1、ActiviMq消息队列，解决了服务解耦合的动作，缓解了服务并发量很大，造成服务器无法处理的状况。（kafka、rabbitMQ、activiMQ）

其他作用：异步处理、消息通讯、流量消峰、应用解耦

应用场景：

1、用户注册的时候，重点内容是将用户信息保存到数据库中，发短信验证或者是发邮件增加了业务的复杂度。这时使用MQ将发短信、发邮件通知MQ由另外的服务平台完成。

2、搜索平台、缓存平台

查询数据，建立缓存、索引，不从数据库查询，从缓存或者索引库查询，当数据库发生增加、修改、删除操作时发消息给MQ，缓存平台或者是索引平台从MQ获取到这个消息，更新缓存或者索引。

·ActiveMQ使用的是标准的生产者（完成生产消息并发送消息）和消费者（获取消息，完成自己的业务逻辑）模型

·有两种数据结构

·Topic（发布订阅） 一个生产者对应多个消费者，消息默认不会持久化，需要手动配置持久化。如果A服务器挂了，再生产一条消息的话，会被B服务器拿去使用，就算重新启动，A服务器也不会再拿到消息了

商品系统、库存系统、生成商品详情页面的系统，现在要添加一个商品信息，消息肯定是需要让库存系统以及商品信息详情页面系统知道的。

·Queue（点对点）一个生产者对应一个消费者，默认消息持久化

StringMessage

mapMessage

byteMessage

objectMessage

要完成topic模式的消息持久化，需要保证每个消费者有唯一的clientID

1、ActiviMq消息队列，解决了服务解耦合的动作，缓解了服务并发量很大，造成服务器无法处理的状况。（kafka、rabbitMQ、activiMQ）

其他作用：异步处理、消息通讯、流量消峰、应用解耦

应用场景：

1、用户注册的时候，重点内容是将用户信息保存到数据库中，发短信验证或者是发邮件增加了业务的复杂度。这时使用MQ将发短信、发邮件通知MQ由另外的服务平台完成。

2、搜索平台、缓存平台

查询数据，建立缓存、索引，不从数据库查询，从缓存或者索引库查询，当数据库发生增加、修改、删除操作时发消息给MQ，缓存平台或者是索引平台从MQ获取到这个消息，更新缓存或者索引。

·ActiveMQ使用的是标准的生产者（完成生产消息并发送消息）和消费者（获取消息，完成自己的业务逻辑）模型

·有两种数据结构

·Topic（发布订阅） 一个生产者对应多个消费者，消息默认不会持久化，需要手动配置持久化。如果A服务器挂了，再生产一条消息的话，会被B服务器拿去使用，就算重新启动，A服务器也不会再拿到消息了

商品系统、库存系统、生成商品详情页面的系统，现在要添加一个商品信息，消息肯定是需要让库存系统以及商品信息详情页面系统知道的。

·Queue（点对点）一个生产者对应一个消费者，默认消息持久化

StringMessage

mapMessage

byteMessage

objectMessage

要完成topic模式的消息持久化，需要保证每个消费者有唯一的clientID