在这个博客系列的第1部分之后,Apache Kafka的Spring——第1部分:错误处理、消息转换和事务支持,在这里的第2部分中,我们将关注另一个增强开发者在Kafka上构建流应用程序时体验的项目:Spring Cloud Stream。
作为Apache Kafka深挖的博客系列第1部分和第2部分的后续,在第3部分中我们将讨论另一个Spring 团队的项目:Spring Cloud Data Flow,其重点是使开发人员能够轻松地开发、部署和协调事件流管道基于Apache Kafka。作为前一篇博客系列文章的延续,本文解释了Spring Cloud数据流如何帮助您提高开发人员的工作效率并管理基于apache - kafka的事件流应用程序开发。
对于事件流应用程序开发人员,根据管道中各个应用程序的更改需要不断更新流管道非常重要。理解流开发人员用于构建事件流管道的一些常见流拓扑也很重要。
SpringCloud 微服务 使用 Sleuth+ Zipkin 的应用架构实现链路追踪的逻辑图如下:
Spring Cloud Stream is a framework for building highly scalable event-driven microservices connected with shared messaging systems.
通过提供 spring-kafka 项目的自动配置来支持Apache Kafka。
当下微服务架构盛行,在Java语言世界最佳的微服务实践无疑是Spring Cloud。Spring Cloud顾名思义就是提供一系列云服务技术的技术解决方案组合,包含云配置、服务注册及发现、客户端弹性模式、服务路由、服务安全、服务日志跟踪及聚合和消息服务等等微服务技术解决方案。其中Spring Cloud Stream就是消息服务的技术解决方案。
这一版本的主要亮点包括:增加一项新的原生功能,即支持基于非预测型流量模式自动扩展流式应用;针对任务应用提供持续交付;批处理作业;以及组合任务等一系列亮点功能。最后,这个新版本还对指标和监控功能进行了基础性的重新设计,以展示应用现阶段状况并对数据流水线进行故障排除。
服务启动时,会给cloud-stream 装载绑定中间件的配置,而spring cloud stream默认使用的序列化方式为ByteArraySerializer,这就导致stream 在发送数据时使用l了服务装载StringSerializer序列化方式,从而导致了java.lang.ClassCastException: [B > cannot be cast to java.lang.String的问题出现。
首先,网络释义:流是一个相对抽象的概念,所谓流就是一个传输数据的通道,这个通道可以传输相应类型的数据。进而完成数据的传输。这个通道被实现为一个具体的对象。
又到了写年终总结的时候了。每当这个时候思绪总是翻江倒海,因为太久没有反思和总结的缘故,一年才总结一次,确实是有点久,欠的账的太多,梳理起来有点费劲。这里依旧还是写跟点跟工作/技术相关的总结。
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具,对其一些常见的组件进行再次整理一下,形成标准化组件专题,后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
整体而言,今年技术层面稍微有点拓宽,跨入了外表看上去高大上的流式计算领域,打开了另外一扇窗;而基于java的分布式/微服务领域,今年变化比较大,spring cloud netflix的部分组件宣布将要进入维护阶段,而国内spring cloud alibaba组件逐渐活跃起来,目前看来处于PublicEvolving阶段;而java自身也处在不断进化中,今年发布了java10及java11,明年java12也要来了,版本变化非常快。稍不留神就跟不上技术更迭了。
本文简单介绍下spring-cloud-stream-binder-kafka的一些属性配置。
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Redis Stream 是 Redis 5.0 版本中引入的一种新的数据结构,它用于实现简单但功能强大的消息传递模式。
Fabric 1.4引入operation service即运维服务接口, orderer,peer节点可提供http服务, 方便外部获取节点的运行指标,管理日志级别,健康检查。
•Kafka Stream 提供了一个非常简单而轻量的 Library,它可以非常方便地嵌入任意Java应用中,也可以任意方式打包和部署•除了 Kafka 外,无任何外部依赖•充分利用 Kafka 分区机制实现水平扩展和顺序性保证•通过可容错的 state store 实现高效的状态操作(如 windowed join 和aggregation)•支持正好一次处理语义•提供记录级的处理能力,从而实现毫秒级的低延迟•支持基于事件时间的窗口操作,并且可处理晚到的数据(late arrival of records)•同时提供底层的处理原语 Processor(类似于 Storm 的 spout 和 bolt),以及高层抽象的DSL(类似于 Spark 的 map/group/reduce)
Spring Boot 是一套快速开发框架,随着微服务架构应用不断普及,Spring Boot 的研发技术的掌握已经成为研发人员必会技能。与此同时,Spring Boot 开源生态建设能力非常强大,提供了很多应用组件,让Spring Boot 有丰富的三方开源软件的使用。
Cloudera在2019年9月18日正式对外宣布发布Cloudera Stream Processing(CSP)2.0,参考《Cloudera Streams Management正式GA》。Cloudera Stream Processing (CSP)提供了高级消息传递,流处理和流分析功能,这些功能由Apache Kafka作为核心流处理引擎提供支持。它同时为Kafka添加了两个流管理功能,Kafka监控和Kafka数据复制。Streams Messaging Manager(SMM)为Kafka集群提供了一个监控仪表板。Streams Replication Manager(SRM)为企业提供了实现跨集群Kafka topic复制的能力。
Kafka Stream是Apache Kafka从0.10版本引入的一个新Feature,它提供了对存储于Kafka内的数据进行流式处理和分析的功能。简而言之,Kafka Stream就是一个用来做流计算的类库,与Storm、Spark Streaming、Flink的作用类似,但要轻量得多。
Git JDK 1.8.0 及以上 maven 3.3 及以上 Docker for Windows IDEA
6.交易属性 键 默认值 描述 spring.jta.atomikos.connectionfactory.borrow-connection-timeout 30 从池借用连接的超时时间(以秒为单位)。 spring.jta.atomikos.connectionfactory.ignore-session-transacted-flag true 创建会话时是否忽略事务标记。 spring.jta.atomikos.connectionfactory.local-transaction-mode fa
Kafka在0.10版本推出了Stream API,提供了对存储在Kafka内的数据进行流式处理和分析的能力。
在微服务架构中,构建公用的消息主题并由其他微服务去订阅和消费,从而起到广播通知的作用,那么我们就称之为消息总线。
A: 多年来,随着新功能的增加,spring变得越来越复杂。只需访问页面https://spring.io/projects,我们将看到所有在应用程序中使用的不同功能的spring项目。如果必须启动一个新的spring项目,我们必须添加构建路径或maven依赖项,配置application server,添加spring配置。因此,启动一个新的spring项目需要大量的工作,因为我们目前必须从头开始做所有事情。Spring Boot是这个问题的解决方案。Spring boot构建在现有Spring框架之上。使用spring boot,我们可以避免以前必须执行的所有样板代码和配置。因此,Spring boot帮助我们更健壮地使用现有的Spring功能,并且只需最少的工作量。
流处理平台(Streaming Systems)是处理无限数据集(Unbounded Dataset)的数据处理引擎,而流处理是与批处理(Batch Processing)相对应的。所谓的无线数据,指的是数据永远没有尽头。而流处理平台就是专门处理这种数据集的系统或框架。下图生动形象地展示了流处理和批处理的区别:
答:多年来,随着新功能的增加,spring变得越来越复杂。只需访问页面https://spring.io/projects,我们将看到所有在应用程序中使用的不同功能的spring项目。如果必须启动一个新的spring项目,我们必须添加构建路径或maven依赖项,配置application server,添加spring配置。因此,启动一个新的spring项目需要大量的工作,因为我们目前必须从头开始做所有事情。Spring Boot是这个问题的解决方案。Spring boot构建在现有Spring框架之上。使用spring boot,我们可以避免以前必须执行的所有样板代码和配置。因此,Spring boot帮助我们更健壮地使用现有的Spring功能,并且只需最少的工作量。
经过二十多年的研究和开发,事件流处理(ESP)软件平台已不再局限于在小生境应用或实验中使用。它们已经成为许多业务环境中实时分析的基本工具。
原文链接:building-and-testing-message-driven-microservices-using-spring-cloud-stream
前言: 本文作者张天,节选自笔者与其合著的《Spring Cloud微服务架构进阶》,即将在八月出版问世。将其中Spring Cloud Stream应用与自定义Rocketmq Binder的内容抽取出来,本文主要介绍Spring Cloud Stream的相关概念,并概述相关的编程模型。
最后,以下是一个使用Spring Cloud Stream的input Channel来从myInputChannel读取消息的示例:
除了官方的java api类库外,spring生态中又额外包装了很多,这里一一简单介绍下。
Confluent提供了业界唯一的企业级事件流平台,Confluent Platform通过将来自多个源和位置的数据集成到公司的单个中央事件流平台中,可以轻松构建实时数据管道和流应用程序。Confluent平台使您可以专注于如何从数据中获取业务价值,而不必担心诸如在各种系统之间传输或处理数据的基本机制。具体来说,Confluent平台简化了将数据源连接到Kafka,使用Kafka构建应用程序以及保护,监视和管理Kafka基础架构的过程。
Supported dependencies Id Description Required version activemq Java Message Service API via Apache ActiveMQ >=1.4.0.RC1 activiti-basic Activiti BPMN workflow engine >=1.2.0.RELEASE and <2.0.0.M1 actuator Production ready features to help you monitor and m
通过Kafka的快速入门 https://www.cnblogs.com/tree1123/p/11150927.html
使用Spring Cloud Stream 1.3.2.RELEASE向Kafka发布String消息。 当使用命令行Kafka使用者或Spring Kafka @KafkaListener使用消息时,contentType标头始终附加到消息正文
Apache Kafka 是一个分布式流平台,具有四个核心 API。借助这些 API,Kafka 可以用于以下两大类应用:建立实时流数据管道,可靠地进行数据传输,在系统或应用程序之间获取数据;构建实时流媒体应用程序,以改变系统或应用程序之间的数据或对数据流做出反应。
Spring Cloud Stream 消息桥接(Message Bridge)是一种将消息从一个消息代理传递到另一个消息代理的高级特性。消息桥接通常用于将消息从一个环境(例如开发环境)中的消息代理传递到另一个环境(例如生产环境)中的消息代理,或者将消息从一个协议(例如 AMQP)转换为另一个协议(例如 MQTT)。本文将详细介绍 Spring Cloud Stream 中的消息桥接特性,并给出示例代码。
代码地址:https://gitcode.net/java_wxid/springboot-rocketmq
Kafka Streams。Apache Kafka开源项目的一个组成部分。是一个功能强大,易于使用的库。用于在Kafka上构建高可分布式、拓展性,容错的应用程序。
比方说我们用到了RabbitMQ和Kafka,由于这两个消息中间件的架构上的不同,像RabbitMQ有exchange,kafka有Topic和Partitions分区。
目前公司内部微服务架构基础设施建设中,技术选型以Spring Cloud技术为主,也被大家俗称作“全家桶”。
Spring Cloud 是一个基于 Spring Boot 的微服务架构解决方案,包含了许多用于构建和管理微服务的工具和框架。在面试中,与 Spring Cloud 相关的问题通常会涉及其核心概念、组件、常用模式和解决方案。以下是一些在 Spring Cloud 面试中经常被问到的问题及其解答:
Spring Kafka 是 Spring Framework 提供的一个集成 Apache Kafka 的库,用于构建基于 Kafka 的实时数据流处理应用程序。Apache Kafka 是一个高性能、分布式的流数据平台,广泛用于构建可扩展的、实时的数据处理管道。
概括的说,Reactive Streams 是个规范,它规范了“有非阻塞背压机制的异步的流处理”。挺简单的定义,但是能够真正正确理解异步、非阻塞并不容易,以后单独开写一篇。实际上Reactive Streams规范或者说它的第三方代码实现包含的内容更加丰富:除了non-blocking,还有:Composable、Deferred、Flow Controll、Resilient、Interruptible。
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