JMS是Java提供的一套技术规范。即Java消息服务（Java message service）。应用程序接口。是一个Java平台中关于面向消息中间件的API。用于在两个应用程序之间或者分布式系统中发送消息，进行异步通信。Java消息服务是一个与具体平台无关的API。
用来异构系统集成通信，缓解系统瓶颈。 提高系统的伸缩性、增强系统用户体验。使得系统模块化和组件化变得可行并更加灵活。
JAVA2EE十三大规范：https://blog.csdn.net/qq_41637061/article/details/84640947
点对点模型通常是一个基于拉取或者轮询的消息传送模型，这种模型从队列中请求信息，而不是将消息推送到客户端。这个模型的特点是发送到队列的消息被一个且只有接受者接受处理，即使有多个消息监听者也是如此。总的来说就是：一对一，消费者主动拉取数据，消息收到后消息清除
发布订阅模型则是一个基于推送的消息传送模型。发布订阅模型可以有多种不同的订阅者，临时订阅者只在主动监听主题时才接收消息，而持久订阅者则监听主题的所有消息，即时当 前订阅者不可用，处于离线状态。
Destination：消息发送的目的地，也就是前面说的Queue 和 Topic。
Message：从字面上就可以看出来是被发送的消息。
Producer：消息的生产者，发送一个消息，必须通过这个产生者来发送。
MessageConsumer：与生产者相对应，这是消息的消费者或接收者，通过它来接收一个消息。
其中 message有分为很多种类：
StreamMessage：Java 数据流消息，用标准流操作来顺序的填充和读取。
MapMessage：一个 Map 类型的消息；名称为 string 类型，而值为 Java 的基本类型。
TextMessage：普通字符串消息，包含一个 String。
ObjectMessage：二进制数组消息，包含一个 byte[]。
XMLMessage：一个 XML 类型的消息。
其中最常用的就是TextMessage 和 ObjectMessage。
ActiveMQ 是 Apache 出品，最流行的，能力强劲的开源消息总线。ActiveMQ 是一个完全支 持 JMS1.1 和 J2EE 1.4 规范的。
特点：
- 生产者、服务器和消费者都可分布
- 消息存储顺序写
- 性能极高,吞吐量大
- 支持消息顺序
- 客户端 pull，随机读,利用 sendfile 系统调用，zero-copy ,批量拉数据
- 支持消费端事务
- 支持消息广播模式
- 支持异步发送消息
- 支持 http 协议
- 数据迁移、扩容对用户透明
- 支持同步和异步复制两种 HA
RocketMQ 是一款分布式、队列模型的消息中间件
特点：
- 能够保证严格的消息顺序
- 提供丰富的消息拉取模式
- 高效的订阅者水平扩展能力
- 实时的消息订阅机制
- 亿级消息堆积能力
kafak是一种分布式的，基于发布/订阅的消息系统。以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力，即使对TB级以上数据也能保证常数时间复杂度的访问性能。 高吞吐率。即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条以上消息的传输。支持Kafka Server间的消息分区，及分布式消费，同时保证每个Partition内的消息顺序传输。同时支持离线数据处理（hive、HBASE）和实时数据处理（spark、storm）。
- 解耦：允许独立的扩展或者修改两边的处理过程，只要确保他们遵循同样的接口约束。
- 冗余：消息队列把数 据进行持久化直到它们已经被完全处理，通过这一方式规避了数据丢失风险。直到保存到使用完毕。
- 扩展性：增大消息入队和处理的频率是很容易
- 灵活性&峰值处理能力：消息队列能够 使关键组件顶住突发的访问压力，而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。
- 可恢复性：系统的一部分组件失效时，不会影响到整个系统。
- 顺序保证：Kafka 保证一个 Partition 内的消息的有序性。
- 缓冲：消息队列通过一个缓冲层来帮助任务最高效率的执行。写入队列的处理 会尽可能的快速。该缓冲有助于控制和优化数据流经过系统的速度。
- 异步通信：消息队列提供了异步处理机制，允许用户把一个消息放入队列，但并不立即处理它。（想放多少放多少，需要的时候在处理）
- 高吞吐、低延迟：kafka 每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒。
- 可扩展性：kafka 集群支持热扩展
- 可靠性：消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失
- 容错性：允许集群中节点失败
- 高并发：支持数千个客户端同时读写
经典架构：Flume + Kafka + Storm /spark streaming+ Redis。
应用场景：消息系统、跟踪网站活动、运营指标、日志聚合、流处理、采集日志、提交日志。
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