PHProcketmq
① 零基础应该选择学习 java、php、前端 还是 python
这三门当中，首推Java。真的，Python当然是好，但是对于一个新入门的人，最重要的是先找到工作不是吗?而找工作的话，Java无疑是最容易的。相比较PHP与Python而言，Java程序员的岗位需求要大的很多，对于跨行业的人而言，最困难的其实是第一步，那就是如何进入这个行业。如果你连进都进不来，第一份工作迟迟无法开始，那么好好努力，补上数据结构，设计模式，算法设计这些差距就根本无从说起，不是吗?
接着，我来谈谈具体的规划。
1.
了解Java的运行环境。搞清楚path和classpath是干什么的，怎么在命令行进行编译，执行。知道IDE的各个按钮后面真正发生了什么事情。
2.
掌握Java的语法。搞清楚包，接口，类，继承这些基本概念。掌握多态，overwrite，死背下IO的接口，包括InputStream/OutputStream和Writer/Reader，死背下网络编程和GUI编程的接口，背JDBC接口。这一步，推荐的书是《
疯狂Java讲义》。
3.
掌握多线程编程。弄明白ConcurrencyHashMap是怎么实现的，搞清楚synchronized是怎么回事，弄明白为什么要有Runnable接口。
在第二步和第三步掌握到80%的时候，你就可以考虑找工作了。
4. 在工作中体会一下设计模式。推荐《轻量级Java
EE企业应用实战》这本书。看完里面的Decorator，IO接口你再也不会去死记硬背了。用的时候，根据Adaptor和Decorator的命名规则，自己临时推都推得出来。
5. 恶补数据结构。 搞清楚 LinkedList和
ArrayList的实现机制，了解它们的每一个接口的时间复杂度。同样的还有其他容器，Map啊，Set啊，都是一样的。栈，队列，二叉树，图贯穿编程始终，如果这一步你迈不过去，那就只能在低阶程序员里打转。
6.
如果有可能，最好对一些算法设计也有所涉猎。比如动态规则的思路，贪心算法，诸如KMP这种奇妙的算法等。这一步没有数据结构那么重要，学得好当然好，学不好也不用太挫败。
到了这一步，你和科班程序员之间的差距就不大了。可以在工作中独立承担开发任务了。
疯狂软件教育中心专注于Java培训，疯狂软件Java培训可以有效的帮助你提升相关技能。名师讲解Java设计和编程、Web前端开发、JavaEE进阶、大数据核心知识等，让你在5个半月内快速获得理论和实践的双重提升。
7.
进阶，这时候就可以有自己的思考了。Java发展到现在，被用在各种各样的情景之中，说它是应用最广泛的编程语言并不过分。你在打好基础以后，就可以考虑应该向哪个方向发展了。比如服务端的架构，最好能学习一下JavaEE。JEE一直以来，都是让人觉得门槛太高。这个其实可以从Spring入手，搞清楚反射，控制反转，依赖注射都是什么鬼(这些神叨叨的名词其实都是为了解决Java本身不够动态这个缺陷而出现的，这里不展开，我只想提醒的是，这些概念没有什么大不了的东西，不要被爱装逼的家伙吓住了)。还有消息这个东西，还有ORM这个东西，都去搞搞清楚。想一下它们要解决什么问题，再猜一下他们是怎么实现的。我面试的时候发现，其实大多数优秀的开发者，即使以前没思考过这个问题，让他现场设计一下Hibernate，都能设计得差不多。这说明，这些框架性的东没有什么大不了的。有了基础，你也能设计出来。关键是要去动脑筋想。以上是以服务端开发举例，那么对于客户端，你就去思考事件响应机制是如何工作的(这个我不熟悉，就不再多说了)。还可以深入研究一下JVM的源代码，以及其实现机制，了解一下垃圾回收算法等等。
到了这一步，你就可以应聘Java高级开发了。如果运气好，年薪30万是有可能的。保底也要20万了。
8.
架构。到了这一步，你就算是登堂入室，真正迈入高级开发人员了。这一步，你要思考更多的东西，比如，如何处理高并发，如何应对分布式系统，如何提供更健壮的数据服务。到了这一步，那就没有什么可以参考的，现成的东西了。全靠自己的悟性了。那最后能达到什么高度，就不是我这个层次能点评的了。
编程的世界永远向所有热爱编程的人开放，这是一个自由，平等，共享的世界，我始终是这样坚信的。
② 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x0dx0a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。x0dx0a目前在生产环境，使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ等。x0dx0a二、消息队列应用场景x0dx0a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。x0dx0a2.1异步处理x0dx0a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。x0dx0a（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）x0dx0a（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。x0dx0a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。x0dx0a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）。x0dx0a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？x0dx0a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：x0dx0a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。x0dx0a2.2应用解耦x0dx0a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：x0dx0a传统模式的缺点：x0dx0a1） 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；x0dx0a2） 订单系统与库存系统耦合；x0dx0a如何解决以上问题呢？引入应用消息队列后的方案，如下图：x0dx0a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。x0dx0a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。x0dx0a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。x0dx0a2.3流量削锋x0dx0a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。x0dx0a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。x0dx0a可以控制活动的人数；x0dx0a可以缓解短时间内高流量压垮应用；x0dx0a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；x0dx0a秒杀业务根据消息队列中的请求信息，再做后续处理。x0dx0a2.4日志处理x0dx0a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：x0dx0a日志采集客户端，负责日志数据采集，定时写受写入Kafka队列；x0dx0aKafka消息队列，负责日志数据的接收，存储和转发；x0dx0a日志处理应用：订阅并消费kafka队列中的日志数据；x0dx0a以下是新浪kafka日志处理应用案例：x0dx0a(1)Kafka：接收用户日志的消息队列。x0dx0a(2)Logstash：做日志解析，统一成JSON输出给Elasticsearch。x0dx0a(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。x0dx0a(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。x0dx0a2.5消息通讯x0dx0a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。x0dx0a点对点通讯：x0dx0a客户端A和客户端B使用同一队列，进行消息通讯。x0dx0a聊天室通讯：x0dx0a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。x0dx0a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。x0dx0a三、消息中间件示例x0dx0a3.1电商系统x0dx0a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）x0dx0a（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。x0dx0a（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。x0dx0a3.2日志收集系统x0dx0a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。x0dx0aZookeeper注册中心，提出负载均衡和地址查找服务；x0dx0a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；x0dx0a四、JMS消息服务x0dx0a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。x0dx0a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。x0dx0a4.1消息模型x0dx0a在JMS标准中，有两种消息模型P2P（Point to Point）,Publish/Subscribe(Pub/Sub)。x0dx0a4.1.1 P2P模式x0dx0aP2P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。x0dx0aP2P的特点x0dx0a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)x0dx0a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x0dx0a接收者在成功接收消息之后需向队列应答成功x0dx0a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）x0dx0a4.1.2 Pub/sub模式x0dx0a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。x0dx0aPub/Sub的特点x0dx0a每个消息可以有多个消费者x0dx0a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。x0dx0a为了消费消息，订阅者必须保持运行的状态。x0dx0a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。x0dx0a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。x0dx0a4.2消息消费x0dx0a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。x0dx0a（1）同步x0dx0a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；x0dx0a（2）异步x0dx0a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。x0dx0aJNDI：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。x0dx0aJNDI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）x0dx0a4.3JMS编程模型x0dx0a(1) ConnectionFactoryx0dx0a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。x0dx0a(2) Destinationx0dx0aDestination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）。x0dx0a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。x0dx0a(3) Connectionx0dx0aConnection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。x0dx0a(4) Sessionx0dx0aSession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。x0dx0a(5) 消息的生产者x0dx0a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。x0dx0a(6) 消息消费者x0dx0a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。x0dx0a(7) MessageListenerx0dx0a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。x0dx0a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。x0dx0a五、常用消息队列x0dx0a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。x0dx0a5.1 ActiveMQx0dx0aActiveMQ 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。x0dx0aActiveMQ特性如下：x0dx0a⒈ 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,AMQPx0dx0a⒉ 完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范 （持久化，XA消息，事务)x0dx0a⒊ 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x0dx0a⒋ 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x0dx0a⒌ 支持多种传送协议：in-VM,TCP,SSL,NIO,UDP,JGroups,JXTAx0dx0a⒍ 支持通过JDBC和journal提供高速的消息持久化x0dx0a⒎ 从设计上保证了高性能的集群，客户端-服务器，点对点x0dx0a⒏ 支持Ajaxx0dx0a⒐ 支持与Axis的整合x0dx0a⒑ 可以很容易得调用内嵌JMS provider，进行测试x0dx0a5.2 RabbitMQx0dx0aRabbitMQ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。x0dx0a几个重要概念：x0dx0aBroker：简单来说就是消息队列服务器实体。x0dx0aExchange：消息交换机，它指定消息按什么规则，路由到哪个队列。x0dx0aQueue：消息队列载体，每个消息都会被投入到一个或多个队列。x0dx0aBinding：绑定，它的作用就是把exchange和queue按照路由规则绑定起来。x0dx0aRouting Key：路由关键字，exchange根据这个关键字进行消息投递。x0dx0avhost：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。x0dx0aprocer：消息生产者，就是投递消息的程序。x0dx0aconsumer：消息消费者，就是接受消息的程序。x0dx0achannel：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。x0dx0a消息队列的使用过程，如下：x0dx0a（1）客户端连接到消息队列服务器，打开一个channel。x0dx0a（2）客户端声明一个exchange，并设置相关属性。x0dx0a（3）客户端声明一个queue，并设置相关属性。x0dx0a（4）客户端使用routing key，在exchange和queue之间建立好绑定关系。x0dx0a（5）客户端投递消息到exchange。x0dx0aexchange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。x0dx0a5.3 ZeroMQx0dx0a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。x0dx0a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。”x0dx0a特点是：x0dx0a高性能，非持久化；x0dx0a跨平台：支持Linux、Windows、OS X等。x0dx0a多语言支持； C、C++、Java、.NET、Python等30多种开发语言。x0dx0a可单独部署或集成到应用中使用；x0dx0a可作为Socket通信库使用。x0dx0a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。x0dx0aZeroMQ高性能设计要点：x0dx0a1、无锁的队列模型x0dx0a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。x0dx0a2、批量处理的算法x0dx0a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。x0dx0a3、多核下的线程绑定，无须CPU切换x0dx0a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。x0dx0a5.4 Kafkax0dx0aKafka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。x0dx0aKafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，有如下特性：x0dx0a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）x0dx0a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。x0dx0a支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息。x0dx0a支持Hadoop并行数据加载。x0dx0aKafka相关概念x0dx0aBrokerx0dx0aKafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为broker[5]x0dx0aTopicx0dx0a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）x0dx0aPartitionx0dx0aParition是物理上的概念，每个Topic包含一个或多个Partition.x0dx0aProcerx0dx0a负责发布消息到Kafka brokerx0dx0aConsumerx0dx0a消息消费者，向Kafka broker读取消息的客户端。x0dx0aConsumer Groupx0dx0a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）。x0dx0a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。
③ 系统架构师岗位职责
系统架构师岗位职责（精选17篇）
在我们平凡的日常里，越来越多地方需要用到岗位职责，任何岗位职责都是一个责任、权力与义务的综合体，有多大的权力就应该承担多大的责任，有多大的权力和责任应该尽多大的义务，任何割裂开来的做法都会发生问题。到底应如何制定岗位职责呢？下面是我帮大家整理的系统架构师岗位职责，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。
系统架构师岗位职责 篇1
岗位职责 ：
1、深入研究地图及相关行业需求变化与发展趋势，发现机会，规划战略方向并推进实施落地，提高地图整体价值。
2、深刻了解地图业务，负责把控地图产品的整体方向，同时确保各个协作部门对产品业务充分理解，协同指导各业务线产品、研发、运营等多角色确保战略实施落地。
3、系统性思考在战略规划当中地图的商业价值，整体提高地图To B端的赋能输出能力和商业变现能力。
任职要求 ：
1、在用户产品领域经验丰富，熟悉O2O，有地图相关行业从业经验优先。
2、有整体产品规划和产品设计能力。
3、具备敏锐的行业洞察力，创新能力。
4、具备优秀的用户思维注重用户体验。
5、优秀的沟通能力，协同能力。
系统架构师岗位职责 篇2
职位描述 ：
1、负责整体技术架构优化和工程能力提升。规划设计实施地图整体的日志统计、用户画像、定位指纹、场景识别等基础挖掘加工及服务系统，提升海量数据吞吐和服务能力，支撑地图整体业务高效快速迭代提升。
2、基于海量路网数据、用户个体特征，实时变化的动态交通信息，构建可扩展、高性能、高时效、高稳定性的路线规划系统，支持百亿用户不同场景下的出行需求。
3、负责相应技术方向的难点攻关、前瞻研究以及初级工程师的指导。
任职资格
1、有丰富的架构设计与研发实施能力，精通常用的图论算法，有多年系统分析和设计的实践经验。
2、本科以上学历，至少5年以上工作经验，精通Linux/Unix平台上的C/C++编程。
3、具有宽广的技术视野，精深的技术功底，优秀的分析和解决问题能力。
4、为人正直，良好的团队合作能力和沟通能力，抗压能力强，具有较强的自我驱动力，有导航，地图从业经验者优先。
系统架构师岗位职责 篇3
1、根据产品和项目需求，分析、设计与实现系统架构方案，保障系统架构的合理性、可扩展性及经济性；
2、负责产品架构分析，提出软硬件架构整体设计，数据库存储设计方案，指导其他工程师的设计工作；
3 、对相关产品系统架构方案进行评审及改进，控制产品系统架构质量；
4、负责核心技术问题的攻关，系统优化；协助解决项目开发过程中的技术难题；
5、制定开发规范，参与制定技术标准，编写相应的技术文档，并对通用技术进行整理，提高技术复用。
6、积极了解业界发展、相关新技术及趋势，促进技术进步和创新。
国内某上市公司招聘系统架构师的岗位职责
1、完成B/S系统的架构设计
2、编写设计文档
3、可以独立完成模块开发工作。
4、完成和开发相关的文档编写。
5、参与系统设计。
系统架构师岗位职责 篇4
职位描述 ：
1、负责导航服务端产品功能开发。
2、负责导航服务端工程架构的设计，研发以及优化，技术攻坚等工作。
3、负责路径规划引擎的架构和设计，研发以及优化工作。
岗位职责：
1、计算机或者相关硕士以上学历，5年以上的工作经验。
2、精通linux下C/C++语言编程，有高并发开发经验。
3、精通网络编程，多线程编程技术，有大规模系统设计、开发和优化经验。
4、对数据结构和算法设计有深刻的理解，熟悉常用的图论算法。
5、具有宽广的.技术视野，精深的技术功底，优秀的分析和解决问题能力，有让技术产生更大影响力的理想和使命感。
6、为人正直，良好的团队合作能力和沟通能力，抗压能力强，具有较强的自我驱动力。
7、对产品有较强的责任心，有导航，地图开发经验者优先。
系统架构师岗位职责 篇5
系统架构师岗位职责
1、负责公司系统的架构设计、研发工作;
2、承担从业务向技术转换的桥梁作用;
3、协助项目经理制定项目计划和控制项目进度;
4、负责辅助并指导sa开展设计工作;
5、负责组织技术研究和攻关工作;
6、负责组织和管理公司内部的技术培训工作;
7、负责组织及带领公司内部员工研究与项目相关的新技术;
8、管理技术支撑团队并给项目、产品开发实施团队提供技术保障;
9、对系统框架相关技术和业务进行培训，指导开发人员开发，并解决系统开发、运行中出现的各种问题。
系统架构师岗位要求
1、对oracle数据库设计和开发有一定了解，能根据较复杂业务逻辑独立设计数据模型和数据间关系;
2、具有良好的沟通表达能力，有一定的用户需求分析和理解能力;
3、熟练使用ruml visio 、rational rose、powerdesign等，有一定的功能设计和数据设计能力，熟悉软件设计模式，能够使用其中的一些建模工具;
4、扎实的java或、net技术，熟悉技术体系;
5、熟悉rup、xp、cmmi等项目开发管理规范;
6、具有良好文档编写能力;
7、工作细致，具有良好的团队合作精神，高度的责任感，较强的适应、沟通、表达能力。
系统架构师关键技能
专业能力
系统整体架构设计代码编写项目管理
个人能力
自学能力分析能力沟通表达
系统架构师升职空间
系统架构师→资深架构师→项目经理→项目总监→ cto(首席技术官)
系统架构师薪情概况
应届毕业生￥4600.00
1年经验￥4700.00
2年经验￥5300.00
3年经验￥7000.00
系统架构师工作内容
1、参与软件产品的业务分析、系统分析;
2、指导开发人员进行产品开发;
3、负责主要功能和核心代码的编写和指导;
4、解决关键问题和技术难题;
5、协助技术总监进行业务系统分析和架构;
6、指导核心文档的编写。
系统架构师岗位职责 篇6
任职要求：
1、28-35岁,本科及以上学历;
2、4年以上从事金融、互联网系统开发经验;
3、3年以上大型软件或系统架构或设计经验;
4、主动思考、积极向上,有较强的逻辑分析能力和学习能力;
5、良好的沟通协调能力,认真细致的工作作风的知识和技能
专业技能要求：
1.金融、互联网行业架构设计的工作经验三年以上,设计架构的软件项目四个以上(每个项目至少十万有效代码行)。
2.精通ood设计方法;
3.精通j2ee下的b/w/as/ds架构设计,精通springmvc+mybatis、xml、ajax技术;
4.熟练掌握tomcat或jboss、appache等中间件的使用;
5.熟练掌握oracle、mysql数据表设计;
6.精通金融安全标准
7.具有b2c、c2c商务网站的设计、开发经验优先;
8.诚恳,踏实,稳重,具备良好的职业操守、信誉,具有良好的团队协作、沟通能力,责任心强,沟通良好,学习能力好,可承受较强的工作压力。
系统架构师岗位职责 篇7
职责描述：
1.负责分析、设计和搭建公司相关系统的服务器系统架构,解决开发中各种架构及技术相关问题;
2、负责产品核心框架及功能的开发;
3、解决产品研发过程中的关键技术问题;
4、研究应用架构的发展方向,提出架构改进方案;
5、诊断和解决现行系统可能存在的问题,保证公司系统的安全、稳定、高效率运行;
6.制定相应的设计规范和开发规范;
7.负责对技术团队成员的培训及指导;
任职要求：
1、5年以上java研发经验,优秀的分析、架构设计和文档编写能力
2、从事过产品研发,具有全面、深刻架构原理、架构技术,有丰富经验;
3、具有分布式、高并发、高负载、高可用性系统经验;
4、熟悉linux操作系统、nosql数据库、springcloud和bbo等微服务框架;
5、有较强的技术实施能力和创新能力;
6、热爱技术,对技术有不懈的追求;
7、良好的抽象思维和逻辑思维能力,独立分析问题和解决问题的能力。
8、具备良好的沟通协作能力、团队合作精神。
系统架构师岗位职责 篇8
岗位职责：
1.负责产品线软件架构设计工作,包括系统的总体规划、架构设计、系统分析、软件实现、性能优化;
2.负责公司主要项目的技术评审;
3.验证软件产品与架构的符合性,并能及时优化架构;
4.负责产品开发技术研究及其实现方面的技术分析和架构;
5.对业界新技术保持敏锐的感知,积极探索新技术在公司产品上的应用;
6.良好的抽象思维和逻辑思维能力,独立分析问题和解决问题的能力。
任职资格：
1.本科及以上学历(985,211院校优先),计算机、软件工程、电子通信相关专业;
2.7年以上软件开发经验,含4年以上系统分析、架构设计经验,且有大型项目经验,熟悉软件开发与设计流程;
3.精通架构设计理论、实践和工具,掌握多种参考构架、主要的可重用构架机制和各种设计模式,精通流行的技术框架或者工具;
4.大量核心代码编写实践;精通操作系统驱动、内核、应用层等各类开发特性;熟知业界前沿技术并具备快速学习能力;
5.良好的文档撰写能力,编写习惯;
6.具备优秀的独立分析问题、解决问题能力。
系统架构师岗位职责 篇9
职位要求：
(1)5年以上工作经验,3年以上j2ee应用架构设计经验。
(2)有超过2年以上大型b/s项目的架构设计经验,熟悉常见java开源框架,如spring、springmvc、struts、mybatis、hibernate、springsecurity、springsocial、apacheshiro等。
(3)深入了解设计模式,精通java,熟悉io、多线程、集合等基础框架,熟悉分布式、缓存、消息等机制。
(4)熟悉分布式服务架构设计、熟悉相关技术,如缓存(redis)、消息中间件(kafka、rabbitmq、rocketmq)并有实际使用经验。
(5)熟悉分布式数据库设计、熟悉mysql,mongodb等数据库,并具有较好的sql编写及优化能力。
(6)熟悉大数据量、高并发、高性能的分布式系统的设计、实施、调优。
(7)熟悉linux,nginx,熟练配置维护tomcat,jetty等应用服务器。
(8)熟练使用相关工具,包括开发工具、数据库工具、版本控制工具等。
(9)能够解决反爬虫、网络异常等各种常见爬虫问题,有实战经验者优先;
(10)熟悉数字图像与视频处理算法原理,熟悉opencv等开源算法库;
(11)掌握模式识别相关基础理论,掌握各种常用模式识别算法(如神经网络,svm,cnn,rnn等)的设计和使用方法
公司福利：
1、我们提供有竞争力的薪资
3、享有年终奖金、营收分红
4、为员工缴纳五险及住房公积金
5、生日惊喜、节假日福利
6、专享来往探亲车票报销待遇
7、定期组织户外拓展活动以及聚餐活动
8、广阔的晋升空间
系统架构师岗位职责 篇10
职责描述：
1.负责视频监控存储生态、解决方案、技术路线研究和规划;
2.负责视频监控存储产品需求分析和实现;
3.负责视频监控存储产品的系统设计与优化;
4.针对子系统关键技术点,进行方案和概要设计,指导研发;
5.负责核心/关键技术的攻关以及疑难问题的解决;
任职要求：
1.具有6年以上企业存储/视频监控领域相关工作经验,3年以上相关存储产品设计经验;
2.具备视频监控存储系统架构设计能力和子系统概要设计能力;
3.精通c/c++,掌握linux下编程技术,熟悉内核存储子系统;
4.熟悉分布式存储(文件,块,对象)/san,有存储性能调优经验;
5.具有较强的责任心;具备一定的承压能力;具有强有力的自驱力和良好的团队合作精神
系统架构师岗位职责 篇11
岗位职责：
1.负责.net应用系统平台架构、技术发展战略规划及产品体系规划,完成相关的工作计划制定并达成工作目标;
2.负责.net项目的整体框架设计、核心代码开发,制定合理的技术路线,解决系统建设,开发效率,运行质量,用户体验中的问题;
3.负责新技术的研究与技术积累、关键技术的验证,并能服务于相关业务发展,使应用系统在技术应用上保持一定的领先地位;
4.开发和维护统一的软件开发架构和软件开发规范,对系统的重用、扩展、安全、性能、伸缩性、简洁等做系统级的把握,为技术决策提供规则;
5.通过开发工具或开发方法的改进,提高开发效率,并对开发人员的技术培训培训与技术支持并解决技术难题
任职要求：
1.本科及以上学历,5年以上.net项目开发经验,3年以上.net平台产品设计、架构经验;
2.对负载均衡,异步消息队列,反向代理,缓存等大型项目采用高性能系统架构及技术有比较全面系统的理解和实际的应用经验。
3.精通.net下的b/s系统开发,精通.net框架类库,如wcf、asp.netmvc,ado.net,具有soa/esb、大数据等项目经验者优先,有wcf、webservice、servicestack等中间件开发经验者优先;
4.熟悉主流开发库、框架的实现原理;
5.对数据库优化有比较深入的理解。
6.具备memcahced集群,redis集群,nginx集群,sqlserver集群等2种以上实际配置部署经验。
7.具备系统性能瓶颈分析经验,并能根据实际情况制定系统架构调整、扩容方案。
8.具备较强的计划、组织、协调、沟通及分析能力,优秀的职业素养和团队协作精神、敬业精神,能承受工作压力;
9.具备较强的技术培训能力和技术领导能力,对技术充满热情,勇于尝试,具有创新精神
系统架构师岗位职责 篇12
职位描述
1、参与软件系统的需求调研和需求分析,软件框架设计;
2、负责系统的分析和设计,并对系统加工进行持续优化;
3、参与系统模块的程序核心代码及技术难点攻关;
4、负责公司软件产品升级,对软件功能及性能提出建设性方案及落实;
5、指导其他开发成员完成开发工作;
岗位要求：
1、计算机相关专业,5年以上c++项目开发经验,10年以上更佳;
2、精通linux/windows下c/c++程序开发,熟练使用shell脚本;
4、精通数据结构和算法,有很好的面向对象分析和设计能力,精通常用设计模式和主流设计工具,进行系统建模和总体设计;
5、能够进行网络应用的设计与开发,熟悉各种网络协议,精通tcp/ip协议,熟悉socket服务程序开发;
6、良好的文档撰写能力,能熟练编写项目的需求分析和设计文档;
7、熟练使用svn或git等版本管理工具,有良好的分支版本管理意识;
8、有良好的沟通能力,协作精神和进取心,有良好的职业道德和工作态度,具有独立分析问题和解决问题的能力,工作认真、踏实,责任心强,有团队合作精神;
9、测绘产品或三维数据处理软件开发经验优先。
系统架构师岗位职责 篇13
岗位职责：
1、负责医疗信息化技术架构的设计,确定技术路线和开发方向,设计符合业务需求的解决方案和技术发展规划;
2、将技术实现及医院业务场景联系起来,根据需求提出技术解决方案;
3、完善公司医疗信息化平台架构设计和持续完善;
4、负责制定开发规范,适当引入和推行新技术,为研发部门的业务发展做好技术储备;
5、负责管控技术架构和重要技术解决方案;
任职条件：
1、全日制本科以及上学历,5年以上医疗卫生信息系统(平台)设计/研发、his、lis、pacs、emr等医疗信息系统工作经历(必需)
2、优秀的java基础,深入学习java常用框架spring,mybatis等,了解微服务架构体系,熟悉容器以及容器编排技术,有实战项目经验
3、精通高可用、高并发分布式系统设计,熟悉多线程、分布式中间件,大数据和框架等相关技术;
4、对网络安全和业务安全有清晰的认识,有成熟的的传输安全,存储安全解决能力;
5、良好的业务建模水平,熟悉各种文档撰写;
加分项：
1、有过知名医疗信息系统厂商工作背景。
2、有院内信息集成系统背景。
3、丰富的医疗信息系统知识。
系统架构师岗位职责 篇14
岗位职责：
1、对家庭大屏产品竞争力负责,能够根据市场发展趋势,业界竞品,并基于产品策略进行方案选型、硬件方案选择和软件方案配套
2、主导家庭大屏产品需求分析,并协调各个领域,对产品进行规格定义和系统和dfx设计,并进行产品各领域问题的技术决策。产品se可依据自身情况承担特定领域的分析与设计
3、以ipd-se流程为工作框架,负责产品技术领域的端到端设计交付。负责维护产品项目的需求规格定义。
4、作为产品的对外技术接口,承担重点项目的答标支撑和对外技术交流。
岗位要求：
1、熟悉安卓大屏操作系统。
2、具有完备的多媒体系统知识,精通主流编解码方案,对音质音效画质相关技术方案有一定了解。
3、熟悉智能大屏产品中人工智能的系统框架。
4、掌握产品ux交互知识,能根据用户习惯制定合理的交互方案。
5、对业界大屏产品主流芯片软硬件方案熟悉,有相关产品开发经验。
6、熟悉大屏产品相关认证标准。
系统架构师岗位职责 篇15
职位职责：
负责服务器后端平台的架构研发;
参与项目需求分析、业务逻辑流程设计、文档编写;
负责主要程序代码编写。
职位要求：
3年以上python/go开发经验,或者5年以上为java开发经验;
有大型网络服务开发,在高并发,高稳定性方面有经验者优先考虑;
熟练使用redis等分布式缓存系统;熟练使用消息队列系统;
精通docker在生产环境的部署与优化;
精通linux环境下的开发与系统部署;
精通mysql关系型数据库与数据库集群,良好的数据库设计和优化能力;
扎实的计算机基础,较强的软件架构或算法理解能力;
拥有优秀的学习能力,逻辑思维能力;
有较好的沟通交流能力,能够迅速融入团队;
有良好的编码习惯及开发文档书写习惯.
系统架构师岗位职责 篇16
分布式系统架构师岗位职责：
负责后台分布式缓存系统的设计和开发
负责后台分布式系统框架的设计和开发
负责分布式系统前沿技术的跟踪、调研
任职要求：
本科及以上学历,计算机相关专业,5年以上工作经验
扎实的计算机、网络相关基础知识
精通c/c++、熟悉tcp/ip协议,熟悉linux系统
熟悉分布式系统相关原理,在高可用、高可靠、高性能等方面有丰富的经验
良好的分析问题、解决问题的能力
良好的团队工作和协作能力
在分布式缓存一致性、快速容灾方面有大项目经验者优先
在分布式系统框架实现方面有大项目经验者优先岗位职责：
负责后台分布式缓存系统的设计和开发
负责后台分布式系统框架的设计和开发
负责分布式系统前沿技术的跟踪、调研
任职要求：
本科及以上学历,计算机相关专业,5年以上工作经验
扎实的计算机、网络相关基础知识
精通c/c++、熟悉tcp/ip协议,熟悉linux系统
熟悉分布式系统相关原理,在高可用、高可靠、高性能等方面有丰富的经验
良好的分析问题、解决问题的能力
良好的团队工作和协作能力
在分布式缓存一致性、快速容灾方面有大项目经验者优先
在分布式系统框架实现方面有大项目经验者优先
系统架构师岗位职责 篇17
应用系统架构师工作内容：
1.参与公司技术愿景和战略等重大问题决策,把握总体技术方向,对技术选型以及开发实施等问题进行指导和把关;
2.负责应用系统的架构设计和核心代码的编写;制定系统相关的技术接口和规范;负责业务模型到技术模型的转换;负责核心技术问题的攻关,系统优化;
3.负责系统总体架构设计,包括数据库、分布式架构、前后端api;评估并掌握新的技术方案、引进基础设施,为业务发展、技术运营提供强有力技术支持;
4.技术上指导团队;制定开发规范,参与制定技术标准,编写相应的技术文档,并对通用技术进行整理,提高技术复用。
5.配合市场与战略部门工作,承担对外咨询项目并为公司内部提供技术支持。
6.能按时保质完成上级交办的其他任务。
任职资格：
1、本科及以上学历,计算机专业或信息技术专业;
2、熟悉互联网开发,4年以上技术+管理工作经验,其中至少2年大型互联网总体架构经验;
3、掌握基于java/c++/php/python的一种或多种后端技术、有前端开发经验;
4、逻辑思维能力强,具备较好的抽象能力、架构分析能力、设计能力及良好的技术文档写作能力;
5、沟通协调能力强,具备良好的团队合作精神;
6、学习力强;
7、具备大数据、机器学习、云化部署实施等技能优先。
;④ 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。
procer：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.
Procer
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。