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。
公司的主要业务是为中小金融机构提供技术方面的业务扩展，包括 API 的服务和在这个服务上与其他公司建立的数据通道。
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。
在上一篇文章详细的介绍了Gateway的Predict，Predict决定了请求由哪一个路由处理，在路由处理之前，需要经过“pre”类型的过滤器处理，处理返回响应之后，可以由“post”类型的过滤器处理。
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。
Turbine是Netflix开源的将Server-Sent Event（SSE）的JSON数据流聚合成单个流的工具。我们可以通过Turbine将Hystrix生产的监控数据（JSON）合并到一个流中，方便我们对存在多个实例的应用进行监控。
Spring Cloud Stream is a framework for building highly scalable event-driven microservices connected with shared messaging systems.
下载地址：https://github.com/alibaba/nacos/releases
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。
这种方式仅适合于比较小的项目，例如只有一两台服务器，而且配置文件是可以直接修改的。例如 Spring mvc 以 war 包的形式部署，可以直接修改resources 中的配置文件。如果是 Spring boot 项目，还想用这种方式的话，就要引用一个外部可以编辑的文件，比如一个固定的目录，因为 spring boot 大多数以 jar 包部署，打到包里的配置文件没办法直接修改。如果是比较大的项目，最好还是用配置中心，例如携程的 Apollo、Consul 等。 原始方式 原始方式指的是每次要修改配置
通过提供 spring-kafka 项目的自动配置来支持Apache Kafka。
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。
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。
我们在上一篇讲到，Spring Boot程序只在启动的时候加载配置文件信息，这样在GIT仓库配置修改之后，虽然配置中心服务器能够读取最新的提交信息，但是配置中心客户端却不会重新读取，以至于不能及时的读取更新后的配置信息。这个时候就需要一种通知刷新机制来支持了。
我们都知道面试的时候，什么问题，都会有，这个全看面试官想问什么，但是有一些比较专业的术语，可能对于小白来说，就不是很好，一个学妹，面试的时候，就被问到了一个问题，接口的幂等性，你们是怎么保证的？这个问题，学妹可能不知道幂等性是个什么概念，所以，也就没有办法精准的定位，把面试官想要的答案说出来，今天就来说说如何保证接口的幂等性。
Spring Boot 是一个快速开发框架，它提供了自动配置、起步依赖、嵌入式 Web 服务器等功能，可以大大提高开发效率和部署效率。随着时间的推移，Spring Boot 也不断更新迭代，下面将为您介绍 Spring Boot 的版本历史和新特性。
在成功创建一个job后，Spring Batch 默认在项目启动时候执行配置的job。往往在正常业务处理中，需要我们手动或者定时去触发job，所以这边便引入了jobLauncher、jobOperator两个执行器。
接下来在整个微服务架构中,我们比较关心的就是服务间的服务改如何调用,有哪些调用方式? 总结:在springcloud中服务间调用方式主要是使用 http restful方式进行服务间调用 1. 1基于
注意：因为nginx和网关同时使用了80端口，因此先停止nginx，然后再启动网关
在分布式环境中，许多服务依赖关系中的一些必然会失败。Hystrix是一个库，它通过添加延迟容忍和容错逻辑来帮助您控制这些分布式服务之间的交互。Hystrix通过隔离服务之间的访问点、停止跨服务的级联故障并提供回退选项来实现这一点，所有这些选项都提高了系统的总体弹性。
1. 什么是响应式开发？ Spring 5 大力支持了 Reactive Programming（响应式开发），server 和 client 都可以使用这种开发模式，Spring 5 是基于 Reactor项目实现的。 简单来说，Reactive Programming 是一种非阻塞、事件驱动数据流的开发方案，使用函数式编程的概念来操作数据流，系统中某部分的数据变动后会自动更新其他部分，而且成本极低。 reactive streams 是非阻塞的，所以数据的处理过程中无需等待，对于系统的扩展性非常有帮助，
在我们开发微服务架构系统时，虽然说每个微服务都是孤立的可以单独开发，但实际上并非如此，要调试和测试你的服务不仅需要您的微服务运行，还需要它的上下文服务、依赖的基础服务等都要运行；但如果你的系统服务数和依赖比较多呢，那就是一个比较棘手的问题！有没有办法能提高开发效率呢？
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如今微服务架构盛行，在分布式系统中，项目日益庞大，子项目日益增多，每个项目都散落着各种配置文件，且随着服务的增加而不断增多。此时，往往某一个基础服务信息变更，都会导致一系列服务的更新和重启，运维也是苦不堪言，而且还很容易出错。于是，配置中心便由此应运而生了。
在 IoT 场景中，通常面临设备数量庞大、数据产生速率高、累积数据量巨大等挑战。因此，如何接入、存储和处理这些海量设备数据就成为了一个关键的问题。
Spring Cloud Finchley GA release 充满了好用的新特性，它是响应式微服务之旅的一个重要里程碑。我不可能把所有的东西都列出来，在此我向你推荐Spencer Gibb的新发布的公告。相反，在这篇文章中，我想把重点放在我们对响应式Spring Cloud的道路上。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
授权规则是对请求者的身份做一个判断。你有没有权限来访问我？那就有人可能会说这个功能，好像以前我们在学习微服务的时候讲过网关他不就是把门的吗？
我们这里主要探讨Spring框架5.0中引入的新的WebFlux技术栈，并介绍其存在的价值与意义、并发模型与适用场景、如何基于WebFlux实现异步编程，以及其内部的实现原理。
Spring Framework 5.0 是自 2013年12月版本 4 发布之后 Spring Framework 的第一个主发行版。Spring Framework 项目的领导人 Juergen Hoeller 于 2016 年 7 月 28 日宣布了第一个 Spring Framework 5.0 里程碑版本(5.0 M1)。 📷 现在，将近一年的时间过去以后，我们期盼已久的 RC3 版本将于 2017 年 7 月 18 日发行。这是路线图规划中 Spring Framework 5.0 首个 GA
Spring Cloud Data Flow 是一个用于定义、部署和管理数据流应用程序的开源工具，它可以轻松地将各种数据流集成起来，实现数据的实时处理和传输。
Spring Framework 5.0 是自 2013年12月版本 4 发布之后 Spring Framework 的第一个主发行版。Spring Framework 项目的领导人 Juergen Hoeller 于 2016 年 7 月 28 日宣布了第一个 Spring Framework 5.0 里程碑版本(5.0 M1)。
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。
简单来说，响应式编程是针对异步和事件驱动的非阻塞应用程序，并且需要少量线程来垂直缩放（即在 JVM 内）而不是水平（即通过集群）。
1、介绍 1.1 什么是响应式编程（Reactive Programming）？ 简单来说，响应式编程是针对异步和事件驱动的非阻塞应用程序，并且需要少量线程来垂直缩放（即在 JVM 内）而不是水平（即通过集群）。 响应式应用的一个关键方面是“背压（backpressure）”的概念，这是确保生产者不会压倒消费者的机制。例如，当HTTP连接太慢时，从数据库延伸到HTTP响应的反应组件的流水线、数据存储库也可以减慢或停止，直到网络容量释放。 响应式编程也导致从命令式到声明异步组合逻辑的重大转变。与使用Java
◆ Spring Cloud集成gRPC gRPC本身的跨平台特性及性能上的优势都促使很多大公司采用gRPC的RPC解决方案作为微服务交互的标准交互集成方式。 到目前为止，Spring Cloud官方并没有支持gRPC，但是在GitHub上有非常多的第三方开源项目支持gRPC与Spring Cloud的集成，start数 目 最 多 的 开 源 项 目 是 grpc-spring-boot-starter 。该 项 目 也 是Spring Cloud社区推荐的gRPC项目。下面是这个项目的主要特性： ● 在
如果有关注我公众号文章的同学就会发现，最近我不定时转发了一些比较好的WebFlux的文章，因为我最近在学。
感谢支持ayqy个人订阅号，每周义务推送1篇（only unique one）原创精品博文，话题包括但不限于前端、Node、Android、数学（WebGL）、语文（课外书读后感）、英语（文档翻译） 如果觉得弱水三千，一瓢太少，可以去 http://blog.ayqy.net 看个痛快
在开始学习Spring Boot之前，我之前从未接触过Spring相关的项目，Java基础还是几年前自学的，现在估计也忘得差不多了吧，写Spring Boot自己的学习过程前，同时给一起学习的同学们做个鼓励，相信自己能够学好，大概了解了下Spring的整个发展，还是有很多铺垫知识是要知道的，而且就算知道，没有实践经验可能还是不能够很深入的体会实际项目中有什么不一样。总之，干就是了，然后就是坚持走下来，至于为什么要学习Spring Boot，这也是我自己的一个选择，架构之路中一环，武功中的一个大招，期待学会这个大招。Spring Boot已经是Spring的最上层了，从上而下，从新到旧，打通整个Spring脉络。
聊聊 Spring Boot 2.0 的 WebFlux## 前言 对照下 Spring Web MVC ，Spring Web MVC 是基于 Servlet API 和 Servlet 容器设计的。那么 Spring WebFlux 肯定不是基于前面两者，它基于 Reactive Streams API 和 Servlet 3.1+ 容器设计。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data MongoDB教程九(内容来源：Spring中国教育管理中心）
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。
最近家里事情比较多，有20天没有更新博客了。12月31日早上，老婆突然肚子疼，然后就去医院了。在经过难熬的28个小时之后，老婆早产生了个小姑娘。之后就一直奔波在家、医院，直至今日。昨晚凌晨，姑娘突然大便出血，又住院了……南京几个医院的新生儿科都不让陪护，只有周一周四才能看到。 姑娘是个非常乖的宝宝，在家不哭不闹，饿了就吃，吃了就睡，睡醒就拉，拉完接着吃。送到医院给医生洗了个澡就大哭不止。但是没有办法，有病总得治，只能听医生的了。从生老大开始，我就开始跟医院有矛盾。如果把中间的细节描绘一下，大致可以成书。绝对
摘抄自官网首页的一段话: Apache Kafka 是一个开源分布式事件流平台，被数千家公司用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用程序。
腾讯为了解决以上的技术问题，自研了 TSF Mesh 微服务框架。也许有人会问，开源 Istio 已经是比较完善的 Service Mesh 方案了，为什么要再造一个 Mesh 微服务框架？和原生 Istio 什么区别呢？
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