JMS基本概念

介绍

JMS(java message service)是一个消息服务的规范。消息生产者和消费者是异步的,生产者只负责把消息发送到队列中,消费者有没有消费生产者其实是不知道的。可以用来做异步传输,减低分布式系统通信的耦合度。

有两种消息模型:

  • Point-to-Point(P2P) 点对点模式
  • Publish/Subscribe(Pub/Sub)发布订阅模式

P2P

特点

  1. 每个消息只能被一个消费者消费
  2. 接收者接受之后,需要向队列做出应答
  3. 无时间上的依赖性,生产者发送了消息,消费者再监听,也依旧能收到消息,队列保存着消息直到被消费或者超时。

概念

  1. 消息队列(queue)
  2. 消息生产者
  3. 消息消费者

适用于希望每个消息都能够被成功处理的业务场景

Pub/Sub

特点

  1. 每个消息可以有多个消费者
  2. 发布者和订阅者有时间上的依赖性,生产者先发布消息,消费者不处于监听状态会造成收不到消息。(可以通过创建持久化订阅者来解决此问题)

概念

  1. 主题(topic)
  2. 发布者(就是生产者)
  3. 订阅者(就是消费者,因为可以有多个消费者,所以订阅这个词比较恰当)

适用于可能存在多个消费者并且允许消息丢失的业务场景

两种消费模式

  • 同步
    • receive 会处于阻塞状态
  • 异步
    • 注册一个消息监听器,接收到消息后,会调用onMessage方法

java中概念

  1. ConnectionFactory 连接工厂,用来创建连接
    • QueueConnectionFactory
    • TopicConnectionFactory
  2. Connection连接,用来创建会话
    • QueueConnection
    • TopicConnection
  3. Session 会话,用来创建消费者、生产者、队列等,同时提供了事物的功能
    • QueueSession
    • TopicSession
  4. Destination队列,生产者发送的目的地或者消费者的消息来源的地方
    • Queue
    • Topic
  5. MessageConsumer消费者
    • QueueReceiver
    • TopicSubscriber
  6. MessageProducer生产者
    • QueueSender
    • TopicPublisher
  7. MessageListener消息监听器,不会阻塞

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### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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