ActiveMQ持久化消息

最新推荐文章于 2024-01-03 15:58:03 发布
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#activemq 持久化

此篇博客为从优快云平台转载而来，详细内容请移步原文链接进行查看。由于原始内容未提供，故无法给出具体摘要，但可以确认的是，其涉及的内容将围绕信息技术领域展开。
ActiveMQ消息队列消息持久化
江晓龙的博客
06-26 1万+
MQ有时候会因为某种情况宕机，如果没有进行消息持久化，就会造成数据的丢失，当ActiveMQ进行了消息持久化后，可以保证数据的不丢失。消费者从ActiveMQ中接收消息，然后通知ActiveMQ消息已经收到，ActiveMQ会从持久化存储中将消息移除。生产者产生消息后发生到ActiveMQ，ActiveMQ将消息持久化到存储中，然后通知生产者消息已经收到。JAVA开启消息持久化，根据ActiveMQ默认的KahaDB进行持久化数据。ActiveMQ的消息持久化方式在JAVA程序的配置文件中进行配置。
ActiveMQ的持久化与集群
cadem的专栏
12-01 1611
ActiveMQ存储消息可以采用多种持久化方案，每种方案都有自己特有的集群方案。
MQTT下ActiveMQ的消息持久化
热门推荐
KimmKing的技术博客
01-22 1万+
当 MQTT客户端订阅者同时满足如下条件时，会变成持久订阅者，此时可以为MQTT订阅者持久化消息到数据库或文件存储： 1. cleanSession为false 2. clientId不为空
ActiveMQ持久化消息的三种方式
weixin_33727510的博客
09-13 209
1：前言      这一段给公司开发消息总线有机会研究ActiveMQ，今天撰文给大家介绍一下他的持久化消息。本文只介绍三种方式,分别是持久化为文件，MYSql，Oracle。下面逐一介绍。 A：持久化为文件      这个你装ActiveMQ时默认就是这种，只要你设置消息为持久化就可以了。涉及到的配置和代码有 <persistenceAdapter> ...
架构设计：系统间通信（24）——提高ActiveMQ工作性能（下）
04-10 640
（接上文《架构设计：系统间通信（23）——提高ActiveMQ工作性能（中）》） 7、ActiveMQ的持久消息存储方...
activemq 持久化
JJYY778899的专栏
12-07 983
ActiveMQ持久化消息 ActiveMQ的另一个问题就是只要是软件就有可能挂掉，挂掉不可怕，怕的是挂掉之后把信息给丢了，所以本节分析一下几种持久化方式： 一、持久化为文件 ActiveMQ默认就支持这种方式，只要在发消息时设置消息为持久化就可以了。 打开安装目录下的配置文件： D:\ActiveMQ\apache-activemq\conf\activemq.xml在越80行会发
ActiveMQ 持久化消息非常慢
qq_50846400的博客
01-03 515
息的速度是无法忍受的。但是在开启事务的情况下，消息都是异步发送的，效率会有 2 个数量级的提升。默认的情况下，非持久化的消息是异步发送的，持久化的消息是同步发送的，遇到慢一点的硬盘，发送消。所以在发送持久化消息时，请务必开启事务模式。其实发送非持久化消息时也建议开启事务，因为根本不。
ActiveMQ的消息存储和持久化
m0_62946761的博客
12-26 7275
ActiveMQ的消息存储和持久化（底层）
ActiveMQ持久化机制代码实例
08-25
在提供的Java代码实例中，我们看到如何创建一个连接到ActiveMQ服务器的生产者，并发送持久化消息到一个名为"toov5_queue"的队列。`Session.AUTO_ACKNOWLEDGE`设置意味着消费者在接收到消息后会自动确认，无需显式...
ActiveMQ持久化消息到数据库的坑——Table 'activemq.ACTIVEMQ_ACKS' doesn't exist.
JeremyJiaming的博客
03-22 2265
问题描述   想使用数据库持久化ActiveMQ消息，在activemq.xml中配置如下： <persistenceAdapter> <!--<kahaDB directory="${activemq.data}/kahadb"/>--> <jdbcPersistenceAdapter dataSource...
activemq持久化jdbc所需jar包.zip
06-10
标题中的"activemq持久化jdbc所需jar包.zip"指的是Apache ActiveMQ消息中间件在使用JDBC（Java Database Connectivity）进行消息持久化时所需的库文件集合。ActiveMQ是一款开源、高性能、跨语言的企业级消息代理，它...
activeMQ mysql 持久化
08-03
压缩包中的`SenderPersistent.java`和`ReceiverPersistent.java`可能是示例代码，分别展示了如何创建一个发送持久化消息的生产者和接收持久化消息的消费者。在这些代码中，可以看到如何使用ActiveMQ的API来设置消息...
【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）
11-26
【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）
11-26
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）
最新发布
11-26
【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）
11-26
【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
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
11-26
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
commonapi-dbus-demo
11-26
commonapi-dbus-demo
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