             connection = connectionFactory.createConnection();  
  39.             // 启动  
  40.             connection.start();  
  41.             // 获取操作连接  
  42.             session = connection.createSession(Boolean.FALSE,  
  43.                     Session.AUTO_ACKNOWLEDGE);  
  44.             // 获取session注意参数值xingbo.xu-queue是一个服务器的queue,须在在ActiveMq的console配置  
  45.             destination = session.createQueue("FirstQueue");  
  46.             consumer = session.createConsumer(destination);  
  47.             while (true) {  
  48.                 // 设置接收者接收消息的时间,为了便于测试,这里谁定为100s  
  49.                 TextMessage message = (TextMessage) consumer.receive(100000);  
  50.                 if (null != message) {  
  51.                     System.out.println("收到消息" + message.getText());  
  52.                 } else {  
  53.                     break;  
  54.                 }  
  55.             }  
  56.         } catch (Exception e) {  
  57.             e.printStackTrace();  
  58.         } finally {  
  59.             try {  
  60.                 if (null != connection)  
  61.                     connection.close();  
  62.             } catch (Throwable ignore) {  
  63.             }  
  64.         }  
  65.     }  
  66. }  


5.测试过程 
先运行:Receiver.java 
再运行:Sender.java 

可以看到结果 
Sender运行后: 
发送消息:ActiveMq 发送的消息1 
发送消息:ActiveMq 发送的消息2 
发送消息:ActiveMq 发送的消息3 
发送消息:ActiveMq 发送的消息4 
发送消息:ActiveMq 发送的消息5 

Receiver运行后: 
收到消息ActiveMq 发送的消息1 
收到消息ActiveMq 发送的消息2 
收到消息ActiveMq 发送的消息3 
收到消息ActiveMq 发送的消息4 
收到消息ActiveMq 发送的消息5 

要想看到不同的输出内容,通过点击如下图的按钮切换console 

 


在Receiver.java中,可以设置一个时间,比如receive(500000),如下代码所示: 
Java代码   收藏代码
  1. TextMessage message = (TextMessage) consumer.receive(500000);  

这个时候运行Receiver.java的话,会使得这个Receiver.java一直运行500秒,在eclipse中可以发现: 




点击那个红色方块可以手动停止运行程序 
geronimo-jms_1.1_spec-1.1.1.jar中文文档.zip # 压缩文件中包含: 中文文档 jar包下载地址 Maven依赖 Gradle依赖 源代码下载地址 # 本文件关键字: jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法: 解压最外层zip,再解压其中的zip包,双击 【index.html】 文件,即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明: ·本文档为人性化翻译,精心制作,请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容,如:注释、说明、描述、用法讲解 等; ·不该翻译的内容保持原样,如:类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示: (1)为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开,推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”(放心,自带文件夹,文件不会散落一地); (2)有时,一套Java组件会有多个jar,所以在下载前,请仔细阅读本篇描述,以确保这就是你需要的文件; 立即下载

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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