[2023-03]的历史内容

本文针对Apache ActiveMQ在高并发环境下的性能瓶颈问题，从ActiveMQ架构特性出发，通过实例代码揭示了并发请求处理中可能存在的内存管理、线程模型与网络IO等性能制约因素。文章详细介绍了排查策略，包括利用资源监控工具分析CPU、内存、磁盘I/O等关键指标，深入研究ActiveMQ线程池状态以发现调度瓶颈，并对消息堆积现象进行排查及消费者事务提交优化。此外，还提出了配置调优建议，如调整内存缓冲区大小和线程池配置，以及启用零拷贝技术来提升高并发场景下的性能表现。通过实践性探讨与配置调整，助力开发者在复杂分布式系统中更好地应对高并发挑战，充分发挥ActiveMQ作为消息中间件的强大功能与稳定性。

ActiveMQ作为分布式系统中的消息传递中间件，其消息选择器功能强大且实用。通过创建并设置消息选择器，开发者可以精准过滤接收到的消息，例如根据“color='red'”这样的属性条件筛选。在使用过程中，首先构建MessageProducer对象，然后调用setMessageSelector方法设定筛选规则，最后发送符合规则的Message。这一特性使得ActiveMQ在处理消息时更加高效灵活，对于优化分布式系统的性能表现具有重要作用。关键词包括：ActiveMQ、消息选择器、分布式系统、消息传递、过滤消息、设置消息选择器、MessageProducer、setMessageSelector以及创建Producer。

Apache ActiveMQ作为开源的企业级消息中间件，支持异步消息传递以应对大数据时代的数据传输挑战。本文详细介绍了使用ActiveMQ进行异步消息传递的关键步骤：首先通过ActiveMQConnectionFactory创建到服务器的连接，然后建立Session会话并设置确认模式，接着在会话中创建用于存放消息的队列，并生成包含具体数据的TextMessage对象。最后，利用会话创建Producer发送消息至队列，实现异步消息投递，由ActiveMQ负责后台的消息处理与传递，展现了其在事务管理、开源生态等方面的强大功能与灵活性。

本文针对ActiveMQ消息中间件中非持久订阅特性进行了探讨，指出在Broker重启时非持久订阅状态会丢失的问题。由于非持久订阅不保存信息至磁盘，一旦Broker重启，所有未存储的订阅信息将无法恢复。为确保消息可靠性，提出了采用持久订阅的解决方案，该模式会在接收新消息时将其写入磁盘，即使Broker重启也能找回原有状态。然而，持久订阅虽解决了状态丢失问题，但可能导致磁盘空间需求增加以及在网络不稳定时影响实时性。因此，在实际应用中，用户应根据自身对实时性和可靠性的需求、以及磁盘资源状况，选择合适的订阅模式。