一文弄懂SpringCloud Stream

SpringCloud Stream

Spring Cloud Stream 是一个构建消息驱动微服务的框架，Spring Cloud Stream 提供了一个抽象层，屏蔽了不同消息中间件之间的差异，使得开发人员可以不再关注具体的消息中间件，只需关注Binder对应用程序提供的抽象概念来使用消息中间件实现业务。

程序模型
在这里插入图片描述
Spring Cloud Stream的核心与中间件实现无关。Stream应用通过输入输出通道(channel)来与外界交互。通道(channel)通过与外部中间件对应的绑定器(Binder)具体实现，来与外部的中间件产品进行通信。

Spring Cloud Stream提供了对 Kafka, RabbitMQ等中间件的绑定实现。

SpringCloud Stream相关概念

Channel（通道）：Channel是消息的传输管道，用于在生产者和消费者之间传递消息。生产者通过输出通道将消息发送到Destination，消费者通过输入通道从Destination接收消息。

在Spring Cloud Stream中，有两种类型的通道：输入（input）和输出（output）。这两种通道分别用于消费者接收消息和生产者发送消息。

Input（输入）：Input通道用于消费者从消息代理接收消息。消费者可以通过监听Input通道来实时接收传入的消息。在应用程序中，可以使用@StreamListener注解将方法标记为Input通道的监听器，并在方法参数中指定接收到的消息类型。
Output（输出）：Output通道用于生产者向消息代理发送消息。生产者可以通过向Output通道发送消息来发布新的消息。在应用程序中，可以使用@Output注解定义一个Output通道，然后在需要发送消息的方法上使用MessageChannel或OutputStream参数来将消息发送到Output通道。

Destination（目标）：Destination是消息的目的地，通常对应于消息代理中的Topic或Queue。生产者将消息发送到特定的Destination，消费者从其中接收消息。

Binder（绑定器）：Binder是Spring Cloud Stream的核心组件之一。它作为消息代理与外部消息中间件进行交互，并负责将消息发送到消息总线或从消息总线接收消息。Binder负责处理消息传递、序列化、反序列化、消息路由等底层细节，使得开发者能够以统一的方式与不同的消息中间件进行交互。Spring Cloud Stream提供了多个可用的Binder实现，包括RabbitMQ、Kafka等。

消费者组：在Spring Cloud Stream中，消费组（Consumer Group）是一组具有相同功能的消费者实例。当多个消费者实例属于同一个消费组时，消息代理会将消息均匀地分发给消费者实例，以实现负载均衡。如果其中一个消费者实例失效，消息代理会自动将消息重新分配给其他可用的消费者实例，以实现高可用性。

注：对于一个消息来说，每一个消费者组只会有一个消费者消费消息

分区：Spring Cloud Stream支持在多个消费者实例之间创建分区，这样我们通过某些特征量做消息分发，保证相同标识的消息总是能被同一个消费者处理

SpringCloud Stream使用

1、添加依赖

根据我们使用的中间件来选择我们的依赖，因为我使用的是kafka，所以使用的是spring-cloud-stream-binder-kafka依赖，该依赖会帮我们引入Spring Cloud Stream 和kafka的相关依赖

<dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-stream-binder-kafka</artifactId><version>${binder.version}</version>
</dependency>

如果你使用的是RabbitMQ，那么请使用以下依赖

<dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-stream-binder-rabbit</artifactId><version>${binder.version}</version>
</dependency>

2、配置文件配置

下面是kafka的简单配置，关于配置的详细介绍，我会在下一篇文章进行介绍

spring:cloud:stream:kafka:binder:brokers: <kafka_broker_address>  # Kafka broker地址bindings:myInput:destination: <input_topic>  # 输入通道对应的Kafka主题名称myOutput:destination: <output_topic>  # 输出通道对应的Kafka主题名称

3、创建绑定接口类，定义输入和输出通道

/*** 定义输出和输入通道*/
public interface MyProcessor {String INPUT = "myInputChannel";String OUTPUT = "myOutputChannel";/***监听一个通道，通道名为TNPUT的值*/@Input(INPUT)SubscribableChannel myInputChannel();/*** 发送消息到输出通道，通道门为OUTPUT的值* @return*/@Output(OUTPUT)MessageChannel myOutputChannel();}

在上述示例中，MyProcessor是一个绑定接口，定义了一个名为myInputChannel的输入通道和一个名为myOutputChannel的输出通道。通过@Input和@Output注解来标识通道的名称。

输入和输出通道的定义我们可以定义在一个接口，也可以输入通道一个接口，输出通道一个接口

4、创建绑定接类

通过@EnableBinding注解将绑定接口绑定到应用程序的逻辑处理器

使用@EnableBinding时，需要指定一个或多个接口类作为参数，这些接口类包含表示可绑定组件（通常是消息通道）的方法。Spring Cloud Stream会自动扫描这些接口类，并根据配置创建相应的消息代理中间件和应用程序之间的连接。

然后我们可以使用@StreamListener注解，指定一个方法作为消息的监听器，当消息到达时会自动调用该方法进行处理。

/*** 指定接口来绑定消息通道，多个接口使用逗号分隔*/
@EnableBinding(MyProcessor.class)
public class MyProcessorHandler {/*** 处理输入通道的消息* @param message*/@StreamListener(INPUT)public void handleInputMessage(String message) {System.out.println(message);}/*** 处理输出通道的消息* @param message*/@StreamListener(OUTPUT)public void handleOutputMessage(String message) {System.out.println(message);}
}

在上述示例中，MyProcessor是一个绑定接口，INPUT和OUTPUT分别是输入和输出通道的名称。handleInputMessage和handleOutputMessage方法用于处理从输入通道和输出通道接收到的消息。

当使用了@EnableBinding注解，Spring Cloud Stream会自动创建与绑定接口中定义的通道相关的Bean，并将其添加到应用程序的上下文中。这些Bean就可以通过自动装配（@Autowired）来进行访问和使用了，下面我们就使用通道来发送消息

5、发送消息

@Component
public class SendUtil {@Autowiredprivate MyProcessor myProcessor;/*** 发送消息* @param msg*/public void sendMsg(String msg){myProcessor.myOutputChannel().send(MessageBuilder.withPayload(msg).build());}}