本文内容翻译自官方文档，spring-cloud-stream docs，对 Spring Cloud Stream的应用入门介绍。
一、Spring Cloud Stream 简介
官方定义 Spring Cloud Stream 是一个构建消息驱动微服务的框架。
Spring Cloud Stream构建在SpringBoot之上，提供了Kafka，RabbitMQ等消息中间件的个性化配置，引入了发布订阅、消费组和分区的语义概念，有效的简化了上层研发人员对MQ使用的复杂度，让开发人员更多的精力投入到核心业务的处理。
在实际开发过程中，服务与服务之间通信经常会使用到消息中间件，而以往使用了哪个中间件比如RabbitMQ，那么该中间件和系统的耦合性就会非常高，如果我们要替换为Kafka那么变动会比较大，使用Spring Cloud Stream来整合我们的消息中间件，可以降低系统和中间件的耦合性。
二、Spring Cloud Stream 解决什么问题
无感知的使用消息中间件
Stream解决了开发人员无感知的使用消息中间件的问题，因为Stream对消息中间件的进一步封装，可以做到代码层面对中间件的无感知。
中间件和服务的高度解耦
Spring Cloud Stream进行了配置隔离，只需要调整配置，开发中可以动态的切换中间件(如rabbitmq切换为kafka)，使得微服务开发的高度解耦，服务可以关注更多自己的业务流程。
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三、核心概念和应用模型
主要概念
Spring Cloud Stream 为各大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。
Spring Cloud Stream提供了很多抽象和基础组件来简化消息驱动型微服务应用。包含以下内容：
- Spring Cloud Stream的应用模型
- 绑定抽象
- 持久化发布／订阅支持
- 消费者组支持
- 分片支持（Partitioning Support）
- 可插拔API
应用模型
Spring Cloud Stream由一个中立的中间件内核组成。Spring Cloud Stream会注入输入和输出的channels，应用程序通过这些channels与外界通信，而channels则是通过一个明确的中间件Binder与外部brokers连接。
各大消息中间件的绑定抽象
Spring Cloud Stream提供对Kafka，Rabbit MQ，Redis，和Gemfire的Binder实现。Spring Cloud Stream还包括了一个TestSupportBinder，TestSupportBinder预留一个未更改的channel以便于直接地、可靠地和channels通信。
集成Kafka
org.springframework.cloud
spring-cloud-stream-binder-kafka
集成RabbitMQ
org.springframework.cloud
spring-cloud-starter-stream-rabbit
分区支持
Spring Cloud Stream支持在一个应用程序的多个实例之间数据分区，在分区的情况下，物理通信介质（例如，topic代理）被视为多分区结构。一个或多个生产者应用程序实例将数据发送给多个消费应用实例，并保证共同的特性的数据由相同的消费者实例处理。
Spring Cloud Stream提供了一个通用的抽象，用于统一方式进行分区处理，因此分区可以用于自带分区的代理（如kafka）或者不带分区的代理（如rabbiemq）
分区在有状态处理中是一个很重要的概念，其重要性体现在性能和一致性上，要确保所有相关数据被一并处理，例如，在时间窗平均计算的例子中，给定传感器测量结果应该都由同一应用实例进行计算。
四、编程模型
Spring Cloud Stream提供了一些预定义的注解，用于绑定输入和输出channels，以及如何监听channels。
通过@EnableBinding触发绑定
将@EnableBinding注解添加到应用的配置类，就可以把一个spring应用转换成Spring Cloud Stream应用，@EnableBinding注解本身就包含@Configuration注解，会触发Spring Cloud Stream 基本配置。
@Import(...)
@Configuration
@EnableIntegration
public @interface EnableBinding {
...
Class[] value() default {};
}
@Input 与 @Output
一个Spring Cloud Stream应用可以有任意数目的input和output通道，后者通过@Input和@Output注解在接口中定义。
@StreamListener
定义在方法中，被修饰的方法注册为消息中间件上数据流的事件监听器，注解中属性值对应了监听的消息通道名。
Source，Sink和Processor
Spring Cloud Stream提供了三个开箱即用的预定义接口。
Source用于有单个输出（outbound）通道的应用。
public interface Source {
String OUTPUT = "output";
@Output(Source.OUTPUT)
MessageChannel output();
}
Sink用于有单个输入（inbound）通道的应用。
public interface Sink {
String INPUT = "input";
@Input(Sink.INPUT)
SubscribableChannel input();
}
Processor用于单个应用同时包含输入和输出通道的情况。
public interface Processor extends Source, Sink {
}
五、Stream极简实例
下面是一个非常简单的 SpringBootApplication应用，通过依赖Spring Cloud Stream，从Input通道监听消息然后返回应答到Output通道，只要添加配置文件就可以应用。
@SpringBootApplication
@EnableBinding(Processor.class)
public class MyLoggerServiceApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(MyLoggerServiceApplication.class, args);
}
@StreamListener(Processor.INPUT)
@SendTo(Processor.OUTPUT)
public LogMessage enrichLogMessage(LogMessage log) {
return new LogMessage(String.format("[1]: %s", log.getMessage()));
}
}下面解释下这个示例中相关注解的应用：
@EnableBinding声明了这个应用程序绑定了2个通道：INPUT和OUTPUT。这2个通道是在接口Processor中定义的（Spring Cloud Stream默认设置）。所有通道都是配置在一个具体的消息中间件或绑定器中。
@StreamListener(Processor.INPUT)表明这里在input中提取消息，并且处理。
@SendTo(Processor.OUTPUT)表明在output中返回消息。
总结
这篇文章根据Spring Cloud Stream的官方文档，对Stream做了一个整体的介绍，包括设计目标，应用场景，业务模型以及对外开放的注解，后面我会通过一个实例，演示 Spring Cloud Stream 的应用。
