ActiveMQ源码架构解析第一节

最新推荐文章于 2024-10-31 16:50:40 发布
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该博客主要对ActiveMQ源码架构进行解析，虽内容仅给出转自的链接，但核心围绕ActiveMQ源码架构这一信息技术领域关键内容。
ActiveMQ源码架构解析第一节(转)
weixin_33782386的博客
03-26 141
    工作四年已久，也快到了而立之年，本人也酷爱技术，总是想找一些途径来提升自己，想着温故而知新所以就写起了博客，然而写博客这个想法也是酝酿了很久，近期也看到了有很多人在问关于ActiveMQ的相关问题，有幸接触ActiveMQ从今天开始我会定期总结一些关于ActiveMQ的相关知识，本篇重点是先分析ActiveMQ的架构以及设计模式等相关知识，然后在说如何更好的使用，让ActiveMQ发挥最...
ActiveMQ源码架构解析第二节
u010154380的专栏
01-11 966
ActiveMQ源码架构解析第二节 博客分类： ActiveMQ       本节主要内容就是讲解消息的传递方式，上一节已经讲解完客户端和broker端连接的建立方式，在Connection、Session、Producer类对象建立的同时，客户端和broker端会进行一些消息交互，ActiveMQ中把所有的消息交互的内容都叫做Command，每条消息对应一个Command，例
ActiveMQ源码架构解析(一)：建立连接
RainSun
01-15 2412
目录hello word过程分析创建ActiveMQConnectionFactory创建ActiveMQConnection创建Transport总结： hello word public class Pro_demo_1 { /** * 第一步：建立ConnectionFactory工厂对象，需要填入用户名、密码、以及要连接的地址，均使用默认即可，默认端口为"tcp://localho...
ActiveMQ源码解析第一节
qq_43193797的博客
12-03 196
本篇重点是先分析ActiveMQ的架构以及设计模式等相关知识，然后在说如何更好的使用 第一篇文章我们先从hello world写起，下面是使用java代码调用activemq的api发送一条消息。 public class test { public static void main(String[] args) throws Exception { Connection...
架构设计：系统间通信（25）——ActiveMQ集群方案（上）
smart_an的专栏
09-25 867
作者简介：大家好，我是哥，前中兴通讯、美团架构师，现某互联网公司联系qq：184480602，加我进群，大家一起学习，一起进步，一起对抗互联网寒冬学习必须往深处挖，挖的越深，基础越扎实！
ActiveMQ源码解析（五）:聊聊activemq的broker集群
flashflight的专栏
06-29 2426
总的来说broker的集群就两种，主从集群（master－slave）和多主集群（network of brokers），看到有网文将apache activemq的官网的文档中clustering一节中的Queue comsumer cluster当成一种集群部署方式，其实仔细理解文档意思，这种集群是cusumer的集群，并不是我们通常在实际生产环境中用到的broker集群，所以这里声明一下本文
activeMQ（三）broker源码浅析
weixin_30307921的博客
07-04 435
架构图 activeMQ的架构如图所示，抛开右边的部分，我们看到自上而下有三部分组成： 1、connector：连接器 2、region：主要分为topic和queue，分别处理相关内容 3、message store：存储 DEMO 我们从broker的IDERunner这个测试类开始，看看broker源码，代码如下 1 // 配置管理broker、conne...
ActiveMQ实战源码详解与应用
weixin_34162851的博客
10-31 685
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：《ActiveMQ in Action》一书详细介绍了如何在实际项目中使用Apache ActiveMQ作为消息中间件。特别是通过"stock portfolio"（股票投资组合）和"job queue"（工作队列）两个实例，解释了ActiveMQ的核心技术如消息模型、格式、过滤、持久化、消费者竞争、工作队列模式、并发处理、优先级队列...
架构设计：系统间通信（23）——提高ActiveMQ工作性能（中）
smart_an的专栏
09-25 983
本小节我们介绍了基于ActiveMQ构建的消息队列系统中，生产者和消费者需要关注的重要性能点。但是整个ActiveMQ中的性能还需要各位读者在实际工作中，一点一点的去挖掘。发送NON_PERSISTENT Message和发送PERSISTENT Message是有性能差异的。引起这种差异的原因是前者不需要进行持久化存储；
ActiveMq实现spring ajax socket源码及依赖包解析
描述中提到的“ActiveMq服务的spring ajax socket所有实现方式的源码，以及所需jar包和js对”意味着文档或资源包含了ActiveMQ集成Spring框架的实例代码，以及使用Ajax和Socket技术与ActiveMQ进行交互的方式。...
速读“消息中间件”架构体系-ActiveMQ：入门+原理分析+优缺点！
weixin_66896902的博客
09-14 1002
Java 消息服务（Java Message Service）是 java 平台中关于面向消息中间件的 API，用于在两个应用程序之间，或者分布式系统中发送消息，进行异步通信。JMS 是一个与具体平台无关的 API ，绝大多数 MOM（Message Oriented Middleware）（面向消息中间件）提供商都对 JMS 提供了支持。例如ActiveMQ就是其中一个实现。MOM 是面向消息的中间件，使用消息传送提供者来协调消息传送操作。MOM 需要提供 API 和管理工具。
SpringBoot结合Shiro实现完整权限验证架构源码解析
上述知识点概括了如何使用Spring Boot和Shiro来实现一个分布式系统的权限验证源码。涉及到的技术点包括Spring Boot的基础知识、Shiro权限验证机制、分布式系统的设计原则、Redis缓存与消息代理ActiveMQ的集成、邮件...
ActiveMQ 5.1.0安全配置的深入解析
1. ActiveMQ简介： Apache ActiveMQ是一个开源的消息代理，用于跨平台的应用程序集成。它使用Java消息服务（JMS）API作为其消息API，支持同步和异步消息传递。ActiveMQ可以用于集成和代理消息，以实现不同系统之间的...
大厂消息中间件高频面试题与知识点整理（RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、Kafka、ZeroMQ、MetaMQ）
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【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
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基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
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【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
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【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
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