ActiveMQ 数据持久化

为了避免意外宕机以后丢失信息，需要做到重启后可以恢复消息队列，消息系统一般都会采用持久化机制。
ActiveMQ的消息持久化机制有JDBC，AMQ，KahaDB和LevelDB，无论使用哪种持久化方式，消息的存储逻辑都是一致的。
就是在发送者将消息发送出去后，消息中心首先将消息存储到本地数据文件、内存数据库或者远程数据库等，然后试图将消息发送给接收者，发送成功则将消息从存储中删除，失败则继续尝试。
消息中心启动以后首先要检查指定的存储位置，如果有未发送成功的消息，则需要把消息发送出去。
JDBC持久化方式
使用JDBC持久化方式，数据库会创建3个表：activemq_msgs，activemq_acks和activemq_lock。activemq_msgs用于存储消息，Queue和Topic都存储在这个表中。
（1）配置方式
配置持久化的方式，都是修改安装目录下conf/acticvemq.xml文件，
首先定义一个mysql-ds的MySQL数据源，然后在persistenceAdapter节点中配置jdbcPersistenceAdapter并且引用刚才定义的数据源。

dataSource指定持久化数据库的bean，createTablesOnStartup是否在启动的时候创建数据表，默认值是true，这样每次启动都会去创建数据表了，一般是第一次启动的时候设置为true，之后改成false。使用MySQL配置JDBC持久化:

（2）数据库表信息
activemq_msgs用于存储消息，Queue和Topic都存储在这个表中：ID：自增的数据库主键CONTAINER：消息的DestinationMSGID_PROD：消息发送者客户端的主键MSG_SEQ：是发送消息的顺序，MSGID_PROD+MSG_SEQ可以组成JMS的MessageIDEXPIRATION：消息的过期时间，存储的是从1970-01-01到现在的毫秒数MSG：消息本体的Java序列化对象的二进制数据PRIORITY：优先级，从0-9，数值越大优先级越高
activemq_acks用于存储订阅关系。如果是持久化Topic，订阅者和服务器的订阅关系在这个表保存：主要的数据库字段如下：CONTAINER：消息的DestinationSUB_DEST：如果是使用Static集群，这个字段会有集群其他系统的信息CLIENT_ID：每个订阅者都必须有一个唯一的客户端ID用以区分SUB_NAME：订阅者名称SELECTOR：选择器，可以选择只消费满足条件的消息。条件可以用自定义属性实现，可支持多属性AND和OR操作LAST_ACKED_ID：记录消费过的消息的ID。
表activemq_lock在集群环境中才有用，只有一个Broker可以获得消息，称为Master Broker，其他的只能作为备份等待Master Broker不可用，才可能成为下一个Master Broker。这个表用于记录哪个Broker是当前的Master Broker。

AMQ方式
性能高于JDBC，写入消息时，会将消息写入日志文件，由于是顺序追加写，性能很高。为了提升性能，创建消息主键索引，并且提供缓存机制，进一步提升性能。每个日志文件的大小都是有限制的（默认32m，可自行配置）。当超过这个大小，系统会重新建立一个文件。当所有的消息都消费完成，系统会删除这个文件或者归档（取决于配置）。主要的缺点是AMQ Message会为每一个Destination创建一个索引，如果使用了大量的Queue，索引文件的大小会占用很多磁盘空间。而且由于索引巨大，一旦Broker崩溃，重建索引的速度会非常慢。
配置片段如下：

虽然AMQ性能略高于下面的Kaha DB方式，但是由于其重建索引时间过长，而且索引文件占用磁盘空间过大，所以已经不推荐使用。

KahaDB方式
KahaDB是从ActiveMQ 5.4开始默认的持久化插件，也是我们项目现在使用的持久化方式。
KahaDb恢复时间远远小于其前身AMQ并且使用更少的数据文件，所以可以完全代替AMQ。kahaDB的持久化机制同样是基于日志文件，索引和缓存。
配置方式：

directory : 指定持久化消息的存储目录
journalMaxFileLength : 指定保存消息的日志文件大小，具体根据你的实际应用配置

（1）KahaDB主要特性1、日志形式存储消息；2、消息索引以B-Tree结构存储，可以快速更新；3、完全支持JMS事务；4、支持多种恢复机制；
（2）KahaDB的结构
消息存储在基于文件的数据日志中。如果消息发送成功，变标记为可删除的。系统会周期性的清除或者归档日志文件。消息文件的位置索引存储在内存中，这样能快速定位到。定期将内存中的消息索引保存到metadata store中，避免大量消息未发送时，消息索引占用过多内存空间。

Data logs：Data logs用于存储消息日志，消息的全部内容都在Data logs中。同AMQ一样，一个Data logs文件大小超过规定的最大值，会新建一个文件。同样是文件尾部追加，写入性能很快。每个消息在Data logs中有计数引用，所以当一个文件里所有的消息都不需要了，系统会自动删除文件或放入归档文件夹。
Metadata cache ：缓存用于存放在线消费者的消息。如果消费者已经快速的消费完成，那么这些消息就不需要再写入磁盘了。Btree索引会根据MessageID创建索引，用于快速的查找消息。这个索引同样维护持久化订阅者与Destination的关系，以及每个消费者消费消息的指针。
Metadata store 在db.data文件中保存消息日志中消息的元数据，也是以B-Tree结构存储的，定时从Metadata cache更新数据。Metadata store中也会备份一些在消息日志中存在的信息，这样可以让Broker实例快速启动。即便metadata store文件被破坏或者误删除了。broker可以读取Data logs恢复过来，只是速度会相对较慢些。

LevelDB方式
从ActiveMQ 5.6版本之后，又推出了LevelDB的持久化引擎。目前默认的持久化方式仍然是KahaDB，不过LevelDB持久化性能高于KahaDB，可能是以后的趋势。在ActiveMQ 5.9版本提供了基于LevelDB和Zookeeper的数据复制方式，用于Master-slave方式的首选数据复制方案。

本地配置: