思考方式：以辩证的思维去发现探讨新事务
一、JMS消息服务介绍和使用场景
1、讲解什么是JMS,消息队列的使用
①、什么是JMS,java消息队列（java Message Service),java平台中关于面向西澳西中间件的接口。
②、JMS是一种与厂商无关的API,用来访问消息收发系统消息，它类似于JDBC(java Database Connectivity).这里，JDBC是可以用来访问许多不同关系数据库的API.
③、使用常见：
核心应用：
解耦：订单系统 -->物流系统
异步：用户注册--》发送邮件，初始化信息
比如：
上面的步骤需要花600ms，串行的操作，用户需要等600ms才可以返回
1、用户注册保留信息到数据库db中需要100ms
2、写一个事件开一个异步的线程发送了短信，写道消息队列，也就几十毫秒而已
3、短信服务会监听消息中间件里的事件，然后消费。这样就可以进行解耦的操作，短 信服务可以慢慢的消费，而不用管用户推送的消息有多么的多，因为都是放到中间件里 面去了。
150ms:并行，解耦，用户就可以完成注册的操作。
削峰：秒杀，日志处理（spark,storm,elk,kafka,hadoop)
跨平台，多语言
分布式事务，最终一致性：RocketMQ
RPC调用上下游服务，数据源变动->通知下属
二、消息中间件常见概念和编程模型
不同的消息队列有不同的概念，可能不同的中间件有交集，也有的中间件也有特有的。
常见概念：
①、JMS提供者：连接面向消息中间件的，JMS接口的一个实现，RocketMQ,ActiveMQ,kafka等
②、 JMS生产者(Message Producer):生产消息的服务，比如用户注册的时候会产生一个消息，写到消息中间件里面去，所以它就是一个生产者。
③、 JMS消费者(Message Consumer):消费消息的服务，类似于短信服务。有对应的事件，有消息过来，就会进行相应的消费。
④、 JMS消息：数据对象，比如msgid,content,phone,create_time,code
还有元数据里面的信息
⑤、 JMS队列：存储消费消息的区域，链表，list,arraylist,linkedlist,消息都是先进先出，消息中间件里面有很多队列，队列里面有很多的消息。
⑥、 JMS主题：一种支持发送消息给多个订阅者的机制。
user_register_topic:对列的名称
⑦、JMS消息通常有两种类型：点对点（Point-to-Point),发布/订阅(Publish/Subscribe)
基础编程模型：消息中间件的基础模型
①、MQ中需要用的一些类
ConnectionFactory:连接工厂，JMS用它创建连接
Connection:JMS客户都安到JMS Provider的连接
Session:一个发送或接收消息的线程
Destination:消息的目的地：消息发送给谁
MessageConsumer/MessageProducer:消息消费者，消息生产者
三、对比当下主流的消息队列和选择问题
1、Apache ActiveMQ，kafka,RabbitMQ,RocketMQ等等
①、ActiveMQ:http://activemq.apache.org/
Apache出品，历史悠久，支持多种语言的客户端和协议，支持多种语言java,.NET,C++等，基于JMS Provider的实现，和java Provider Web实现的是一模一样的的
缺点：吞吐量不高(据说是万级的)，多队列的时候性能下降，存在消息丢失的情况，比较少大规模使用。
②、 Kafka：http://kafka.apache.org/：主要在大数据领域用的很广。
是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和java编写，kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理大规模的网站中的所有动作流数据(网页浏览，搜索和其他用户的行动），副本集机制，实现数据冗余，保障数据尽量不丢失；支持多个生产者和消费者。
缺点：不支持批量和广播消息，运维难度大，文档比较少。
③、 RabbitMQ:http://www.rabbitmq.com/
是一个开源的AMQP实现，服务端用Erlang语言编写，支持多种客户端，如：python,ruby,.net,java,JMS,C，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错。在互联网的电商和金融界用的比较多。
缺点：使用Erlang开发，阅读和修改源码难度大。为了时间和人力的成本。
④、 RocketMQ:http://rocketmq.apache.org/
阿里开源的一款的消息中间件，纯java开发，具有高吞吐量 ，高可用性，适合大规模分布式系统应用的特点，性能强劲(零拷贝技术),支持海量堆积，支持指定次数和时间间隔的失败消息重发，支持consumer端tag过滤，延迟消息等，在阿里内部进行大规模使用，适合在电商，互联网金融等领域使用。
