简介
消息传递是一种在项目或线程之间传输通信的方法，是分布式系统和并行编程中的基本思想。根据实现的特定需求，Java 中的消息传输可以通过各种方法和结构来完成
使用动力源java.util.concurrent容器，它提供了一系列接口和类库，用于建立和处理作为活动锁的线程以及同步机制，是Java中实现传递消息的单一方法，例如实例。例如，Executor 接口可以立即使用来执行任务，而 Blocking Queue 连接可用于在并发进程之间传递语句。
以上是Java中消息传递的整个流程的流程图。
接口类型
Executor接口象征着一个独立执行上传任务的组件。它允许您将分配交付与执行任务断开，这在职责可能需要较长时间才能完成或必须同时执行多项任务的情况下非常有用。 Executor 接口建立一个单独的方法并开始执行（Runnable 命令），它接收 Runnable 对象的属性并为其操作安排时间表。
之前的阻塞队列接口代表队列数组，当通过空列表检索组件或将组件插入完全满的队列时，该队列会产生阻碍。当链需要通过进行通信来相互交互时，这可能是有益的。 Blocking Queue 接口包括添加和获取收集组件的技术，例如 put(E e)、take() 和 poll()。
要点
在 Java 中传输消息的另一种方法是利用包括 Apache Kafka 或 Rabbit MQ 在内的通信结构。这些平台提供了互连的通信结构，使通信能够在网络中的各个节点之间同时交换。通常，通信结构由多个元素组成，包括生产者、消费者、代理和主题。生产者负责创建沟通，而客户负责消费它们。代理充当企业和客户的中间人，问题象征着创建和使用的各种类型的报表。
此外，Java 支持远程调用 (RMI) 技术，使单个 JVM 中的元素能够调用不同 JVM 中组件的方法。 RMI 是一种客户端-服务器架构，允许事物传递因素，同时向彼此提供结果。 RMI 使 Java 生成的对象能够通过网络相互交互，从而实现分布式软件
优点
消息传输在 Java 编程中具有多种优势，使其成为同时开发分散应用程序的有效工具。在 Java 中传输消息的主要好处包括 -
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解耦 - 消息的传输使元素或字符串能够在不知道基本实现细节的情况下彼此共享信息。鉴于对框架的单个组件的修改很少需要对框架的各个组件进行修改，由此产生的解耦使程序更易于定制，也更易于操作。
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并发 - 消息的传输使得多个线程或过程可以同时运行，从而提高了使用效率和可扩展性。消息传输允许应用程序通过协调各个线程或进程之间的操作来更好地利用系统资源，而不需要明显的安全或同步技术
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容错 - 通过提供识别错误并从错误中恢复的方法，消息传输可以帮助提高系统的容错能力。例如，如果通信未能成功到达其预期接收者，计算机系统可以重新发送它或采取额外的步骤来修复它。
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可扩展性 - 消息传递可以通过使其能够在分布式系统中的多个节点上执行来提高使用适应性。该软件可以处理更多的信息或来自客户的请求，同时通过在各个节点之间共享工作量来避免每个节点超载。
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互操作性 - 消息传递能够通过使其能够与采用各种编码语言或结构的结构进行交互来优化利用率互操作性。该程序可以通过使用标准化的消息和过程格式，以轻松且开放的方式与不同系统共享信息。
缺点
尽管传输消息在 Java 编程中具有许多优点，但它还存在一些缺点，构建者在确定是否应该使用此方法之前应该注意这些缺点。 Java 消息传递的主要缺点是 -
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开销 - 消息传递可能会增加 IT 基础设施的额外开销，因为通信必须由相关程序开发、发送、获取和处理。对于必须交易大量信息或具有最小延迟的程序来说，这种额外成本可能特别昂贵。
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复杂性 - 消息传递会使程序变得复杂，因为它需要程序员提出并执行消息传递协议以及处理消息路由、排序和错误处理等问题。详细程度可能会使应用程序更难以理解和继续，特别是对于不熟悉消息传递的程序员来说。
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调试 - 消息传递程序比其他类型的程序更难解决，因为通过系统跟踪通信的进展来定位根本原因变得更加困难的错误。这会使检测和修复程序中的昆虫变得更加困难。
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安全性 - 消息传递任务容易受到安全隐患的影响，包括通信监视、修改或欺骗。开发人员必须开发适当的身份验证、加密和授权流程，以保证系统的安全，这会增加实现的额外复杂性。
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性能 - 尽管在某些情况下传输消息可能会增强应用程序性能和可扩展性，但它可能还会对其他情况下的性能产生不利影响。例如，如果程序必须频繁传输少量数据，则发送消息的额外成本可能会超过其带来的优势。
结论
最后，消息传递是 Java 中串联和分散应用程序开发的一种有影响力的方法。解耦、并发、容错、可扩展性和互操作性只是其中的一些好处。然而，它也有一定的缺点，例如开销、复杂性、调试困难、安全性弱点以及可能的效率问题。
尽管存在这些障碍，消息传递仍然是开发健壮且可销售程序的有效方法，特别是在需要大量合作或分布式计算的情况下
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