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1.Mqtt开发笔记：windows下C++ ActiveMQ客户端介绍、源码编译和使用
2.如何使用Jmeter实现MQ数据的编译发送和接收？性能测试实战篇
3.如何看待最新爆出的'红雨蘑菇'iis服务器远程代码执行漏洞?
4.消息驱动交易系统单中心假死--ActiveMQ不生产也不消费
5.盘点 35 个 Apache 顶级项目，我拜服了…

Mqtt开发笔记：windows下C++ ActiveMQ客户端介绍、源码编译和使用

       前话

       项目需求驱使我们转向 MQTT 协议的编译实现，由于 QtMqtt 库不支持队列模式（点对点），源码而只能使用订阅/发布者模式，编译刷流量IP源码我们决定采用 C++ ActiveMQ 进行开发。源码

       MQTT 协议

       MQTT，编译即消息队列遥测传输协议，源码是编译一种基于发布/订阅模式的轻量级通讯协议，IBM 在 年发布。源码其优点在于，编译以极低的源码代码量和带宽消耗提供即时可靠的消息服务，广泛应用于物联网、编译小型设备和移动应用。源码

       设计原则与特点

       MQTT 的核心特点是发布/订阅消息模式，实现一对多的消息发布，减少应用程序间的耦合。它对负载内容进行屏蔽的高效传输，基于 TCP/IP 提供网络连接，支持三种消息发布服务质量。它的小型传输、低开销和客户端异常中断机制，使其非常适合物联网领域，尤其适用于传感器与服务器间的通信，以及信息收集。

       发布/订阅者模式

       MQTT 是基于客户端-服务器的消息发布/订阅传输协议，适用于受限环境，如机器与机器通信、物联网应用，特别适合传感器和服务器通信，以及小型设备的运算能力和带宽相对不足的情况。

       MQTT 服务器

       MQTT 协议中的服务器角色称为“消息代理”，可以是应用程序或设备，位于消息发布者和订阅者之间，负责数据推送。

       MQTT 协议中的方法

       MQTT 定义了一系列方法（动作），用于操作服务器上的资源，包括数据处理和生成。主要方法包括读取、写入、订阅和发布等。

       CMS 客户端

       CMS API 是一种类似 JMS 的 C++ API，用于与消息代理进行交互，如 Apache ActiveMQ，它使客户端代码更加整洁、易于维护。java web开发实战源码下载

       下载与编译 ActiveMQ-CPP

       下载 ActiveMQ-CPP 的最新 Windows 版本源码，推荐访问官网或 CSDN 下载页面。使用 VS 编译 ActiveMQ-CPP。

       编译步骤

       1. 解压下载的压缩文件至专用文件夹。

       2. 使用 VS 打开编译工程文件。

       3. 编译“avtivemq-cpp”时遇到“/ZI”和“/Gy-”命令行选项不兼容的错误。

       4. 通过手动更改“/Zi”和“/Gy”命令为兼容版本来解决。

       5. 继续编译工程生成 debug 和 release 版本。

       6. 编译通过，切换到 release 版本后，需要重新配置包含头文件属性并编译。

       编译 APR-1.7.0 库

       ActiveMQ 依赖 APR 库，其相关信息在源码根目录的 README.txt 中提供。首先下载 APR 库，解压至专用编译文件夹，使用 CMake 配置工程，生成 VS 工程文件。然后，使用 CMake 生成 APR 库，通过 VS 打开并编译工程，最终完成头文件和库文件的归类整理。

如何使用Jmeter实现MQ数据的发送和接收？性能测试实战篇

       JMeter是一个广泛用于性能测试的开源工具，尤其擅长压力测试。它提供了丰富的扩展插件以满足不同场景下的性能测试需求。消息队列（Message Queue，简称MQ）作为现代分布式系统中的关键组件，被大量应用在软件或程序中。在进行测试时，遇到MQ系统改造的情况，需要使用JMeter来实现MQ数据的发送和接收，以完成性能测试工作。本文将基于实际项目经验，介绍如何利用JMeter的一个扩展插件Mqmeter进行MQ性能测试。

       消息队列在分布式系统中扮演重要角色，主要解决应用耦合、异步消息和流量削峰等问题，确保高性能、高可用、可伸缩和最终一致性架构的实现。常见的MQ系统包括ActiveMQ、RabbitMQ、ZeroMQ、Kafka、MetaMQ和RocketMQ等。

       JMeter作为Apache项目下的开源性能测试工具，支持多种服务类型的java跑得快游戏源码测试，并允许用户通过插件扩展来满足特定的定制化需求，网络上提供了多种开源插件供测试人员使用。

       本文结合实际测试中遇到的MQ测试需求，介绍如何使用Mqmeter插件来实现对IMB MQ队列的数据发送和接收。通过Mqmeter，测试人员能够利用JMeter完成MQ的压力测试，实现MQ的多并发操作。

       为了执行性能测试，首先需要准备JMeter运行环境和Mqmeter插件。JMeter运行依赖Java环境，Maven环境用于编译Java源代码形成可执行的JAR包。本文详细说明了环境部署步骤，包括JDK安装、环境变量配置以及Maven和Mqmeter插件的安装过程。

       在环境准备完成后，进行性能测试的具体执行步骤如下：

       启动JMeter，添加线程组和取样器，选择Mqmeter作为Java请求取样器。

       填写取样器参数，包括MQ管理器名称、队列名称、等待间隔、主机名、端口号、通道名称、用户ID和密码等。

       配置参数化变量，实现向不同MQ队列发送不同消息内容的功能。

       设置汇总报告、TPS监听器、响应时间监听器等，开始性能测试。

       在测试过程中，利用Mqmeter插件进行MQ性能监控，实时查看MQ队列的深度，确保系统交易链路的可用性，并定性评估MQ本身的读写性能。通过脚本化指令，实现对MQ性能的实时监控，提高测试效率。

       总结，Mqmeter插件提供了强大的功能，帮助测试人员高效地进行MQ性能测试。本文提供的步骤和方法，旨在为从事MQ性能测试的同行提供参考，同时指出了一些可能的mfi资金流量指标 源码不足之处，如从消息队列取消息的具体方法和量化性能的详细方法，有待进一步探索和完善。

如何看待最新爆出的'红雨蘑菇'iis服务器远程代码执行漏洞?

       Apache ActiveMQ官方发布新版本，修复了一个远程代码执行漏洞（CNVD-- CVE--）。该漏洞允许攻击者通过Apache ActiveMQ的端口发送恶意数据，从而导致远程代码执行，完全控制服务器。影响的版本包括环境搭建的多个阶段。考虑到没有找到合适的Docker镜像，我们尝试自己编写并分析Dockerfile，结合官方文档，使用docker-compose.yml进行环境配置。

       在漏洞分析阶段，我们下载源代码，并在apache-activemq-5..2\bin\activemq文件中开启调试模式。通过github.com/apache/activm找到新版本修复的漏洞位置，即org.apache.activemq.openwire.v.BaseDataStreamMarshaller#createThrowable方法。该方法允许控制ClassName和message，进而调用任意类的String构造方法。结合ActiveMQ内置的Spring框架，利用org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext加载远程配置文件实现SPEL表达式注入。

       为了深入学习，我们整理了一份全套资料，包括网安学习成长路径思维导图、+网安经典常用工具包、+SRC分析报告、+网安攻防实战技术电子书、权威CISSP认证考试指南、最新网安大厂面试题合集、APP客户端安全检测指南（安卓+IOS）等资源，帮助网安学习者全面成长。

       在寻找漏洞触发点的过程中，我们关注到org.apache.activemq.ActiveMQSession#asyncSendPacket和org.apache.activemq.ActiveMQSession#syncSendPacket函数可以发送command，最后调用org.apache.activemq.transport.tcp.TcpTransport#oneway或((ActiveMQConnection)connection).getTransportChannel().oneway/expetionResponse;进行触发。由于ExceptionResponse实例化需要Throwable类型，我们修改ClassPathXmlApplicationContext继承Throwable类型以实现触发。

       通过数据流触发ExceptionResponseMarshaller，主要是依据ActiveMQ协议，利用伪造类实现触发ExceptionResponse。利用org.apache.activemq.transport.tcp.TcpTransport#readCommand与wireFormat.unmarshal数据处理逻辑，我们找到对应的wireFormat.marshal，最终通过本地重写TcpTransport类优先触发本地实现，将发送请求修改为触发ExceptionResponseMarshaller。同样，修改ClassPathXmlApplicationContext继承Throwable类型以满足ExceptionResponse实例化需求。

       总结以上步骤，微信拼手气红包源码我们完成了对Apache ActiveMQ远程代码执行漏洞的复现与分析，强调了安全实践的重要性并提供了一系列资源支持，以帮助网络安全专业人士深入学习与应对类似威胁。

消息驱动交易系统单中心假死--ActiveMQ不生产也不消费

       面对交易系统单中心假死的挑战，运维同事迅速应对，将生产流量引导至备用中心，确保了系统在短暂停顿后的稳定运行。然而，这一事件揭示了ActiveMQ作为消息中间件的核心地位，以及在特定架构下可能出现的隐患。为了解决这一问题，我们分析了问题现象、故障证据，并逐步深入故障定位，最终找到并解决根本原因。

       一、问题现象

       系统单中心假死，ActiveMQ消息队列中积压了大量未被消费的消息，消费者无法继续消费，生产者也无法继续生产，导致大量新订单积压，影响了系统的处理效率。这一现象的出现，暴露了ActiveMQ在特定架构下的瓶颈，以及系统设计中的潜在风险。

       二、故障证据

       通过日志分析，我们发现ActiveMQ的流量控制机制触发了内存限制，导致生产者被阻塞。这表明，尽管系统配置了较大内存值，但在特定条件下，消息队列的积压仍可能引发性能问题。

       三、故障定位

       在排查过程中，我们发现ActiveMQ的内存设置存在问题，导致流量控制机制过早激活。深入分析代码后，我们发现ActiveMQ通过限制生产者在内存满载时的生产速率来避免队列积压，以及在消费者无法进行有效消费时，主动暂停生产者的生产行为，以达到平衡队列中消息的流动。然而，这一机制在我们的特定场景下未能有效发挥作用，原因在于消费者未能及时确认消费的消息，导致生产者被无限制地阻塞。

       四、问题深挖

       通过深入源码分析，我们发现ActiveMQ客户端在接收到服务端的流量控制信号后，会阻塞在等待锁的获取过程中，从而导致消费者无法确认消息已被消费，进而影响生产者的正常运行。这一问题的根源在于ActiveMQ客户端与服务端之间的通信机制，以及在特定情况下锁管理的不足。

       五、问题解决

       为了解决上述问题，我们采取了以下措施：

       1. 调整ActiveMQ的内存设置与流量控制参数，以适应系统负载变化。

       2. 对数据库执行计划进行优化，确保在不同负载下都能选取最优执行路径。

       3. 为生产者与消费者使用不同的连接，避免共享连接时的性能瓶颈与同步问题。

       通过这些措施，我们不仅解决了单中心假死的问题，还提升了系统的整体性能与稳定性，确保了交易系统的高效运行。这一事件也提醒我们，在设计和优化系统时，需要充分考虑消息中间件的特性与限制，以及系统架构的潜在风险，以确保系统的稳定与高效。

盘点 个 Apache 顶级项目，我拜服了…

       Apache软件基金会，全称为Apache Software Foundation（ASF），成立于年7月，是世界上最大的最受欢迎的开源软件基金会，是一个非营利性组织，专门支持开源项目。

       目前，ASF旗下有超过+亿美元的价值，为开发者提供免费的开源软件和项目，惠及全球数十亿用户。

       接下来，我们将盘点Apache软件基金会旗下的个顶级项目，这些项目在日常开发过程中常常遇到，有的可能已经使用过，而有的则值得学习了解，为未来项目提供参考。

       1. Apache（httpd）：Apache HTTP Server，中文名阿帕奇，是一个开源的HTTP服务器，支持在UNIX和Windows系统上运行。它自年4月起成为互联网上最受欢迎的web服务器，年2月庆祝了其岁生日。适用于HTML、等静态资源服务，类似于Nginx，但Nginx功能更为强大。

       2. Tomcat：Apache开源的Java应用服务器，支持Java Servlet、JavaServer Pages、Java Expression Language和Java WebSocket技术。尽管近年来存在安全漏洞，但因其开源、免费的特性，仍被广泛应用于Java领域，成为主流应用服务器。

       3. Commons：包含一系列Java公共组件的项目，提供Java核心API的额外组件，如StringUtils等。提供个实用的类库，极大地方便了Java开发。

       4. POI：提供了一系列Java API对Microsoft Office格式文件进行读写处理，如Excel、Word、PowerPoint等文件的读写，功能强大。

       5. HttpComponents：提供了HTTP及相关协议的Java组件和工具集，包括HttpCore、HttpClient、HttpAsyncClient，其中HttpClient是常用的HTTP客户端。

       6. Logging services：包含Apache的日志服务，如Log4j，是使用最广泛的日志框架，还有Log4j 2、log4php、log4cxx等其他语言的日志框架。

       7. Ant：一个较为老的Java项目编译和构建工具，虽然已经较少使用，但依然存在一定的价值。

       8. Maven：是一个主流的软件项目管理工具，提供项目自动编译、单元测试、打包、发布等生命周期管理。

       9. Subversion：一个开源的版本控制软件，用于代码版本控制、文件版本控制，几乎每个开发者都使用过。

       . Struts：一个免费开源的MVC框架，用于创建Java web应用程序，曾风靡一时，但由于漏洞问题，已逐渐被Spring MVC、Spring Boot等替代。

       . FreeMarker：是一个基于Java的模板引擎，允许使用简单而强大的模板语言引用Java代码中的对象来生成HTML页面、电子邮件、配置文件、源代码等。

       . Velocity：一个基于Java语言的模板引擎，允许使用模板语言引用Java对象生成文本输出。尽管长期未更新，不再被Spring Boot 1.5.x版本支持，但仍推荐使用其他模板引擎。

       . Tapestry：一个在Java Web开发界知名的面向组件的Web框架，用于创建高度可伸缩的Web应用程序。

       . Shiro：一个功能强大且易于使用的Java安全框架，提供身份验证、授权、加密和会话管理等功能，有助于快速、轻松地开发和保护企业应用程序。

       . Dubbo：阿里巴巴开源的分布式服务框架（RPC），曾停止维护后又重启维护并捐献给Apache软件基金会，现在在许多企业中仍大量运用。

       . Thrift：一款优秀的、轻量级的RPC框架，最初由Facebook开发，后捐献给Apache软件基金会。支持多种语言，具备高度可扩展性。

       . Zookeeper：一个分布式中间件神器，最初由Google Chubby的一个开源实现，主要用途包括配置中心、分布式锁等，支持高度可靠的分布式服务协调中间件。

       . Curator：Zookeeper的Java客户端，提供一系列高级API和工具，简化了Zookeeper操作，易于使用。

       . SkyWalking：一个可观测性分析平台和应用性能管理系统，提供分布式跟踪、指标监控、性能诊断、度量汇总和可视化的一体化解决方案。

       . ShardingSphere：由一组分布式数据库中间件解决方案组成的开源生态系统，包括JDBC、Proxy、Sidecar（计划中），提供数据分片、分布式事务和数据库编排功能。

       . Lucene：顶级的开源搜索框架，包括核心搜索库（Lucene core）和搜索服务器（Solr），提供强大的索引和搜索功能。

       . ActiveMQ：一款灵活、强大的多协议开源消息中间件，支持JMS 1.1&2.0，目前最流行的Java消息中间件之一。

       . RocketMQ：一款重量级、极具竞争力的消息队列产品，由阿里巴巴于年开源，年捐赠给Apache软件基金会，年正式毕业。

       . Kafka：一款重量级开源项目，最初由LinkedIn公司开发，后捐献给Apache软件基金会。它是一种分布式、高吞吐量的发布订阅消息系统，能够实时处理大量数据。

       . Hadoop：一种高可靠、可伸缩、分布式大数据处理框架，也是大数据行业公认的标准框架。

       . HBase：建立在Hadoop HDFS上的非关系数据库，用于大数据存储，适用于随机、实时的读写访问。

       . Pig：一个基于Hadoop的大数据分析平台，提供类似SQL的面向数据流的高级语言Pig Latin，用于执行Map Reduce任务。

       . Hive：一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于提取、转化和加载数据，可以将Hadoop原始结构化数据映射为Hive表，并提供类似SQL的HiveQL语言查询功能。

       . Spark：一个用于大规模数据处理的统一分析引擎，支持无边界和有边界数据流上的有状态计算。

       . Flink：一个分布式处理引擎框架，用于无边界和有边界数据流上的有状态计算，设计用于在所有常见的集群环境中运行。

       . Storm：一个分布式实时计算系统，能够轻松可靠地处理数据流，类似于Hadoop的实时批处理。

       . Cassandra：一款可伸缩、高可用、高性能去中心化的分布式数据库，最初由Facebook为了解决消息收件箱搜索问题而设计。

       . CouchDB：一个面向文档的分布式数据库，以JSON作为存储格式和查询语言，提供直观可靠的RESTful API接口。

       . Groovy：一个功能强大的基于JVM平台的动态编程语言，语法与Java相似，但更简洁、易于学习和高效。

       . NetBeans：一款开源开发工具（IDE），集成开发环境和应用框架，支持Java、JavaScript、PHP等编程语言，最初由SUN公司开发，后被Oracle收购并捐赠给Apache软件基金会。

       总结：这些顶级项目涵盖了基础组件、Web、分布式、搜索、消息中间件、大数据/数据库、编程语言、工具等多个领域，为Java生态系统的发展做出了巨大贡献。尽管有些项目面临淘汰，但它们都曾经辉煌过，正是这些开源项目推动了Java生态的繁荣。希望本文的分享对大家在日常开发中有所帮助。