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消息中間件實(shí)踐目錄第1章消息隊(duì)列1.1系統(tǒng)間通信技術(shù)介紹1.2為何要用消息隊(duì)列1.3消息隊(duì)列的功能特點(diǎn)1.4設(shè)計(jì)一個(gè)簡(jiǎn)單的消息隊(duì)列1.4.1消息處理中心1.4.2客戶端訪問(wèn)第2章消息協(xié)議2.1AMQP2.2MQTT2.3STOMP2.4XMPP2.5JMS第3章RabbitMQ3.1簡(jiǎn)介3.2工程實(shí)例3.2.1Java訪問(wèn)RabbitMQ實(shí)例3.2.2Spring整合RabbitMQ3.2.3基于RabbitMQ的異步處理3.2.4基于RabbitMQ的消息推送3.3RabbitMQ實(shí)踐建議3.3.1虛擬主機(jī)3.3.2消息保存3.3.3消息確認(rèn)模式3.3.4消費(fèi)者應(yīng)答3.3.5流控機(jī)制3.3.6通道3.3.7總結(jié)第4章ActiveMQ4.1簡(jiǎn)介4.2工程實(shí)例4.2.1Java訪問(wèn)ActiveMQ實(shí)例4.2.2Spring整合ActiveMQ4.2.3基于ActiveMQ的消息推送4.2.4基于ActiveMQ的分布式事務(wù)4.3ActiveMQ實(shí)踐建議4.3.1消息轉(zhuǎn)發(fā)模式4.3.2消息積壓4.3.3消息事務(wù)4.3.4消息應(yīng)答模式4.3.5消息發(fā)送優(yōu)化4.3.6消息消費(fèi)優(yōu)化4.3.7消息協(xié)議4.3.8消息持久化第5章Kafka5.1簡(jiǎn)介5.2工程實(shí)例5.2.1Java訪問(wèn)Kafka實(shí)例5.2.2Spring整合Kafka5.2.3基于Kafka的用戶行為數(shù)據(jù)采集5.2.4基于Kafka的日志收集5.2.5基于Kafka的流量削峰5.3Kafka實(shí)踐建議5.3.1分區(qū)5.3.2復(fù)制5.3.3消息發(fā)送5.3.4消費(fèi)者組5.3.5消費(fèi)偏移量第6章RocketMQ6.1簡(jiǎn)介6.2工程實(shí)例6.2.1Java訪問(wèn)RocketMQ實(shí)例6.2.2Spring整合RocketMQ6.2.3基于RocketMQ的消息順序處理6.2.4基于RocketMQ的分布式事務(wù)6.3RocketMQ實(shí)踐建議6.3.1消息重試6.3.2消息重復(fù)6.3.3

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