1、线程和线程之间的数据交互
两个不同的线程之间是可以通过堆内存的方式进行数据交互的；
T1线程的数据发送得到堆内存，T2线程就可以共享堆内存的数据。
存在的问题：
T1线程发送数据的速率是50/s，T2线程消费的速率是30/s，消费的速率小于生产的速率，就会有大量的数据积压在堆内存或者磁盘文件上，时间长了后，积压的数据就会越来越多，导致影响整个流程的性能。
2、进程和进程之间的数据交互
进程与进程之间的通信可以通过消息中间件的方式
3、Java中实现消息传输的方式JMS
Java Message Service
原理图：
1、点对点模式【P2P模式】
这种模式是一个消息只能发送给一个消费者消费，其他消费者是接收不到的，消费者接收到消息后会反馈给Provider生产者说明消息已被接受到，消息被消费完后就会丢失。
2、发布-订阅模式【PS模式】
发布-订阅模式是消费者订阅某个主题的消息，主题的消息可以被多个消费者订阅消费。
ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ是遵循JMS规范的；Kafka是部分遵循JMS的规范
在大数据场景中我们主要采用kafka作为消息中间件，而在javaEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果JavaEE和大数据在项目中进行融合，那么kafka是不错的选择。
4、kafka的原理图
在kafka中，通过偏移量的方式标记每个消息，来确保消息的顺序性。