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前言

1. 什么是ActiveMQ
2. ActiveMQ 服务器宕机怎么办？
3. 丢消息怎么办
4. 持节化消息非常慢
5. 消息的不均匀消费

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一、什么是ActiveMQ

activeMQ 是一种开源的，实现了 JMS1.1 规范的，面向消息(MOM)的中间件，为应用程序提供高效的、可扩展的、稳定的和安全的企业级消息通信

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二、ActiveMQ 服务器宕机怎么办？

这得从 ActiveMQ 的储存机制说起。
在通常的情况下，非持久化消息是存储在内存中的，持久化消息是存储在文件中的，它们的最大限制在配置文件的 systemUsage 节点中配置。
但是，在非持久化消息堆积到一定程度，内存告急的时候，ActiveMQ 会将内存中的非持久化消息写入临时文件中，以腾出内存。虽然都保存到了文件里，但它和持久化消息的区别是，重启后持久化消息会从文件中恢复，非持久化的临时文件会直接删除。
那如果文件增大到达了配置中的最大限制的时候会发生什么？我做了以下实验：
设置 2G 左右的持久化文件限制，大量生产持久化消息直到文件达到最大限制，此时生产者阻塞，但消费者可正常连接并消费消息，等消息消费掉一部分，文件删除又腾出空间之后，生产者又可继续发送消息，服务自动恢复正常。
设置 2G 左右的临时文件限制，大量生产非持久化消息并写入临时文件，在达到最大限制时，生产者阻塞，消费者可正常连接但不能消费消息，或者原本慢速消费的消费者，消费突然停止。整个系统可连接，但是无法提供服务，就这样挂了。
具体原因不详，解决方案：尽量不要用非持久化消息，非要用的话，将临时文件限制尽可能的调大。

三、丢消息怎么办

这得从 java 的 java.net.SocketException 异常说起。简单点说就是当网络发送方发送一堆数据，然后调
用 close 关闭连接之后。这些发送的数据都在接收者的缓存里，接收者如果调用 read 方法仍旧能从缓存中
读取这些数据，尽管对方已经关闭了连接。但是当接收者尝试发送数据时，由于此时连接已关闭，所以会
发生异常，这个很好理解。不过需要注意的是，当发生 SocketException 后，原本缓存区中数据也作废了，
此时接收者再次调用 read 方法去读取缓存中的数据，就会报 Software caused connection abort: recv
failed 错误。
通过抓包得知，ActiveMQ 会每隔 10 秒发送一个心跳包，这个心跳包是服务器发送给客户端的，用来判
断客户端死没死。如果你看过上面第一条，就会知道非持久化消息堆积到一定程度会写到文件里，这个写
的过程会阻塞所有动作，而且会持续 20 到 30 秒，并且随着内存的增大而增大。当客户端发完消息调用
connection.close()时，会期待服务器对于关闭连接的回答，如果超过 15 秒没回答就直接调用 socket 层
的 close 关闭 tcp 连接了。这时客户端发出的消息其实还在服务器的缓存里等待处理，不过由于服务器心
跳包的设置，导致发生了 java.net.SocketException 异常，把缓存里的数据作废了，没处理的消息全部丢
失。
解决方案：用持久化消息，或者非持久化消息及时处理不要堆积，或者启动事务，启动事务后，commit()方法会负责任的等待服务器的返回，也就不会关闭连接导致消息丢失了。

四、持节化消息非常慢

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。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，因为根本不会影响性能。

五、消息的不均匀消费

有时在发送一些消息之后，开启 2 个消费者去处理消息。会发现一个消费者处理了所有的消息，另一个消费者根本没收到消息。原因在于 ActiveMQ 的 prefetch 机制。当消费者去获取消息时，不会一条一条去获取，而是一次性获取一批，默认是 1000 条。这些预获取的消息，在还没确认消费之前，在管理控制台还是可以看见这些消息的，但是不会再分配给其他消费者，此时这些消息的状态应该算作“已分配未消费”，如果消息最后被消费，则会在服务器端被删除，如果消费者崩溃，则这些消息会被重新分配给新的消费者。但是如果消费者既不消费确认，又不崩溃，那这些消息就永远躺在消费者的缓存区里无法处理。更通常的情况是，消费这些消息非常耗时，你开了 10 个消费者去处理，结果发现只有一台机器吭哧吭哧处理，另外 9 台啥事不干。
解决方案：将 prefetch 设为 1，每次处理 1 条消息，处理完再去取，这样也慢不了多少。

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总结

1. 什么是ActiveMQ
2. ActiveMQ 服务器宕机怎么办？
3. 丢消息怎么办
4. 持节化消息非常慢
5. 消息的不均匀消费