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 第2章 消息協(xié)議 2.1 AMQP 2.2 MQTT 2.3 STOMP 2.4 XMPP 2.5 JMS 第3章 RabbitMQ 3.1 簡(jiǎn)介 3.2 工程實(shí)例 3.2.1 Java訪問RabbitMQ實(shí)例 3.2.2 Spring整合RabbitMQ 3.2.3 基于RabbitMQ的異步處理 3.2.4 基于RabbitMQ的消息推送 3.3 RabbitMQ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 ActiveMQ 4.1 簡(jiǎn)介 4.2 工程實(shí)例 4.2.1 Java訪問ActiveMQ實(shí)例 4.2.2 Spring整合ActiveMQ 4.2.3 基于ActiveMQ的消息推送 4.2.4 基于ActiveMQ的分布式事務(wù) 4.3 ActiveMQ 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 Kafka 5.1 簡(jiǎn)介 5.2 工程實(shí)例 5.2.1 Java訪問Kafka實(shí)例 5.2.2 Spring整合Kafka 5.2.3 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 5.3 Kafka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 RocketMQ 6.1 簡(jiǎn)介 6.2 工程實(shí)例 6.2.1 Java訪問RocketMQ實(shí)例 6.2.2 Spring整合RocketMQ 6.2.3 基于RocketMQ的消息順序處理 6.2.4 基于RocketMQ的分布式事務(wù) 6.3 RocketMQ實(shí)踐建議 6.3.1 消息重試 6.3.2 消息重復(fù) 6.3.3 集群 6.3.4 順序消息 6.3.5 定時(shí)消息 6.3.6 批量發(fā)送消息 6.3.7 事務(wù)消息