qps屏蔽软件什么是qpsqps被攻击如何防御

编程入门行业动态更新时间:2024-10-28 14:22:33

结合企业业务类型、访问频率以及基于机器学习的行为分析技术，UEWAF实现了高效的源站保护模型，在创新信息熵检测机制与精准IP信誉库的协助下，大幅提升了攻击来源识别的准确率，可有效防御针对API接口的CC攻击。

基于反向代理实现了“替身式”防御，攻击流量全部在UEWAF Worker节点上拦截掉，攻击流量将禁止传到源站。为了实现高可用，内部采用L4 switch报文转发，通过多个节点建立集群去分担流量，保证了服务的高可用性和拓展的灵活性。

在集群整体性能不足或某个节点故障时，UEWAF可自动屏蔽故障节点并开启备用节点，保障业务继续开展。同时，针对日益频繁的CC攻击，UEWAF特别建立了Anti CC隔离集群，在应对规模较大的CC攻击时，遭受攻击的域名流量会被牵引至Anti CC隔离集群，避免造成其他正常客户业务的波动。

怎么判断车上装了gps信号屏蔽器？

现在市场上有2种屏蔽器，一种是屏蔽gsm信号和gps信号，另一种只屏蔽gps信号，第一种检测方法很简单，一进到车里，你的手机没信号就代表有，第二种，如果车辆在标越gps平台上一直处于未动，而且gps状态一直显示上线未定位，那么有可能是安装了屏蔽器。

车载导航仪卫星信号极差是为什么？

一会好一会坏，如果导航天线没动过地方的话，可能是导航天线在主机后面的接线松动了，接触不好就没信号了，不是什么芯片落伍之说，接线或者导航仪内部电子元件老化所至，接线松动的可能性大，车内环境振动大，可疑性大，

谁能给个KV2006(3104)注册码？

下个破解版本的就可以了，或者注册机就很方便不过我也喜欢KV 呵呵用这个吧

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苹果6gps模块怎样更换

第一步，首先关机、取出sim卡，把数据线接口两边的螺丝取出。

第二步，吸盘吸起屏幕；

第三步，撬片沿吸起的缝隙划一周划开屏幕支架与机身的连接（屏幕不能与机身超过90度，防止损坏屏幕与主板的连接线）；

第四步，要先给主板断电，取下电源连接线的屏蔽罩，用拨片轻轻撬开电源与主板的接口。

第五步，我们把与前面板相连的排线部分的屏蔽罩卸下来，逐一撬开排线，一共四条。四条排线分别为显示、触摸、光纤、Touch ID排线；

第六步，拆这些镙丝和排线即可把主板拆出来，镙丝长度不一样，切记把它们放的位置记录好；

第七步，更换天线，红色圆圈部分为天线，拆下旧的换上新的即可。

亲们，为什么我凡是QQ空间里打开的对话框几乎都显示不完全？

一、清空IE缓存；清空IE缓存可以有效提高电脑访问网站的速度，清空IE缓存方法请点击这里查看，或优化系统性能（您可以使用超级兔子）。二、退出杀毒软件、上网助手、防火墙，取消浏览器屏蔽设置； TT浏览器取消屏蔽设置方法：打开TT浏览器，选择右下角“自定义屏蔽模式”，若有相关脚本被禁止，请去掉被禁止脚本前的勾（操作成功后关闭浏览器重新进入QQ空间）即可。如图：三、设置脚本及更新IE浏览器；打开任意一个网页点击网页上端“工具”=》“Internet选项”=》“高级”设置中=》把“禁止脚本调试”方框勾选上，单击“确定”按钮，然后将IE浏览器升级到最新IE8.0的版本。四、更换浏览器。建议尝试使用360的IE修复工具修复浏览器、或者直接更换新的浏览器，如：TT浏览器，遨游浏览器，360浏览器，世界之窗浏览器等。

云OS的产品

一般来讲，国内外大的网站，比如Google、网易、腾讯等，都有该类产品，但由于该系统是各自的核心竞争力，都是自产自用，并对外发售。比如市面上的两家厂商，一是VMware的vSphere，该产品是虚拟化技术衍生出来的，管理的设备数量有限；二是浪潮的云海，浪潮云海是第一款国产的云计算中心操作系统，采用“linux+Xen”开放标准技术路线，支持分布式计算、分布式存储等，性能更好、可用性更强、成本更低，但是要到2010年底才能发布。两者的不同处在于：浪潮云海OS是一个产品化、模块化的通用云操作系统，适合于各种类型的云计算应用；VMware的产品更多是针对虚拟化整合，面向私有云等小规模云应用；

Vmware与浪潮云OS的具体区别为：

1、共享存储与分布式云存储：VMware云操作系统依赖于共享存储，一旦共享存储宕机，将导致所有虚拟机业务的崩溃；浪潮云海云操作系统构建了块设备的云存储，安全性更高。

2、大规模管理架构；浪潮云海OS采用多级联管理体系，可以通过级联方式实现资源的整合管理，可以有效实现万量级的资源管理。管理能力更强，适用性更好；VMwareOS管理规模较小。

3、资源调度与节能管理：浪潮云海OS可有效实现大规模基础软硬件资源监控，可以完成长期的业务负载和资源情况的统计分析，可以依据负载情况实现业务、资源的动态调度，在满足客户需求情况下，有效提高资源利用率。同时，对夜间、节假日时的闲置资源，可自动转入节能模式，符合绿色、低碳的数据中心运营需求。

4、业务管理：VMware云OS侧重于硬件资源的管理，包括计算、存储和网络；浪潮云OS，即可以管理硬件资源，还可以管理软件资源，包括单机OS、数据库、中间件等。云服务器（Elastic Compute Service, 简称ECS）是一种处理能力可弹性伸缩的计算服务，其管理方式比物理服务器更简单高效。云服务器帮助您快速构建更稳定、安全的应用，降低开发运维的难度和整体IT成本，使您能够更专注于核心业务创新。比如，阿里云服务就是做的比较完善的生态系统。负载均衡 SLB 负载均衡（Server Load Balancer，简称SLB）是对多台云服务器进行流量分发的负载均衡服务。SLB可以通过流量分发扩展应用系统对外的服务能力，通过消除单点故障提升应用系统的可用性。关系型数据库服务 RDS 提供安全稳定云数据库服务！

关系型数据库服务（Relational Database Service，简称RDS）是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务。RDS采用即开即用方式，兼容MySQL、SQL Server两种关系型数据库，并提供数据库在线扩容、备份回滚、性能监测及分析功能。RDS与云服务器搭配使用I/O性能倍增，内网互通避免网络瓶颈。开放存储服务 OSS 开放存储服务（OpenStorageService，简称OSS），是阿里云对外提供的海量，安全，低成本，高可靠的云存储服务。用户可以通过简单的API（REST方式的接口），在任何时间、任何地点、任何互联网设备上进行数据上传和下载。开放数据处理服务 ODPS 开放数据处理服务（Open Data Processing Service，简称ODPS）提供云端数据仓库服务。适用于金融、零售、制造业和电商企业的BI团队进行海量数据分析和挖掘。开放结构化数据服务 OTS 开放结构化数据服务（Open Table Service，简称OTS）是一种支持海量结构化和半结构化数据存储与实时查询的服务。内容分发网络 CDN 内容分发网络（Content Delivery Network，简称CDN）将加速内容分发至离用户最近的节点，缩短用户查看对象的延迟，提高用户访问网站的响应速度与网站的可用性。开放缓存服务 OCS 开放缓存服务（Open Cache Service，简称OCS）为在线缓存服务，实现热点数据的快速响应及数据的持久化保存；支持Key-Value的数据结构，兼容Memcached协议。云引擎 ACE 云引擎（Aliyun Cloud Engine，简称ACE）是一个基于云计算基础架构的网络应用程序托管环境，帮助应用开发者简化网络应用程序的构建和维护，并可根据应用访问量和数据存储的增长进行扩展。 ACE支持PHP,NODE.JS语言编写的应用程序；支持在线创建MYSQL远程数据库应用。安全与监控云盾

云盾为客户提供基于云端的DDoS防御、入侵防御及网站的应用安全监测等全方位的安全防御服务。云监控云监控高效全面的监控云服务器和站点，帮助用户时刻掌握云服务运行状态。

负载均衡

负载均衡（Software Load Balancing，简称SLB）通过设置虚拟IP，将位于同一数据中心的多台云服务器资源虚拟成一个高性能、高可用的应用服务池，再根据应用特性，将来自客户端的网络请求分发到云服务器池中。SLB 会检查池中云服务器的健康状态，自动隔离异常状态云服务器。同时，SLB 还可以增强云服务器池的抗攻击能力、安全隔离应用和云服务器。云服务器无须特殊设置即可透明接入SLB。

云盾

为云服务器提供一站式安全增值服务，包括安全体检（网页漏洞检测、网页挂马检测）、安全管家（防DDOS 服务、端口安全检测、网站后门检测、异地登录提醒、主机密码暴力破解防御）等功能。

云监控

为云服务器提供第三方监控服务，可以及时发现故障并通过多种方式告警，包括网站、Ping、TCP端口、UDP端口、DNS、POP3、SMTP、FTP等监控。云监控除了可以为ECS 提供安全有效的监控服务外，还能够为其他自由服务器提供监控服务，用户只需要通过简单的配置即可实现各种监控需求。开放存储服务（OSS）是阿里云对外提供的海量、安全、低成本和高可靠的云存储服务。OSS 支持海量的文

件储存，同时在多个地方调用呈现，极大地简化了用户数据管理、迁移和更新的工作。

用户可以通过简单的RESTful 接口，在任何时间、任何地点、任何互联网设备上进行上传和下载数据，也可以使用Web 页面对数据进行管理。OSS 已经在多个云存储服务、电子商务网站和手机应用网站中使用，提供包括图片、软件和音视频文件在内的存储和互联网访问服务。

海量

用户可以存储和管理多达上千亿个数据对象(data object，可以是任何内容的文件，如数据记录，图片，流媒体文件等)，每个数据对象大小可达20GB。OSS还能通过对象组合的方法构建最大5TB的单一对象。

安全

OSS使用加密对来保证用户数据被安全访问，对于指定为私有的数据，只有使用加密对才能访问。用户可以随时设定自己的数据访问权限。

高可用、高可靠

OSS拥有数据自动冗余、故障自动恢复的能力。OSS向用户承诺服务全年可用性99.9%，数据可靠性大于十个9。

多功能

OSS支持类似传统文件系统的目录结构，便于用户组织数据。存储在OSS的每个数据对象都拥有唯一的URL，便于用户在网页或移动应用上展示。OSS提供了PHP，Python，Java等多种语言的SDK。

低成本

用户按照每天实际的资源使用付费，无需为高速增长的业务提前付出费用。开放结构化数据服务（Open Table Service，简称OTS）是构建在飞天内核之上的海量结构化和半结构化数据存储与实时访问的服务。

OTS以数据表的形式组织数据，保证强一致性，提供跨表的事务支持，并提供视图和分页的功能来加速查询。用户可以通过RESTful API来使用服务，也可使用Web 页面对数据进行管理。同时，OTS 提供多语言SDK以简化用户的编程。OTS适用于数据规模大且实时性要求高的应用。

数据安全可靠

OTS 服务运行在飞天内核之上，所有数据都有3 份备份；OTS 服务会自动处理集群中的硬件和软件错误，对用户屏蔽这些错误；用户的数据在存储层完全隔离，并且用户对数据的访问必须通过身份验证。

可扩展性

OTS 支持超过百TB 数量级的数据，通过对表进行横向切分（partitioning）来实现规模的扩展；数据分片均匀地散落到多个存储节点上，并且数据分区在增长之后会自动分裂以达到分区的动态平衡。因此，可以通过增加机器和调整调度实现服务整体规模的扩展。

灵活的数据模型

表包含任意多行的数据，每一行可以包含任意多个列，不需要在创建表的时候指定schema，支持视图和表组等高级功能。

简单高效的API

支持单行与多行的读写操作，支持事务操作。单行读写操作的延迟在10 毫秒级别。

全托管式服务

OTS服务会根据用户的数据规模和QPS 需求进行合理的调度和调优，用户无须关心数据库的管理、调优和容错处理。这样，用户可以专注在应用层逻辑，通过OTS 节省成本。此外，OTS 还向用户提供详细的资源使用统计、性能指标和操作日志，方便用户调查错误和分析应用的行为。关系型数据库服务（RDS）提供了即时接入、弹性伸缩，可用而且可靠的数据库服务，帮助用户把基于传统关系型数据库的各类应用搬到云上。

RDS通过Web方式为用户提供可以在几分钟内生成并投入生产的、经过优化的数据库实例，支持MySQL和微软SQL Server这两种关系型数据库，适合于各行业中小企业的关系型数据库应用。

安全稳定

RDS 集群处于多层防火墙的保护之下，可以有力地抗击各种恶意攻击，保证数据的安全。允许您设置访问白名单，免除安全隐患。

数据可靠

RDS 采用主从热备的集群架构方式，当出现硬件故障时，30 秒内完成自动切换。建议您的应用程序支持数据库连接自动重连。

自动备份

RDS 根据您自定义的备份策略自动备份您的数据库。防止数据丢失和误删除，保证您的数据安全可靠。

管理透明

您无需维护数据库，只需根据自己的需要选择相应的RDS 实例，部署简单快速。大大节省用户的硬件成本和维护成本。

大型的 PHP应用通常使用什么应用做消息队列的

　　一、消息队列概述

　　消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题。实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。

　　目前在生产环境，使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ等。

　　二、消息队列应用场景

　　以下介绍消息队列在实际应用中常用的使用场景。异步处理，应用解耦，流量削锋和消息通讯四个场景。

　　2.1异步处理

　　场景说明：用户注册后，需要发注册邮件和注册短信。传统的做法有两种1.串行的方式；2.并行方式。

　　（1）串行方式：将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件，再发送注册短信。以上三个任务全部完成后，返回给客户端。（架构KKQ：466097527，欢迎加入）

　　（2）并行方式：将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件的同时，发送注册短信。以上三个任务完成后，返回给客户端。与串行的差别是，并行的方式可以提高处理的时间。

　　假设三个业务节点每个使用50毫秒钟，不考虑网络等其他开销，则串行方式的时间是150毫秒，并行的时间可能是100毫秒。

　　因为CPU在单位时间内处理的请求数是一定的，假设CPU1秒内吞吐量是100次。则串行方式1秒内CPU可处理的请求量是7次（1000/150）。并行方式处理的请求量是10次（1000/100）。

　　小结：如以上案例描述，传统的方式系统的性能（并发量，吞吐量，响应时间）会有瓶颈。如何解决这个问题呢？

　　引入消息队列，将不是必须的业务逻辑，异步处理。改造后的架构如下：

　　按照以上约定，用户的响应时间相当于是注册信息写入数据库的时间，也就是50毫秒。注册邮件，发送短信写入消息队列后，直接返回，因此写入消息队列的速度很快，基本可以忽略，因此用户的响应时间可能是50毫秒。因此架构改变后，系统的吞吐量提高到每秒20 QPS。比串行提高了3倍，比并行提高了两倍。

　　2.2应用解耦

　　场景说明：用户下单后，订单系统需要通知库存系统。传统的做法是，订单系统调用库存系统的接口。如下图：

　　传统模式的缺点：

　　1）假如库存系统无法访问，则订单减库存将失败，从而导致订单失败；

　　2）订单系统与库存系统耦合；

　　如何解决以上问题呢？引入应用消息队列后的方案，如下图：

　　订单系统：用户下单后，订单系统完成持久化处理，将消息写入消息队列，返回用户订单下单成功。

　　库存系统：订阅下单的消息，采用拉/推的方式，获取下单信息，库存系统根据下单信息，进行库存操作。

　　假如：在下单时库存系统不能正常使用。也不影响正常下单，因为下单后，订单系统写入消息队列就不再关心其他的后续操作了。实现订单系统与库存系统的应用解耦。

　　2.3流量削锋

　　流量削锋也是消息队列中的常用场景，一般在秒杀或团抢活动中使用广泛。

　　应用场景：秒杀活动，一般会因为流量过大，导致流量暴增，应用挂掉。为解决这个问题，一般需要在应用前端加入消息队列。

　　可以控制活动的人数；

　　可以缓解短时间内高流量压垮应用；

　　用户的请求，服务器接收后，首先写入消息队列。假如消息队列长度超过最大数量，则直接抛弃用户请求或跳转到错误页面；

　　秒杀业务根据消息队列中的请求信息，再做后续处理。

　　2.4日志处理

　　日志处理是指将消息队列用在日志处理中，比如Kafka的应用，解决大量日志传输的问题。架构简化如下：

　　日志采集客户端，负责日志数据采集，定时写受写入Kafka队列；

　　Kafka消息队列，负责日志数据的接收，存储和转发；

　　日志处理应用：订阅并消费kafka队列中的日志数据；

　　以下是新浪kafka日志处理应用案例：

　　(1)Kafka：接收用户日志的消息队列。

　　(2)Logstash：做日志解析，统一成JSON输出给Elasticsearch。

　　(3)Elasticsearch：实时日志分析服务的核心技术，一个schemaless，实时的数据存储服务，通过index组织数据，兼具强大的搜索和统计功能。

　　(4)Kibana：基于Elasticsearch的数据可视化组件，超强的数据可视化能力是众多公司选择ELK stack的重要原因。

　　2.5消息通讯

　　消息通讯是指，消息队列一般都内置了高效的通信机制，因此也可以用在纯的消息通讯。比如实现点对点消息队列，或者聊天室等。

　　点对点通讯：

　　客户端A和客户端B使用同一队列，进行消息通讯。

　　聊天室通讯：

　　客户端A，客户端B，客户端N订阅同一主题，进行消息发布和接收。实现类似聊天室效果。

　　以上实际是消息队列的两种消息模式，点对点或发布订阅模式。模型为示意图，供参考。

　　三、消息中间件示例

　　3.1电商系统

　　消息队列采用高可用，可持久化的消息中间件。比如Active MQ，Rabbit MQ，Rocket Mq。（1）应用将主干逻辑处理完成后，写入消息队列。消息发送是否成功可以开启消息的确认模式。（消息队列返回消息接收成功状态后，应用再返回，这样保障消息的完整性）

　　（2）扩展流程（发短信，配送处理）订阅队列消息。采用推或拉的方式获取消息并处理。

　　（3）消息将应用解耦的同时，带来了数据一致性问题，可以采用最终一致性方式解决。比如主数据写入数据库，扩展应用根据消息队列，并结合数据库方式实现基于消息队列的后续处理。

　　3.2日志收集系统

　　分为Zookeeper注册中心，日志收集客户端，Kafka集群和Storm集群（OtherApp）四部分组成。

　　Zookeeper注册中心，提出负载均衡和地址查找服务；

　　日志收集客户端，用于采集应用系统的日志，并将数据推送到kafka队列；

　　四、JMS消息服务

　　讲消息队列就不得不提JMS 。JMS（Java Message Service,Java消息服务）API是一个消息服务的标准/规范，允许应用程序组件基于JavaEE平台创建、发送、接收和读取消息。它使分布式通信耦合度更低，消息服务更加可靠以及异步性。

　　在EJB架构中，有消息bean可以无缝的与JM消息服务集成。在J2EE架构模式中，有消息服务者模式，用于实现消息与应用直接的解耦。

　　4.1消息模型

　　在JMS标准中，有两种消息模型P2P（Point to Point）,Publish/Subscribe(Pub/Sub)。

　　4.1.1 P2P模式

　　P2P模式包含三个角色：消息队列（Queue），发送者(Sender)，接收者(Receiver)。每个消息都被发送到一个特定的队列，接收者从队列中获取消息。队列保留着消息，直到他们被消费或超时。

　　P2P的特点

　　每个消息只有一个消费者（Consumer）(即一旦被消费，消息就不再在消息队列中)

　　发送者和接收者之间在时间上没有依赖性，也就是说当发送者发送了消息之后，不管接收者有没有正在运行，它不会影响到消息被发送到队列

　　接收者在成功接收消息之后需向队列应答成功

　　如果希望发送的每个消息都会被成功处理的话，那么需要P2P模式。（架构KKQ：466097527，欢迎加入）

　　4.1.2 Pub/sub模式

　　包含三个角色主题（Topic），发布者（Publisher），订阅者（Subscriber）。多个发布者将消息发送到Topic,系统将这些消息传递给多个订阅者。

　　Pub/Sub的特点

　　每个消息可以有多个消费者

　　发布者和订阅者之间有时间上的依赖性。针对某个主题（Topic）的订阅者，它必须创建一个订阅者之后，才能消费发布者的消息。

　　为了消费消息，订阅者必须保持运行的状态。

　　为了缓和这样严格的时间相关性，JMS允许订阅者创建一个可持久化的订阅。这样，即使订阅者没有被激活（运行），它也能接收到发布者的消息。

　　如果希望发送的消息可以不被做任何处理、或者只被一个消息者处理、或者可以被多个消费者处理的话，那么可以采用Pub/Sub模型。

　　4.2消息消费

　　在JMS中，消息的产生和消费都是异步的。对于消费来说，JMS的消息者可以通过两种方式来消费消息。

　　（1）同步

　　订阅者或接收者通过receive方法来接收消息，receive方法在接收到消息之前（或超时之前）将一直阻塞；

　　（2）异步

　　订阅者或接收者可以注册为一个消息监听器。当消息到达之后，系统自动调用监听器的onMessage方法。

　　JNDI：Java命名和目录接口,是一种标准的Java命名系统接口。可以在网络上查找和访问服务。通过指定一个资源名称，该名称对应于数据库或命名服务中的一个记录，同时返回资源连接建立所必须的信息。

　　JNDI在JMS中起到查找和访问发送目标或消息来源的作用。（架构KKQ：466097527，欢迎加入）

　　4.3JMS编程模型

　　(1) ConnectionFactory

　　创建Connection对象的工厂，针对两种不同的jms消息模型，分别有QueueConnectionFactory和TopicConnectionFactory两种。可以通过JNDI来查找ConnectionFactory对象。

　　(2) Destination

　　Destination的意思是消息生产者的消息发送目标或者说消息消费者的消息来源。对于消息生产者来说，它的Destination是某个队列（Queue）或某个主题（Topic）;对于消息消费者来说，它的Destination也是某个队列或主题（即消息来源）。

　　所以，Destination实际上就是两种类型的对象：Queue、Topic可以通过JNDI来查找Destination。

　　(3) Connection

　　Connection表示在客户端和JMS系统之间建立的链接（对TCP/IP socket的包装）。Connection可以产生一个或多个Session。跟ConnectionFactory一样，Connection也有两种类型：QueueConnection和TopicConnection。

　　(4) Session

　　Session是操作消息的接口。可以通过session创建生产者、消费者、消息等。Session提供了事务的功能。当需要使用session发送/接收多个消息时，可以将这些发送/接收动作放到一个事务中。同样，也分QueueSession和TopicSession。

　　(5) 消息的生产者

　　消息生产者由Session创建，并用于将消息发送到Destination。同样，消息生产者分两种类型：QueueSender和TopicPublisher。可以调用消息生产者的方法（send或publish方法）发送消息。

　　(6) 消息消费者

　　消息消费者由Session创建，用于接收被发送到Destination的消息。两种类型：QueueReceiver和TopicSubscriber。可分别通过session的createReceiver(Queue)或createSubscriber(Topic)来创建。当然，也可以session的creatDurableSubscriber方法来创建持久化的订阅者。

　　(7) MessageListener

　　消息监听器。如果注册了消息监听器，一旦消息到达，将自动调用监听器的onMessage方法。EJB中的MDB（Message-Driven Bean）就是一种MessageListener。

　　深入学习JMS对掌握JAVA架构，EJB架构有很好的帮助，消息中间件也是大型分布式系统必须的组件。本次分享主要做全局性介绍，具体的深入需要大家学习，实践，总结，领会。

　　五、常用消息队列

　　一般商用的容器，比如WebLogic，JBoss，都支持JMS标准，开发上很方便。但免费的比如Tomcat，Jetty等则需要使用第三方的消息中间件。本部分内容介绍常用的消息中间件（Active MQ,Rabbit MQ，Zero MQ,Kafka）以及他们的特点。

　　5.1 ActiveMQ

　　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 JMS Provider实现，尽管JMS规范出台已经是很久的事情了，但是JMS在当今的J2EE应用中间仍然扮演着特殊的地位。

　　ActiveMQ特性如下：

　　⒈ 多种语言和协议编写客户端。语言: Java,C,C++,C#,Ruby,Perl,Python,PHP。应用协议： OpenWire,Stomp REST,WS Notification,XMPP,AMQP

　　⒉ 完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范（持久化，XA消息，事务)

　　⒊ 对spring的支持，ActiveMQ可以很容易内嵌到使用Spring的系统里面去，而且也支持Spring2.0的特性

　　⒋ 通过了常见J2EE服务器（如 Geronimo,JBoss 4,GlassFish,WebLogic)的测试，其中通过JCA 1.5 resource adaptors的配置，可以让ActiveMQ可以自动的部署到任何兼容J2EE 1.4 商业服务器上

　　⒌ 支持多种传送协议：in-VM,TCP,SSL,NIO,UDP,JGroups,JXTA

　　⒍ 支持通过JDBC和journal提供高速的消息持久化

　　⒎ 从设计上保证了高性能的集群，客户端-服务器，点对点

　　⒏ 支持Ajax

　　⒐ 支持与Axis的整合

　　⒑ 可以很容易得调用内嵌JMS provider，进行测试

　　5.2 RabbitMQ

　　RabbitMQ是流行的开源消息队列系统，用erlang语言开发。RabbitMQ是AMQP（高级消息队列协议）的标准实现。支持多种客户端，如：Python、Ruby、.NET、Java、JMS、C、PHP、ActionScript、XMPP、STOMP等，支持AJAX，持久化。用于在分布式系统中存储转发消息，在易用性、扩展性、高可用性等方面表现不俗。

　　几个重要概念：

　　Broker：简单来说就是消息队列服务器实体。

　　Exchange：消息交换机，它指定消息按什么规则，路由到哪个队列。

　　Queue：消息队列载体，每个消息都会被投入到一个或多个队列。

　　Binding：绑定，它的作用就是把exchange和queue按照路由规则绑定起来。

　　Routing Key：路由关键字，exchange根据这个关键字进行消息投递。

　　vhost：虚拟主机，一个broker里可以开设多个vhost，用作不同用户的权限分离。

　　producer：消息生产者，就是投递消息的程序。

　　consumer：消息消费者，就是接受消息的程序。

　　channel：消息通道，在客户端的每个连接里，可建立多个channel，每个channel代表一个会话任务。

　　消息队列的使用过程，如下：

　　（1）客户端连接到消息队列服务器，打开一个channel。

　　（2）客户端声明一个exchange，并设置相关属性。

　　（3）客户端声明一个queue，并设置相关属性。

　　（4）客户端使用routing key，在exchange和queue之间建立好绑定关系。

　　（5）客户端投递消息到exchange。

　　exchange接收到消息后，就根据消息的key和已经设置的binding，进行消息路由，将消息投递到一个或多个队列里。

　　5.3 ZeroMQ

　　号称史上最快的消息队列，它实际类似于Socket的一系列接口，他跟Socket的区别是：普通的socket是端到端的（1:1的关系），而ZMQ却是可以N：M 的关系，人们对BSD套接字的了解较多的是点对点的连接，点对点连接需要显式地建立连接、销毁连接、选择协议（TCP/UDP）和处理错误等，而ZMQ屏蔽了这些细节，让你的网络编程更为简单。ZMQ用于node与node间的通信，node可以是主机或者是进程。

　　引用官方的说法： “ZMQ(以下ZeroMQ简称ZMQ)是一个简单好用的传输层，像框架一样的一个socket library，他使得Socket编程更加简单、简洁和性能更高。是一个消息处理队列库，可在多个线程、内核和主机盒之间弹性伸缩。ZMQ的明确目标是“成为标准网络协议栈的一部分，之后进入Linux内核”。现在还未看到它们的成功。但是，它无疑是极具前景的、并且是人们更加需要的“传统”BSD套接字之上的一层封装。ZMQ让编写高性能网络应用程序极为简单和有趣。”

　　特点是：

　　高性能，非持久化；

　　跨平台：支持Linux、Windows、OS X等。

　　多语言支持； C、C++、Java、.NET、Python等30多种开发语言。

　　可单独部署或集成到应用中使用；

　　可作为Socket通信库使用。

　　与RabbitMQ相比，ZMQ并不像是一个传统意义上的消息队列服务器，事实上，它也根本不是一个服务器，更像一个底层的网络通讯库，在Socket API之上做了一层封装，将网络通讯、进程通讯和线程通讯抽象为统一的API接口。支持“Request-Reply “，”Publisher-Subscriber“，”Parallel Pipeline”三种基本模型和扩展模型。

　　ZeroMQ高性能设计要点：

　　1、无锁的队列模型

　　对于跨线程间的交互（用户端和session）之间的数据交换通道pipe，采用无锁的队列算法CAS；在pipe两端注册有异步事件，在读或者写消息到pipe的时，会自动触发读写事件。

　　2、批量处理的算法

　　对于传统的消息处理，每个消息在发送和接收的时候，都需要系统的调用，这样对于大量的消息，系统的开销比较大，zeroMQ对于批量的消息，进行了适应性的优化，可以批量的接收和发送消息。

　　3、多核下的线程绑定，无须CPU切换

　　区别于传统的多线程并发模式，信号量或者临界区， zeroMQ充分利用多核的优势，每个核绑定运行一个工作者线程，避免多线程之间的CPU切换开销。

　　5.4 Kafka

　　Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群机来提供实时的消费。

　　Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，有如下特性：

　　通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。（文件追加的方式写入数据，过期的数据定期删除）

　　高吞吐量：即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百万的消息。

　　支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息。

　　支持Hadoop并行数据加载。

　　Kafka相关概念

　　Broker

　　Kafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为broker[5]

　　Topic

　　每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。（物理上不同Topic的消息分开存储，逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的Topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处）

　　Partition

　　Parition是物理上的概念，每个Topic包含一个或多个Partition.