ActiveMQ使用場景？動力節點小編來告訴大家。以下介紹消息隊列在實際應用中常用的使用場景。

異步處理，應用解耦，流量削鋒和消息通訊四個場景。本篇使用ActiveMQ+SpringBoot來模擬這四個場景。

1.異步處理

場景說明：汽車觸發圍欄報警后，需要發送報警郵件和報警短信。傳統的做法有兩種1.串行的方式;2.并行方式。

(1)串行方式：將報警信息寫入數據庫成功后，發送報警郵件，再發送報警短信。以上三個任務全部完成后，該報警信息加入統計列表。

(2)并行方式：報警信息寫入數據庫成功后，同時發送報警郵件和短信。

假設三個業務節點每個使用50毫秒鐘，不考慮網絡等其他開銷，則串行方式的時間是150毫秒，并行的時間可能是100毫秒。

因為CPU在單位時間內處理的請求數是一定的，假設CPU1秒內吞吐量是100次。則串行方式1秒內CPU可處理的請求量是7次(1000/150)。并行方式處理的請求量是10次(1000/100)。

小結：如以上案例描述，傳統的方式系統的性能(并發量，吞吐量，響應時間)會有瓶頸。如何解決這個問題呢?

引入消息隊列，將不是必須的業務邏輯，異步處理。改造后的架構如下：

代碼示例

(1)在pom文件中引入activemq依賴

<dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-activemq</artifactId>
        <version>1.5.6.RELEASE</version>
    </dependency>

(2)在配置文件中加上activemq的配置

spring.activemq.broker-url=tcp://127.0.0.1:61616
# 在考慮結束之前等待的時間
#spring.activemq.close-timeout=15s 
# 默認代理URL是否應該在內存中。如果指定了顯式代理，則忽略此值。
spring.activemq.in-memory=true 
# 是否在回滾回滾消息之前停止消息傳遞。這意味著當啟用此命令時，消息順序不會被保留。
spring.activemq.non-blocking-redelivery=false
# 密碼
spring.activemq.password=123456
# 等待消息發送響應的時間。設置為0等待永遠。
spring.activemq.send-timeout=0
spring.activemq.user=haha
# 是否信任所有包
#spring.activemq.packages.trust-all=
# 要信任的特定包的逗號分隔列表（當不信任所有包時）
#spring.activemq.packages.trusted=
# 當連接請求和池滿時是否阻塞。設置false會拋“JMSException異常”。
#spring.activemq.pool.block-if-full=true
# 如果池仍然滿，則在拋出異常前阻塞時間。
#spring.activemq.pool.block-if-full-timeout=-1ms
# 是否在啟動時創建連接。可以在啟動時用于加熱池。
#spring.activemq.pool.create-connection-on-startup=true
# 是否用Pooledconnectionfactory代替普通的ConnectionFactory。
#spring.activemq.pool.enabled=false 
# 連接過期超時。
#spring.activemq.pool.expiry-timeout=0ms
# 連接空閑超時
#spring.activemq.pool.idle-timeout=30s
# 連接池最大連接數
#spring.activemq.pool.max-connections=1
# 每個連接的有效會話的最大數目。
#spring.activemq.pool.maximum-active-session-per-connection=500
# 當有"JMSException"時嘗試重新連接
#spring.activemq.pool.reconnect-on-exception=true
# 在空閑連接清除線程之間運行的時間。當為負數時，沒有空閑連接驅逐線程運行。
#spring.activemq.pool.time-between-expiration-check=-1ms
# 是否只使用一個MessageProducer
#spring.activemq.pool.use-anonymous-producers=true

(3)消息生產者

import java.util.Map;
import javax.jms.Destination;
import javax.jms.Queue;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.jms.core.JmsMessagingTemplate;
import org.springframework.jms.core.JmsTemplate;
import org.springframework.jms.core.MessagePostProcessor;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableScheduling;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Component;
/**
 * 報警消息Producer
 * @author ko
 *
 */
@Component
//@EnableScheduling
public class AlarmProducer {    
    // 也可以注入JmsTemplate，JmsMessagingTemplate對JmsTemplate進行了封裝
    @Autowired
    private JmsTemplate jmsTemplate;
//    private JmsMessagingTemplate jmsTemplate;    
//    @Autowired
//    private Queue queue;    
//    @Scheduled(fixedDelay=5000) // 5s執行一次   只有無參的方法才能用該注解
    public void sendMessage(Destination destination, String message){
//        jmsTemplate.convertAndSend(destinationName, payload, messagePostProcessor);
        this.jmsTemplate.convertAndSend(destination, message);
    }
　　// 雙向隊列
　　　　// @JmsListener(destination="out.queue") 
　　　　// 　　public void consumerMessage(String text){  
    　　　　// 　　System.out.println("從out.queue隊列收到的回復報文為:"+text);  
　　　　// }
}

(4)controller里寫上測試接口

@Autowired
    private AlarmProducer alarmProducer;    
    @RequestMapping(value="/chufabaojing",method=RequestMethod.GET)
    @ApiOperation(value="觸發報警", notes="觸發報警")
    @ApiImplicitParams({
        @ApiImplicitParam(name = "devicename", value = "name",example = "xxxx", required = true, dataType = "string",paramType="query"),
    })
    public String chufabaojing(String devicename){        
        List<String> alarmStrList = new ArrayList<>();
        alarmStrList.add(devicename+"out fence01");
        alarmStrList.add(devicename+"out fence02");
        alarmStrList.add(devicename+"in fence01");
        alarmStrList.add(devicename+"in fence02");        
        System.out.println("設備"+devicename+"出圍欄報警");
        // 報警信息寫入數據庫
        System.out.println("報警數據寫入數據庫。。。");        
        // 寫入消息隊列
        Destination destination = new ActiveMQQueue("mytest.queue");
        for (String alarmStr : alarmStrList) {
            alarmProducer.sendMessage(destination, alarmStr);
        }        
        // 消息寫進消息隊列里就不管了        
        // 下面兩步驟移到activemq消費者里
        // 發送郵件
        // 發送短信        
        return "success";
    }

2.應用解耦

場景介紹，在spring cloud分布式微服務項目中，工單管理和設備管理分別是兩個微服務，如果A工單被張三接單了，那么工單狀態要設為已派單，檢驗員設為張三，設備狀態要置為在檢。

傳統的做法是，先調用工單管理的工單更新接口，成功之后再調用設備管理的設備更新接口，成功之后再返回操作提示給用戶。這樣做的缺點是應用耦合，如果在派單操作的時候正好設備管理微服務掛了或者阻塞了，那么派單操作就會失敗或者要等待很長時間無反饋。另外如果設備管理的接口有變動，那么工單管理里面的代碼也要改動。

引入消息中間件，派單的時候，工單管理的工單更新接口處理好后把信息寫入消息隊列，然后直接返回操作反饋給用戶。不管工單管理服務正不正常，正常就從消息隊列里訂閱消息處理，不正常就等待回復正常后再訂閱消息處理。

3.流量削峰

場景介紹，XX公司的系統原來是針對A地區的客戶開發的，現在為了搶占市場，拿下了B和C兩個地區的客戶，那么新系統上線，就存在如何把B和C的基礎數據導入XX公司的系統中來的問題，短時間內要把龐大的舊數據改造適合新系統再導入進來，這很容易使系統掛掉，另外每天還有增量數據產生。

這時可以引入消息中間件，B和C的客戶只要負責把數據規則放到消息隊列里就好了，XX公司可以有條不紊的從消息隊列里訂閱數據，可以有效緩解短時間內的高流量壓力，但是這也對消息中間件的可靠性提出了要求。

4.點對點通訊

類似聊天室的功能。