ActiveMQ的集群与高可用

针对大量的消息吞吐量、对MQ可用性要求非常严格的场景、或者非常复杂的消息处理关系情况下，单个MQ实例通常已经无法满足我们的需要，这时候ActiveMQ的集群和高可用方案就对我们很重要了。

1.client的集群

对消费者来说，使用queue即可做到某种意义上的消费者集群，所有消费者共同处理同一类消息。

非持久订阅的topic，这种功能没有实现。但是持久订阅的topic，可以通过Composite Destination机制转换成针对具体的持久消费者的专用queue，从而实现多个client共同处理同一类消息。参见： http://blog.csdn.net/kimmking/article/details/9773085 

需要注意的是，如果缓存了consumer（例如spring DMLC+cache consumer）情况下使用了prefetch，多个consumer间可能导致消息顺序混乱。见： http://activemq.apache.org/what-is-the-prefetch-limit-for.html

2.client的高可用

在客户端来说，最简单的高可用方案就是内置的failover机制。它帮助我们在客户端实现：

• 在某个broker故障时，自动使用其他备用broker
• 强大的断线重连机制，哪怕是只有一个broker时，也可以用来在broker down掉重启后，客户端重新连接上

断线重连的配置和参数说明参见： http://activemq.apache.org/failover-transport-reference.html

3.broker的集群

broker端，典型的集群方式就是Network Connector，通过桥接的方式把多个broker，一个个的串起来，整个broker网络就可以作为一个整体，协同工作。

每个connect上去的broker，都会自动在被连接的broker上创建一个client connecttion，并通过Advisory机制共享自己的消费者列表，从而使得消息可以跨过broker在这个网络上自由流动。也可以设置duplex为true使得这个连通变为双向的对等网络。在BrokerA上配置一个指向BrokerB上的network connector，则连接到BrokerA上的各个ConsumerA1、ConsumerA2、ConsumerA3，都可以消费BrokerB上的QueueB里的消息。默认这三个消费者都被当做一个消费者来看待，即如果BrokerB上有一个ConsumerB1消费。

详细参见： http://blog.csdn.net/kimmking/article/details/8440150 

其实个人感觉更好的集群方式是增加类似kafka和metaq的partition，然后使用zk作为配置中心来协调各个不同的broker实例、以及不同的partition来协同工作，使得broker的读写都可以分散进行。

4.broker的高可用

Broker端的高可用主要是Master-Slave实现的冷备，需要结合客户端的failover来用。

5.8.0以前的版本，支持三种Master-Slave：

1. 基于共享储存的Master-Slave：多个broker实例使用一个存储文件，谁拿到文件锁就是master，其他处于待启动状态，如果master挂掉了，某个抢到文件锁的slave变成master。由于使用的还是master的存储文件，所以数据好似一致的。
2. 基于JDBC的Master-Slave：使用同一个数据库，拿到LOCK表的写锁的broker成为master，机制同上。
3. Pure Master-Slave：Slave的broker，简单的从Master复制数据和状态，问题较多，已被废弃。

5.9.0版本以后，Pure Master-Slave机制被废弃，新添加了基于zk的复制LevelDB存储Master-Slave机制。

此外还有一种可选方式就是，使用某种存储复制技术，比如Raid、或是DB的replication等等机制来同步存储，在故障的时候，使用这个复制的存储恢复broker。

详细参见： http://activemq.apache.org/masterslave.html