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「高并发」两种异步模型与深度解析Future接口-
大家好，我是冰河~~
本文有点长，但是满满的干货，以实际案例的形式分析了两种异步模型，并从源码角度深度解析Future接口和FutureTask类，希望大家踏下心来，打开你的IDE，跟着文章看源码，相信你一定收获不小！
在Java的并发编程中，大体上会分为两种异步编程模型，一类是直接以异步的形式来并行运行其他的任务，不需要返回任务的结果数据。一类是以异步的形式运行其他任务，需要返回结果。
1.无返回结果的异步模型
无返回结果的异步任务，可以直接将任务丢进线程或线程池中运行，此时，无法直接获得任务的执行结果数据，一种方式是可以使用回调方法来获取任务的运行结果。
具体的方案是：定义一个回调接口，并在接口中定义接收任务结果数据的方法，具体逻辑在回调接口的实现类中完成。将回调接口与任务参数一同放进线程或线程池中运行，任务运行后调用接口方法，执行回调接口实现类中的逻辑来处理结果数据。这里，给出一个简单的示例供参考。
便于接口的通用型，这里为回调接口定义了泛型。
回调接口的实现类主要用来对任务的返回结果进行相应的业务处理，这里，为了方便演示，只是将结果数据返回。大家需要根据具体的业务场景来做相应的分析和处理。
任务的执行类是具体执行任务的类，实现Runnable接口，在此类中定义一个回调接口类型的成员变量和一个String类型的任务参数（模拟任务的参数），并在构造方法中注入回调接口和任务参数。在run方法中执行任务，任务完成后将任务的结果数据封装成TaskResult对象，调用回调接口的方法将TaskResult对象传递到回调方法中。
到这里，整个大的框架算是完成了，接下来，就是测试看能否获取到异步任务的结果了。
在测试类中，使用Thread类创建一个新的线程，并启动线程运行任务。运行程序最终的接口数据如下所示。
大家可以细细品味下这种获取异步结果的方式。这里，只是简单的使用了Thread类来创建并启动线程，也可以使用线程池的方式实现。大家可自行实现以线程池的方式通过回调接口获取异步结果。
2.有返回结果的异步模型
尽管使用回调接口能够获取异步任务的结果，但是这种方式使用起来略显复杂。在JDK中提供了可以直接返回异步结果的处理方案。最常用的就是使用Future接口或者其实现类FutureTask来接收任务的返回结果。
使用Future接口往往配合线程池来获取异步执行结果，如下所示。
运行结果如下所示。
FutureTask类既可以结合Thread类使用也可以结合线程池使用，接下来，就看下这两种使用方式。
结合Thread类的使用示例如下所示。
运行结果如下所示。
结合线程池的使用示例如下。
运行结果如下所示。
可以看到使用Future接口或者FutureTask类来获取异步结果比使用回调接口获取异步结果简单多了。注意：实现异步的方式很多，这里只是用多线程举例。
接下来，就深入分析下Future接口。
1.Future接口
Future是JDK1.5新增的异步编程接口，其源代码如下所示。
可以看到，在Future接口中，总共定义了5个抽象方法。接下来，就分别介绍下这5个方法的含义。
取消任务的执行，接收一个boolean类型的参数，成功取消任务，则返回true，否则返回false。当任务已经完成，已经结束或者因其他原因不能取消时，方法会返回false，表示任务取消失败。当任务未启动调用了此方法，并且结果返回true（取消成功），则当前任务不再运行。如果任务已经启动，会根据当前传递的boolean类型的参数来决定是否中断当前运行的线程来取消当前运行的任务。
判断任务在完成之前是否被取消，如果在任务完成之前被取消，则返回true；否则，返回false。
这里需要注意一个细节：只有任务未启动，或者在完成之前被取消，才会返回true，表示任务已经被成功取消。其他情况都会返回false。
判断任务是否已经完成，如果任务正常结束、抛出异常退出、被取消，都会返回true，表示任务已经完成。
当任务完成时，直接返回任务的结果数据；当任务未完成时，等待任务完成并返回任务的结果数据。
当任务完成时，直接返回任务的结果数据；当任务未完成时，等待任务完成，并设置了超时等待时间。在超时时间内任务完成，则返回结果；否则，抛出TimeoutException异常。
2.RunnableFuture接口
Future接口有一个重要的子接口，那就是RunnableFuture接口，RunnableFuture接口不但继承了Future接口，而且继承了java.lang.Runnable接口，其源代码如下所示。
这里，问一下，RunnableFuture接口中有几个抽象方法？想好了再说！哈哈哈。。。
这个接口比较简单run()方法就是运行任务时调用的方法。
3.FutureTask类
FutureTask类是RunnableFuture接口的一个非常重要的实现类，它实现了RunnableFuture接口、Future接口和Runnable接口的所有方法。FutureTask类的源代码比较多，这个就不粘贴了，大家自行到java.util.concurrent下查看。
（1）FutureTask类中的变量与常量
在FutureTask类中首先定义了一个状态变量state，这个变量使用了volatile关键字修饰，这里，大家只需要知道volatile关键字通过内存屏障和禁止重排序优化来实现线程安全，后续会单独深度分析volatile关键字是如何保证线程安全的。紧接着，定义了几个任务运行时的状态常量，如下所示。
其中，代码注释中给出了几个可能的状态变更流程，如下所示。
接下来，定义了其他几个成员变量，如下所示。
又看到我们所熟悉的Callable接口了，Callable接口那肯定就是用来调用call()方法执行具体任务了。
看一下WaitNode类的定义，如下所示。
可以看到，WaitNode类是FutureTask类的静态内部类，类中定义了一个Thread成员变量和指向下一个WaitNode节点的引用。其中通过构造方法将thread变量设置为当前线程。
（2）构造方法
接下来，是FutureTask的两个构造方法，比较简单，如下所示。
（3）是否取消与完成方法
继续向下看源码，看到一个任务是否取消的方法，和一个任务是否完成的方法，如下所示。
这两方法中，都是通过判断任务的状态来判定任务是否已取消和已完成的。为啥会这样判断呢？再次查看FutureTask类中定义的状态常量发现，其常量的定义是有规律的，并不是随意定义的。其中，大于或者等于CANCELLED的常量为CANCELLED、INTERRUPTING和INTERRUPTED，这三个状态均可以表示线程已经被取消。当状态不等于NEW时，可以表示任务已经完成。
通过这里，大家可以学到一点：以后在编码过程中，要按照规律来定义自己使用的状态，尤其是涉及到业务中有频繁的状态变更的操作，有规律的状态可使业务处理变得事半功倍，这也是通过看别人的源码设计能够学到的，这里，建议大家还是多看别人写的优秀的开源框架的源码。
（4）取消方法
我们继续向下看源码，接下来，看到的是cancel(boolean)方法，如下所示。
接下来，拆解cancel(boolean)方法。在cancel(boolean)方法中，首先判断任务的状态和CAS的操作结果，如果任务的状态不等于NEW或者CAS的操作返回false，则直接返回false，表示任务取消失败。如下所示。
接下来，在try代码块中，首先判断是否可以中断当前任务所在的线程来取消任务的运行。如果可以中断当前任务所在的线程，则以一个Thread临时变量来指向运行任务的线程，当指向的变量不为空时，调用线程对象的interrupt()方法来中断线程的运行，最后将线程标记为被中断的状态。如下所示。
这里，发现变更任务状态使用的是UNSAFE.putOrderedInt()方法，这个方法是个什么鬼呢？点进去看一下，如下所示。
可以看到，又是一个本地方法，嘿嘿，这里先不管它，后续文章会详解这些方法的作用。
接下来，cancel(boolean)方法会进入finally代码块，如下所示。
可以看到在finallly代码块中调用了finishCompletion()方法，顾名思义，finishCompletion()方法表示结束任务的运行，接下来看看它是如何实现的。点到finishCompletion()方法中看一下，如下所示。
在finishCompletion()方法中，首先定义一个for循环，循环终止因子为waiters为null，在循环中，判断CAS操作是否成功，如果成功进行if条件中的逻辑。首先，定义一个for自旋循环，在自旋循环体中，唤醒WaitNode堆栈中的线程，使其运行完成。当WaitNode堆栈中的线程运行完成后，通过break退出外层for循环。接下来调用done()方法。done()方法又是个什么鬼呢？点进去看一下，如下所示。
可以看到，done()方法是一个空的方法体，交由子类来实现具体的业务逻辑。
当我们的具体业务中，需要在取消任务时，执行一些额外的业务逻辑，可以在子类中覆写done()方法的实现。
（5）get()方法
继续向下看FutureTask类的代码，FutureTask类中实现了两个get()方法，如下所示。
没参数的get()方法为当任务未运行完成时，会阻塞，直到返回任务结果。有参数的get()方法为当任务未运行完成，并且等待时间超出了超时时间，会TimeoutException异常。
两个get()方法的主要逻辑差不多，一个没有超时设置，一个有超时设置，这里说一下主要逻辑。判断任务的当前状态是否小于或者等于COMPLETING，也就是说，任务是NEW状态或者COMPLETING，调用awaitDone()方法，看下awaitDone()方法的实现，如下所示。
接下来，拆解awaitDone()方法。在awaitDone()方法中，最重要的就是for自旋循环，在循环中首先判断当前线程是否被中断，如果已经被中断，则调用removeWaiter()将当前线程从堆栈中移除，并且抛出InterruptedException异常，如下所示。
接下来，判断任务的当前状态是否完成，如果完成，并且堆栈句柄不为空，则将堆栈中的当前线程设置为空，返回当前任务的状态，如下所示。
当任务的状态为COMPLETING时，使当前线程让出CPU资源，如下所示。
如果堆栈为空，则创建堆栈对象，如下所示。
如果queued变量为false，通过CAS操作为queued赋值，如果awaitDone()方法传递的timed参数为true，则计算超时时间，当时间已超时，则在堆栈中移除当前线程并返回任务状态，如下所示。如果未超时，则重置超时时间，如下所示。
如果不满足上述的所有条件，则将当前线程设置为等待状态，如下所示。
接下来，回到get()方法中，当awaitDone()方法返回结果，或者任务的状态不满足条件时，都会调用report()方法，并将当前任务的状态传递到report()方法中，并返回结果，如下所示。
看来，这里还要看下report()方法啊，点进去看下report()方法的实现，如下所示。
可以看到，report()方法的实现比较简单，首先，将outcome数据赋值给x变量，接下来，主要是判断接收到的任务状态，如果状态为NORMAL，则将x强转为泛型类型返回；当任务的状态大于或者等于CANCELLED，也就是任务已经取消，则抛出CancellationException异常，其他情况则抛出ExecutionException异常。
至此，get()方法分析完成。注意：一定要理解get()方法的实现，因为get()方法是我们使用Future接口和FutureTask类时，使用的比较频繁的一个方法。
（6）set()方法与setException()方法
继续看FutureTask类的代码，接下来看到的是set()方法与setException()方法，如下所示。
通过源码可以看出，set()方法与setException()方法整体逻辑几乎一样，只是在设置任务状态时一个将状态设置为NORMAL，一个将状态设置为EXCEPTIONAL。
至于finishCompletion()方法，前面已经分析过。
（7）run()方法与runAndReset()方法
接下来，就是run()方法了，run()方法的源代码如下所示。
可以这么说，只要使用了Future和FutureTask，就必然会调用run()方法来运行任务，掌握run()方法的流程是非常有必要的。在run()方法中，如果当前状态不是NEW，或者CAS操作返回的结果为false，则直接返回，不再执行后续逻辑，如下所示。
接下来，在try代码块中，将成员变量callable赋值给一个临时变量c，判断临时变量不等于null，并且任务状态为NEW，则调用Callable接口的call()方法，并接收结果数据。并将ran变量设置为true。当程序抛出异常时，将接收结果的变量设置为null，ran变量设置为false，并且调用setException()方法将任务的状态设置为EXCEPTIONA。接下来，如果ran变量为true，则调用set()方法，如下所示。
接下来，程序会进入finally代码块中，如下所示。
这里，将runner设置为null，如果任务的当前状态大于或者等于INTERRUPTING，也就是线程被中断了。则调用handlePossibleCancellationInterrupt()方法，接下来，看下handlePossibleCancellationInterrupt()方法的实现。
可以看到，handlePossibleCancellationInterrupt()方法的实现比较简单，当任务的状态为INTERRUPTING时，使用while()循环，条件为当前任务状态为INTERRUPTING，将当前线程占用的CPU资源释放，也就是说，当任务运行完成后，释放线程所占用的资源。
runAndReset()方法的逻辑与run()差不多，只是runAndReset()方法会在finally代码块中将任务状态重置为NEW。runAndReset()方法的源代码如下所示，就不重复说明了。
（8）removeWaiter()方法
removeWaiter()方法中主要是使用自旋循环的方式来移除WaitNode中的线程，比较简单，如下所示。
最后，在FutureTask类的最后，有如下代码。
关于这些代码的作用，会在后续深度解析CAS文章中详细说明，这里就不再探讨。
至此，关于Future接口和FutureTask类的源码就分析完了。
好了，今天就到这儿吧，我是冰河，我们下期见~~
大型的PHP应用，通常使用什么应用做消息队列？
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.
Producer
负责发布消息到Kafka broker
Consumer
消息消费者，向Kafka broker读取消息的客户端。
Consumer Group
每个Consumer属于一个特定的Consumer Group（可为每个Consumer指定group name，若不指定group name则属于默认的group）。
一般应用在大数据日志处理或对实时性（少量延迟），可靠性（少量丢数据）要求稍低的场景使用。
fluent读取自动保存的cas和dat文件出错
错误提示”无法读取节点坐标“...额，以前没遇见过这种问题，有可能是网格的问题，仅提供参考
希望能帮到你
Callable和Future
可以看到，这是一个泛型接口，call()函数返回的类型就是客户程序传递进来的V类型，且该接口往往与Future结合使用。
关于Future,源码中的注释如下：
尝试取消此任务的执行。 如果任务已完成、已被取消或由于某些其他原因无法取消，则此尝试将失败。 如果成功，并且在调用cancel时此任务尚未启动，则此任务不应该运行。 如果任务已经开始，则根据传入的参数确定是否应该中断执行该任务的线程以尝试停止该任务。
此方法返回后，对isDone的后续调用将始终返回true 。 如果此方法返回true ，则对isCancelled的后续调用将始终返回true 。
如果此任务完成，则返回true 。 完成可能是由于正常终止、异常或取消——在所有这些情况下，此方法都将返回true 。
等待计算完成，获取结果。
在给定时间范围内等待计算完成，获取结果。超过时间还未计算完成将抛出timeout异常。
下面我们来来看看Future一个常用的实现类FutureTask。
FutureTask类实现RunnableFuture接口,RunnableFuture接口继承Runnable和Future接口。到这里我们嗅到了一丝线程的味道，接着往下看。
FutureTask对于任务运行的状态使用volatile关键字去修饰保证了线程的安全性，至于volatile关键字为何能保证线程安全后续文章解答。
同时定义了0、1、2、3、4、5、6七个连续大小的整型变量来表示任务的状态变化，具体代码如下：
FutureTask成员变量
将要执行的任务
Object类型，表示通过get()方法获取到的结果数据或者异常信息。
运行Callable的线程，运行期间会使用CAS保证线程安全，这里大家只需要知道CAS是Java保证线程安全的一种方式， 后续文章中会深度分析CAS如何保证线程安全。
WaitNode是一个静态内部类，表示等待线程的堆栈中的链表节点，在FutureTask的实现中，会通过CAS结合此堆栈交换任务的运行状 态。
WaitNode的定义如下：
类中定义了一个Thread成员变量和指向下一个WaitNode节点的引用。其中 通过构造方法将thread变量设置为当前线程。
FutureTask构造方法
接收一个Callable变量，同时设置任务状态为NEW
接受一个Runnable线程变量以及返回结果类型，同时设置任务状态为NEW
如果任务状态state不等于NEW则直接return。如果state等于NEW，则调用UNSAFE.compareAndSwapObject方法执行CAS算法判断当前对象与当前线程是否一致，不一致则直接return。
如果当前任务不等于null且状态等于NEW，则执行call方法同时调用set方法设置返回结果。最后将当前运行线程runner设置为null,如果任务状态=INTERRUPTING会执行handlePossibleCancellationInterrupt方法将状态为INTERRUPTING的任务线程设置为就绪状态，但该任务线程不会被CPU再次执行调度。因为state没有被重置。
handlePossibleCancellationInterrupt方法
CAS算法计算NEW偏移一个变量是否等于COMPLETING(2)，是则将返回结果复制给outcome成员变量，同时设置stateOffset=NORMAL(2)为正常状态。
最后调用finishCompletion()方法。
在finishCompletion()方法中，首先定义一个for循环，循环终止因子为waiters为null，在循环中，判断CAS操作是否成功，如果成功 进行if条件中的逻辑。首先，定义一个for自旋循环，在自旋循环体中，唤醒WaitNode堆栈中的线程，使其运行完成。当WaitNode 堆栈中的线程运行完成后，通过break退出外层for循环。接下来调用done()方法。
默认实现什么也不做，子类可以覆盖此方法以调用完成回调。
判断任务状态是否运行中，如果是调用awaitDone()方法等待任务完成。否则调用report方法返回结果。
如果任务状态等于NORMAL(3)则返回正常计算结果。如果任务状态大于等于CANCELLED(4)则返回异常结果。
看到这里我们大致对Callable和Future的源码有了大致的了解。但是对于它们二者是怎么与多线程关联的，我们在下一个章节讲解
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