ActiveMQ 是Apache出品，最流行的，能力强大的开源消息总线。ActiveMQ 是一个完全支持JMS（Java Message Service,即Java消息服务）和J2EE（Java 2 Platform, Enterprise Edition）规范的 JMS Provider实现。

1. 安装Java环境

ActiveMQ是用Java编写的，因此需要Java环境。可以通过运行以下命令来检查系统是否已安装Java：

java -version

如果没有安装，可以通过以下命令安装Java环境：

sudo apt-get update
sudo apt-get install default-jdk

2. 下载ActiveMQ

可以从ActiveMQ官方网站下载最新版本的ActiveMQ。运行以下命令下载ActiveMQ：

wget http://apache.mirrors.pair.com//activemq/5.15.3/apache-activemq-5.15.3-bin.tar.gz

3. 解压ActiveMQ

下载完成后，解压ActiveMQ：

tar -xzf apache-activemq-5.15.3-bin.tar.gz

4. 运行ActiveMQ

解压后，进入ActiveMQ的bin目录，运行ActiveMQ：

cd apache-activemq-5.15.3/bin
./activemq start

5. 验证ActiveMQ是否启动

可以通过访问ActiveMQ的管理界面来验证ActiveMQ是否启动。在浏览器中输入：http://localhost:8161/admin，默认用户名和密码都是admin。

如果ActiveMQ启动成功，你将看到ActiveMQ的管理界面。

注意：ActiveMQ的默认端口是61616，如果你的系统中该端口已被占用，可以在ActiveMQ的配置文件（conf/activemq.xml）中修改。

以上步骤在linux环境下安装ActiveMQ，如果你使用的是Windows环境，步骤类似，只是下载和解压的命令会有所不同。

死信队列（Dead Letter Queue）是RabbitMQ中一个特殊的队列，用于存储因消息无法被消费者成功处理而被重新投递的消息。当一个消息变成死信之后，可以将其放置到一个指定的队列中，方便后续进行处理。

在RabbitMQ中，死信的产生有以下几种情况：

1. 消息被拒绝（basic.reject/basic.nack）并且requeue属性被设置为false。
2. 消息的TTL（Time-To-Live）过期。
3. 队列达到最大长度，旧的消息会变成死信。

下面是一个Python示例，演示如何使用死信队列：

import pika
 
# 连接到RabbitMQ服务器
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
# 声明一个普通队列和一个死信队列
channel.queue_declare(queue='normal_queue', durable=True)
channel.queue_declare(queue='dead_letter_queue', durable=True)
 
# 声明一个交换器和一个绑定关系，用于死信处理
channel.exchange_declare(exchange='dead_letter_exchange', exchange_type='direct')
channel.queue_bind(exchange='dead_letter_exchange', queue='dead_letter_queue', routing_key='dead_letter_routing_key')
 
# 设置队列参数，包括死信交换器和路由键
queue_args = {
    'x-dead-letter-exchange': 'dead_letter_exchange',
    'x-dead-letter-routing-key': 'dead_letter_routing_key',
    'x-message-ttl': 10000,  # 设置消息的TTL
    'x-max-length': 10,     # 设置队列的最大长度
}
 
# 声明一个带有死信处理的队列
channel.queue_declare(queue='test_queue', durable=True, arguments=queue_args)
 
# 发送一条消息到test_queue，它会在TTL过期或队列满后变成死信
channel.basic_publish(exchange='',
                      routing_key='test_queue',
                      body='Hello World!',
                      properties=pika.BasicProperties(
                          delivery_mode=2,  # 设置消息持久化
                      ))
 
# 接收死信消息
def callback(ch, method, properties, body):
    print(f"Received dead letter: {body}")
 
channel.basic_consume(queue='dead_letter_queue', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
 
print("Waiting for messages. To exit press CTRL+C")
channel.start_consuming()

在这个例子中，我们创建了一个名为test_queue的队列，它有一个TTL和一个最大长度限制，并且配置了当这些条件被触发时，消息会被发送到名为dead_letter_queue的死信队列。我们还创建了一个死信交换器dead_letter_exchange和绑定关系，指定了死信消息的路由键。当test_queue中的消息变成死信时，它们将被发送到dead_letter_queue，并由回调函数callback进行处理。

广播模式（Broadcasting）是消息队列中的一种消费模式，也就是说，一条消息会被所有的消费者接收和处理。在RocketMQ中，广播模式可以通过设置consumer的消费者组名来实现，每个消费者都有自己的组名，如果一个消费者想要接收所有的消息，那么它的组名需要和其他消费者的组名不同。

偏移量（Offset）是指消费者在消息队列中的消费进度，用于记录消费者消费了多少消息。在RocketMQ中，消费者每消费一条消息，它的偏移量就会自动增加。这样，当消费者宕机重启后，可以根据偏移量来确定从哪条消息之后开始消费。

以下是一个简单的示例，演示如何在RocketMQ中使用广播模式和处理偏移量：

import org.apache.rocketmq.client.consumer.DefaultMQPushConsumer;
import org.apache.rocketmq.client.consumer.listener.ConsumeConcurrentlyStatus;
import org.apache.rocketmq.client.consumer.listener.MessageListenerConcurrently;
import org.apache.rocketmq.common.consumer.ConsumeFromWhere;
import org.apache.rocketmq.common.message.MessageExt;
 
import java.util.List;
 
public class BroadcastConsumer {
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建消费者
        DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("broadcast_consumer_group");
        // 指定Namesrv地址
        consumer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
        // 指定主题Topic
        consumer.subscribe("TopicTest", "*");
        // 设置消费者从哪个位置开始消费
        consumer.setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET);
 
        // 注册消息监听器
        consumer.registerMessageListener((MessageListenerConcurrently) (msgs, context) -> {
            for (MessageExt msg : msgs) {
                // 处理消息
                System.out.println(new String(msg.getBody()));
            }
            // 返回消费成功
            return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
        });
 
        // 启动消费者
        consumer.start();
        System.out.printf("Broadcast consumer started.%n");
    }
}

在这个例子中，我们创建了一个名为broadcast_consumer_group的广播模式消费者，它会从TopicTest主题的第一个消息开始消费。每当接收到一条消息，它就会打印出消息内容。这个例子展示了如何在RocketMQ中使用广播模式和处理消息的基本方法。

消息队列（MQ）是一种软件组件，它允许两个软件系统之间进行异步通信。这种通信方式可以解耦发送和接收方，同时可以在高负载时缓存和分配请求。

以下是一个使用Python中的pika库来连接和使用RabbitMQ消息队列的基本例子：

import pika
 
# 连接到RabbitMQ服务器
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
# 声明一个队列，如果队列不存在会被创建
channel.queue_declare(queue='hello')
 
# 定义回调函数来处理消息
def callback(ch, method, properties, body):
    print(f"Received {body.decode()}")
 
# 告诉RabbitMQ使用callback函数接收信息
channel.basic_consume(queue='hello', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
 
print('Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
# 开始接收信息，并等待信息
channel.start_consuming()

在这个例子中，我们首先连接到RabbitMQ服务器，声明一个名为'hello'的队列，然后定义一个回调函数来处理接收到的消息。最后，我们开始监听队列中的消息。

发送消息的代码类似：

import pika
 
# 连接到RabbitMQ服务器
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
# 声明一个队列，如果队列不存在会被创建
channel.queue_declare(queue='hello')
 
# 发送消息
channel.basic_publish(exchange='',
                      routing_key='hello',
                      body='Hello World!')
 
print("Sent 'Hello World!'")
 
# 关闭连接
connection.close()

在这个例子中，我们连接到RabbitMQ服务器，声明一个队列，发送一条消息，然后关闭连接。

报错解释：

Rocket MQ在发送消息时报错"service not available now"通常意味着Rocket MQ客户端尝试连接到MQ服务器时，服务端不可达或者不可用。这可能是因为服务端未启动、网络问题、服务器负载过高、服务器配置错误或者服务器暂时不可服务。

解决方法：

1. 检查Rocket MQ服务是否已启动：确保Rocket MQ服务器已经启动并且正常运行。
2. 检查网络连接：确保客户端和服务器之间的网络连接没有问题。
3. 检查负载：如果服务器负载过高，等待系统负载降低或者优化服务器配置。
4. 检查服务器配置：确认服务器的配置文件是否正确，没有错误或者不合适的配置。
5. 查看服务端日志：通过服务端日志了解详细的错误信息，根据日志中的错误代码和信息进行针对性排查。
6. 重启服务：如果确认服务器配置没有问题，尝试重启Rocket MQ服务器。
7. 联系支持：如果以上步骤都无法解决问题，可以考虑联系Rocket MQ的技术支持。

在RocketMQ中，我们可以使用多种方式来实现消息的发送和接收，以下是一些常见的实践方法：

1. 同步发送

   同步发送是指发送方发送一条消息后，会阻塞线程等待Broker返回发送结果。这种方式适合于要求严格的延迟和可靠性的场景。

public void syncSend() throws MQClientException, RemotingException, MQBrokerException, InterruptedException {
    Message msg = new Message("TopicTest", "TagA", "OrderID12345", "Hello world".getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET));
    SendResult sendResult = producer.send(msg);
    System.out.printf("%s%n", sendResult);
}

2. 异步发送

   异步发送是指发送方发送一条消息后，不会阻塞线程，而是通过回调函数来获取发送结果。这种方式可以提高发送效率。

public void asyncSend() throws MQClientException {
    Message msg = new Message("TopicTest", "TagA", "OrderID12345", "Hello world".getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET));
    producer.send(msg, new SendCallback() {
        @Override
        public void onSuccess(SendResult sendResult) {
            System.out.printf("%s%n", sendResult);
        }
 
        @Override
        public void onException(Throwable e) {
            e.printStackTrace();
        }
    });
}

3. 单向发送

   单向发送是指发送方发送一条消息后，不关心是否成功发送给Broker。这种方式可以最大化的提高发送效率，但是也意味着消息可能会丢失。

public void onewaySend() throws MQClientException, InterruptedException {
    Message msg = new Message("TopicTest", "TagA", "OrderID12345", "Hello world".getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET));
    producer.sendOneway(msg);
}

4. 批量发送

   批量发送是指一次性发送多条消息。这种方式可以提高发送效率。

public void batchSend() throws MQClientException, RemotingException, MQBrokerException, InterruptedException {
    List<Message> messages = new ArrayList<>();
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        Message msg = new Message("TopicTest", "TagA", "OrderID12345", "Hello world".getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET));
        messages.add(msg);
    }
    SendResult sendResult = producer.send(messages);
    System.out.printf("%s%n", sendResult);
}

5. 定时（延迟）发送

   定时发送是指发送方发送一条消息后，这条消息不会立即被消费，而是等待一段时间后才能被消费。

public void scheduleSend() throws MQClientException, RemotingException, MQBrokerException, InterruptedException {
    Message msg = new Message("Top

RabbitMQ是一个开源的消息代理和队列服务器，用于通过可靠的消息传递进行软件系统之间的异步通信。

以下是一些使用RabbitMQ的常见场景：

1. 解耦：允许你独立的扩展或修改两边的系统，只要确保它们遵循同样的接口协议。
2. 可靠消息传递：RabbitMQ确保消息在传输中可靠的存储，如果消费者没有确认消息接收到，RabbitMQ会重新发送。
3. 扩展性：RabbitMQ是使用Erlang语言编写，天生支持分布式和集群。
4. 队列：支持各种消息模式，如工作队列，发布/订阅，消息订阅等。

以下是一个使用Python和pika库（Python的RabbitMQ客户端）的RabbitMQ的简单例子：

生产者（发送消息）:

import pika
 
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
channel.queue_declare(queue='hello')
 
channel.basic_publish(exchange='',
                      routing_key='hello',
                      body='Hello World!')
print(" [x] Sent 'Hello World!'")
 
connection.close()

消费者（接收消息）:

import pika
 
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
channel.queue_declare(queue='hello')
 
def callback(ch, method, properties, body):
    print(f" [x] Received {body}")
 
channel.basic_consume(queue='hello', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
 
print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()

在这个例子中，生产者发送消息到名为"hello"的队列，消费者从这个队列中接收消息并打印出来。

注意：确保RabbitMQ服务器正在运行，并且你有足够的权限去连接和操作它。如果你在本地运行，默认端口是5672，用户名和密码都是guest。如果你在远程服务器上，需要相应的网络访问权限，并且可能需要更改连接参数，如主机名、端口、用户名和密码。

问题描述不够具体，但我可以提供一个使用Python中pika库连接RabbitMQ消息队列并发送接收消息的基本示例。

首先，确保安装了pika库：

pip install pika

以下是发送消息到RabbitMQ的示例代码：

import pika
 
# 连接到RabbitMQ服务器
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
# 声明队列
channel.queue_declare(queue='hello')
 
# 发送消息
channel.basic_publish(exchange='',
                      routing_key='hello',
                      body='Hello World!')
 
print(" [x] Sent 'Hello World!'")
 
# 关闭连接
connection.close()

以下是从RabbitMQ接收消息的示例代码：

import pika
 
# 连接到RabbitMQ服务器
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
# 声明队列
channel.queue_declare(queue='hello')
 
print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
 
# 定义回调函数处理消息
def callback(ch, method, properties, body):
    print(f" [x] Received {body}")
 
# 接收消息
channel.basic_consume(queue='hello', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
 
# 开始监听消息
channel.start_consuming()

确保RabbitMQ服务正在运行，并且根据需要调整连接参数（例如主机名）。这些示例假设RabbitMQ运行在本地主机上，并使用默认的AMQP端口（5672）。如果你的环境配置不同，请相应调整连接参数。

Redis的订阅发布模式（pub/sub）可以用来创建消息队列系统。生产者将消息发布到某个频道，消费者订阅相应的频道以接收消息。

import redis
 
# 连接Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 生产者发布消息
r.publish('channel1', 'hello world')
 
# 消费者订阅频道并接收消息
def callback(message):
    print(f"Received: {message['data']}")
 
# 创建一个新的订阅对象
pubsub = r.pubsub()
 
# 订阅频道
pubsub.subscribe(**{'channel1': callback})
 
# 开始监听订阅的频道，这个调用会阻塞直到程序退出
pubsub.run_in_thread(sleep_time=0.001)

Redis的持久化机制有两种方式：RDB（定时快照）和AOF（append-only file）。

RDB：定时将内存中的数据快照保存到磁盘的一个压缩二进制文件中。

# redis.conf 配置
save 900 1      # 900秒内至少1个键被修改则触发保存
save 300 10     # 300秒内至少10个键被修改则触发保存
save 60 10000   # 60秒内至少10000个键被修改则触发保存
dbfilename dump.rdb  # RDB文件名
dir /path/to/redis/dir  # RDB文件存储目录

AOF：每个写命令都通过append操作保存到文件中。

# redis.conf 配置
appendonly yes   # 开启AOF
appendfilename "appendonly.aof"  # AOF文件名
dir /path/to/redis/dir  # AOF文件存储目录

Redis的事务（multi/exec/discard）可以确保一系列命令的执行不会被其他客户端打断：

# 连接Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 开启事务
pipeline = r.pipeline()
 
# 将命令加入到事务中
pipeline.multi()
pipeline.set('key1', 'value1')
pipeline.set('key2', 'value2')
 
# 执行事务
pipeline.exec()

以上代码展示了如何在Redis中使用发布/订阅模式、配置RDB和AOF持久化以及如何使用事务来确保命令的执行顺序。

在RocketMQ中实现消息的顺序消费，需要创建一个顺序主题（Ordered Topic），并为这个主题指定一个消费顺序键（Consumer Grouping Key）。消费者需要根据这个键进行分组，并且在消费消息时保证相同键的消息会被同一个消费者消费。

以下是使用RocketMQ Java客户端实现消息顺序消费的示例代码：

import org.apache.rocketmq.client.consumer.DefaultMQPushConsumer;
import org.apache.rocketmq.client.consumer.listener.ConsumeOrderlyContext;
import org.apache.rocketmq.client.consumer.listener.ConsumeOrderlyStatus;
import org.apache.rocketmq.client.consumer.listener.MessageListenerOrderly;
import org.apache.rocketmq.common.consumer.ConsumeFromWhere;
import org.apache.rocketmq.common.message.MessageExt;
 
public class OrderedConsumer {
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建消费者实例，指定消费者组名
        DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("consumerGroupName");
 
        // 指定Namesrv地址
        consumer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
 
        // 订阅顺序主题
        consumer.subscribe("topicName", "tagName");
 
        // 设置消费者从哪个位置开始消费
        consumer.setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET);
 
        // 注册消息监听器
        consumer.registerMessageListener(new MessageListenerOrderly() {
            @Override
            public ConsumeOrderlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeOrderlyContext context) {
                // 处理msgs中的消息
                for (MessageExt msg : msgs) {
                    // 打印消息内容
                    System.out.println(new String(msg.getBody()));
                }
                // 返回消费状态
                return ConsumeOrderlyStatus.SUCCESS;
            }
        });
 
        // 启动消费者
        consumer.start();
        System.out.printf("Ordered Consumer Started.%n");
    }
}

在上述代码中，我们创建了一个消费者实例，订阅了一个顺序主题，并注册了一个消息监听器。在消费消息时，我们按顺序处理每个消息，并假设处理成功。

请注意，在实际生产环境中，你需要处理网络异常和消息重试等情况，并且要保证消息的顺序性是基于消费者分组键（Consumer Grouping Key）而非单个消费者实例。