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。
原本想开个Spring Cloud Stream系列文章连载,写Spring Cloud Stream算是个人夙愿了——首先这是个人非常喜欢的组件,它屏蔽了各种MQ的差异,统一了编程模型(可以类比成基于MQ通信圈的”Spring Data”);其次个人实体书《Spring Cloud 与 Docker 微服务架构实战》没有包含这部分内容也是一大遗憾;更重要的是,这货细节其实挺多,而且上手是稍微有一点曲线的。
今天的 IT 系统正在生成、收集和处理比以往更多的数据。而且,他们正在处理高度复杂的流程(正在自动化)以及跨越典型组织边界的系统和设备之间的集成。同时,预计 IT 系统的开发速度更快、成本更低,同时还具有高可用性、可扩展性和弹性。 为了实现这些目标,开发人员正在采用架构风格和编程范式,例如微服务、事件驱动架构、DevOps 等。正在构建新的工具和框架来帮助开发人员实现这些期望。 开发人员正在结合事件驱动架构 (EDA) 和微服务架构风格来构建具有极强可扩展性、可用、容错、并发且易于开发和维护的系统。 在本文
系统处理方式,因消息中间件不同而异。如果应用没有配置错误处理,那么error将会被传播给binder,binder将error回传给消息中间件。消息中间件可以丢弃消息、requeue(重新排队,从而重新处理)或将失败的消息发送给DLQ(死信队列)。
之前我们已经通过《Spring Cloud Stream消费失败后的处理策略(一):自动重试》一文介绍了Spring Cloud Stream默认的消息重试功能。本文将介绍RabbitMQ的binder提供的另外一种重试功能:重新入队。
什么是SpringCloudStream,官方定义 Spring Cloud Stream 是一个构建消息驱动微服务的框架。 应用程序通过 inputs 或者 outputs 来与 Spring Cloud Stream中binder对象交互。 通过我们配置来binding(绑定) ,而 Spring Cloud Stream 的 binder对象负责与消息中间件交互。 所以,我们只需要搞清楚如何与 Spring Cloud Stream 交互就可以方便使用消息驱动的方式。 通过使用Spring Integration来连接消息代理中间件以实现消息事件驱动。 Spring Cloud Stream 为一些供应商的消息中间件产品提供了个性化的自动化配置实现,引用了发布-订阅、消费组、分区的三个核心概念。 目前仅支持RabbitMQ、Kafka。
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。
通过《Spring Cloud构建微服务架构:消息驱动的微服务(入门)》一文,相信大家对Spring Cloud Stream的工作模式已经有了一些基础概念,比如:输入、输出通道的绑定,通道消息事件的监听等。下面在本文中,我们将详细介绍一下Spring Cloud Stream中是如何通过定义一些基础概念来对各种不同的消息中间件做抽象的。 下图是官方文档中对于Spring Cloud Stream应用模型的结构图。从中我们可以看到,Spring Cloud Stream构建的应用程序与消息中间件之间是通
在一个系统中我们可能包含前端页面、接口服务、大数据层,可能在接口服务中使用的是 RabbitMQ 而在大数据层中使用的是 Kafka,那么我只会 RabbitMQ 不会 Kafka 岂不是还要去学习,白天 996 晚上 007 简直要命。那么有没有一个像 JDBC 一样的能够屏蔽细节让我们可以迅速切换。 Spring Cloud Stream 是一个构建消息驱动微服务应用的框架。它基于 Spring Boot 构建独立的、生产级的 Spring 应用,并使用 Spring Integration 为消息代理提供链接。应用程序通过 inputs 或者 outputs 来与 Spring Cloud Stream 中 binder 交互,通过我们配置来 binding ,而 Spring Cloud Stream 的 binder 负责与中间件交互。所以,我们只需要搞清楚如何与 Spring Cloud Stream 交互就可以方便使用消息驱动的方式。 Spring Cloud Stream 为一些供应商的消息中间件产品提供了个性化的自动化配置实现,引用了发布-订阅、消费组、分区的三个核心概念。目前只实现了 Kafka 和 RabbitMQ 的 Binder。
Spring Cloud Stream is a framework for building highly scalable event-driven microservices connected with shared messaging systems.
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。
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。
有没有一种新的技术诞生,让我们不再关注具体MQ的细节,我们只需要用一种适配绑定的方式,自动的给我们在各种MQ内切换。(类似于Hibernate)
想想平常生活中做饭的场景,在用电饭锅做饭的同时,我们可以洗菜、切菜,等待电饭锅发出饭做好的提示我们回去拔下电饭锅电源(或者什么也不知让它处于保温状态),反正这个时候我们知道饭做好了,接下来可以炒菜了。从这里可以看出我们在日常生活中与世界的互动并不是同步的、线性的,不是简单的请求--响应模型。它是事件驱动的,我们不断的发送消息、接受消息、处理消息。
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。
随着云计算、微服务和大数据技术的快速发展,构建可扩展、高性能和弹性的应用程序变得越来越重要。为了满足这些要求,许多开发人员转向了事件驱动架构,它允许应用程序通过基于事件的方式相互通信,从而提高了系统的响应速度和伸缩性。在这个背景下,Spring Cloud Stream应运而生,它是一个用于构建基于事件驱动的微服务应用程序的框架,可以与现有的消息中间件(如Apache Kafka和RabbitMQ)无缝集成。
官方定义 Spring Cloud Stream 是一个构建消息驱动微服务的框架。应用程序通过 inputs 或者 outputs 来与 Spring Cloud Stream中binder对象交互。通过我们配置来binding(绑定) ,而 Spring Cloud Stream 的 binder对象负责与消息中间件交互。
案例代码:https://github.com/q279583842q/springcloud-e-book
前两天我们已经介绍了两种Spring Cloud Stream对消息失败的处理策略:
目前市面上常用的四种消息中间件:ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka。由于每个项目需求的不同,在消息中间件的选型上也就会不同。
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。
Spring Cloud Stream 是一个用来为微服务应用构建消息驱动能力的框架。
官网 : https://spring.io/projects/spring-cloud-stream#overview
应用程序通过inputs或者 outputs 来与Spring Cloud Stream中binder对象交互。
Spring Cloud Stream 是一个用来为微服务应用构建消息驱动能力的框架。它可以基于Spring Boot 来创建独立的,可用于生产的Spring 应用程序。他通过使用Spring Integration来连接消息代理中间件以实现消息事件驱动。Spring Cloud Stream 为一些供应商的消息中间件产品提供了个性化的自动化配置实现
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。
Spring Cloud Stream is a framework for building message-driven microservice applications.
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。
Spring Cloud Task支持使用消息队列来启动任务。使用消息队列启动任务使我们能够实现异步任务执行,从而进一步提高任务的可用性和灵活性。
下面是一个完整的示例,它使用Spring Cloud Stream和Kafka来创建一个简单的消息处理器和发布器:
Spring Cloud Stream是一个构建消息驱动的微服务框架。它构建在Spring Boot之上用以创建工业级的应用程序,并且通过Spring Integration提供了和消息代理的连接。Spring Cloud Stream为一些供应商的消息中间件产品提供了个性化的自动化配置实现(目前仅支持RabbitMQ和Kafka),同时引入了发布订阅、消费组和分区的语义概念。本文我们就先来看一下Spring Cloud Stream的基本用法。 ---- 本文我们通过一个简单的消息收发效果,来看看Spri
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。本文将其中Spring Cloud Stream应用与自定义Rocketmq Binder的内容抽取出来,主要介绍实现Spring Cloud Stream 的RocketMQ绑定器。
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。
基于 Spring Cloud 的微服务设计和开发,已经越来越多地得到了更多企业的推广和应用,而 Spring Cloud 社区也在不断的迅速发展壮大之中,近几年时间,Spring Cloud 的版本也经历了快速的迭代和更新。
原文链接:building-and-testing-message-driven-microservices-using-spring-cloud-stream
官网:https://spring.io/projects/spring-cloud-stream#overview https://cloud.spring.io/spring-cloud-static/spring-cloud-stream/3.0.1.RELEASE/reference/html/ Spring Cloud Stream中文指导手册: https://m.wang1314.com/doc/webapp/topic/20971999.html
Spring Cloud 2022.0.3 正式版(RELEASE)现已在 Maven Central 上发布。
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:
RabbitAdmin 类可以很好的操作 rabbitMQ,在 Spring 中直接进行注入即可
比如用户在电商网站下单,下单完成后会给用户推送短信或邮件,发短信和邮件的过程就可以异步完成。因为下单付款是核心业务,发邮件和短信并不属于核心功能,并且可能耗时较长,所以针对这种业务场景可以选择先放到消息队列中,有其他服务来异步处理。
Spring Cloud对Spring Cloud Stream(简称SCS)的定位是用于构建高度可扩展的基于事件驱动的微服务,其目的是简化消息在Spring Cloud应用程序中的开发。同时SCS能够提供一套灵活可扩展的编程模型,在Spring的基础上,支持发布/订阅模型、消费者分组、数据分片等。使用SCS能使微服务基于消息驱动的开发模式更加简单透明。
Spring Cloud Data Flow 和 Spring Cloud Stream 是两个常用的开源框架,用于构建分布式、基于消息的数据流应用程序。它们的集成可以使我们更方便地构建和管理基于消息驱动的数据流应用程序,实现更高效的数据处理和分析。
Spring Cloud Bus 和 Spring Cloud Stream 是两个非常实用的分布式系统组件,它们都是 Spring Cloud 生态系统中的一部分,可以用来传递事件、消息、配置等信息。尽管这两个组件的用途有所重叠,但它们之间有很大的不同。本文将介绍 Spring Cloud Bus 和 Spring Cloud Stream 的关系,并提供一个示例来说明它们的用法。
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