实战：blockqueue+kafka+activemq+websocket+elasticsearch+postgresql

实战：blockqueue+kafka+activemq+websocket+elasticsearch+postgresql

1、使用场景：

第三方数据: 接入方式：http:接口，中间件，数据库，python

blockqueue:负责接收第三方数据，推送到kafka

kafka:负责存储数据，数据分发清洗，将数据分发至postgresql数据库

activemq:负责存储接收消息

websocket:长连接方式，接收active推送的消息

elasticsearch：存储数据量比较大的数据，警情，重点人等动态数据

Kafka数据读取并存入BlockingQueue的好处通常包括以下几点：

解耦与异步处理：将从Kafka读取数据和实际处理数据的步骤分离，可以提高系统的灵活性和可维护性。 

 缓冲：BlockingQueue可以作为缓冲区，缓缓流量高峰，防止消费者来不及处理数据时导致的消息丢失或性能问题。 

负载均衡：多个消费者可以从同一个BlockingQueue中取数据，从而分散负载和提高系统的处理能力。

扩展性：通过BlockingQueue，你可以轻松地改变队列的实现，比如使用不同的数据结构或者中间件，而不需要修改代码的其他部分。

BlockingQueue的主要功能和用途如下：

线程安全的数据传输：BlockingQueue提供了线程安全的数据传输机制，可以在多个线程之间传递数据。当队列为空时，消费者线程可以阻塞等待，直到生产者线程将数据放入队列；当队列满时，生产者线程可以阻塞等待，直到消费者线程将数据取出队列。

缓冲：BlockingQueue可以作为一个缓冲区，当生产者产生数据的速度较快，而消费者处理数据的速度较慢时，可以使用BlockingQueue来平衡生产者和消费者之间的速度差异。生产者可以将数据放入队列，而消费者可以从队列中取出数据进行处理，以实现数据的平均处理速度。

任务调度：BlockingQueue可以用于实现线程池中的任务调度。线程池中的线程可以从BlockingQueue中获取任务进行处理，当队列为空时，线程可以阻塞等待，直到队列中有新的任务加入。

同步机制：BlockingQueue提供了一种有效的同步机制，可以实现线程之间的协作和同步。通过向BlockingQueue中放入特殊的元素，可以实现线程之间的同步和通信，例如使用特殊的标识符来指示任务的开始或完成。