我的架构梦：（四十一）SpringCloud核心组件之 Spring Cloud Stream消息驱动组件

Spring Cloud Stream 消息驱动组件帮助我们更快速，更方便，更友好的去构建消息驱动微服务的。

当时定时任务和消息驱动的一个对比。(消息驱动:基于消息机制做一些事情)

MQ:消息队列/消息中间件/消息代理，产品有很多，ActiveMQ RabbitMQ RocketMQ Kafka

一、Stream解决的痛点问题

MQ消息中间件广泛应用在应用解耦合、异步消息处理、流量削峰等场景中。

不同的MQ消息中间件内部机制包括使用方式都会有所不同，比如RabbitMQ中有Exchange(交换机/交 换器)这一概念，kafka有Topic、Partition分区这些概念，MQ消息中间件的差异性不利于我们上层的开发应用，当我们的系统希望从原有的RabbitMQ切换到Kafka时，我们会发现比较困难，很多要操作可能重来(因为应用程序和具体的某一款MQ消息中间件耦合在一起了)。

Spring Cloud Stream进行了很好的上层抽象，可以让我们与具体消息中间件解耦合，屏蔽掉了底层具体MQ消息中间件的细节差异，就像Hibernate屏蔽掉了具体数据库(Mysql/Oracle一样)。如此一 来，我们学习、开发、维护MQ都会变得轻松。目前Spring Cloud Stream支持RabbitMQ和Kafka。

本质:屏蔽掉了底层不同MQ消息中间件之间的差异，统一了MQ的编程模型，降低了学习、开发、维 护MQ的成本

二、Stream重要概念

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(相当于消息消费者 consumer)或者outputs(相当于消息生产者producer)来与Spring Cloud Stream中的binder对象交 互，而Binder对象是用来屏蔽底层MQ细节的，它负责与具体的消息中间件交互。

说白了:对于我们来说，只需要知道如何使用Spring Cloud Stream与Binder对象交互即可。

Binder绑定器

Binder绑定器是Spring Cloud Stream 中非常核心的概念，就是通过它来屏蔽底层不同MQ消息中间件的细节差异，当需要更换为其他消息中间件时，我们需要做的就是更换对应的Binder绑定器而不需要修 改任何应用逻辑(Binder绑定器的实现是框架内置的，Spring Cloud Stream目前支持Rabbit、Kafka两种消息队列)

传统MQ模型与Stream消息驱动模型

三、Stream消息通信方式及编程模型

1、Stream消息通信方式

Stream中的消息通信方式遵循了发布—订阅模式。

在Spring Cloud Stream中的消息通信方式遵循了发布-订阅模式，当一条消息被投递到消息中间件之后，它会通过共享的 Topic 主题进行广播，消息消费者在订阅的主题中收到它并触发自身的业务逻辑处理。这里所提到的 Topic 主题是Spring Cloud Stream中的一个抽象概念，用来代表发布共享消息给消费者的地方。在不同的消息中间件中， Topic 可能对应着不同的概念，比如:在RabbitMQ中的它对应了Exchange、在Kakfa中则对应了Kafka中的Topic。

2、Stream编程注解

如下的注解无非在做一件事，把我们结构图中那些组成部分上下关联起来，打通通道(这样的话生产者的message数据才能进入mq，mq中数据才能进入消费者工程)。

注解	描述
@Input(在消费者工程中使用)	注解标识输入通道，通过该输入通道接收到的 消息进入应用程序
@Output(在生产者工程中使用)	注解标识输出通道，发布的消息将通过该通道 离开应用程序
@StreamListener(在消费者工程中使用，监 听message的到来)	监听队列，用于消费者的队列的消息的接收 (有消息监听…)
@EnableBinding	把Channel和Exchange(对于RabbitMQ)绑 定在一起

四、Spring Cloud Stream的应用

接下来，我们创建三个工程(我们基于RabbitMQ，RabbitMQ的安装和使用这里不再说明)

• riemann-cloud-stream-producer-9090， 作为生产者端发消息
• riemann-cloud-stream-consumer-9091，作为消费者端接收消息
• riemann-cloud-stream-consumer-9092，作为消费者端接收消息

1、Stream消息驱动之开发生产者端

1） riemann-cloud-stream-producer-9090模块中的pom.xml添加依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloudgroupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-clientartifactId>
dependency>

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloudgroupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-stream-rabbitartifactId>
dependency>

2）application.yml添加配置

server:
  port: 9090

spring:
  application:
    name: riemann-cloud-stream-producer
  cloud:
    stream:
      binders: # 绑定MQ服务信息（此处我们是RabbitMQ）
        lagouRabbitBinder: # 给Binder定义的名称，用于后面的关联
          type: rabbit # MQ类型，如果是Kafka的话，此处配置kafka
          environment: # MQ环境配置（用户名、密码等）
            spring:
              rabbitmq:
                host: localhost
                port: 5672
                username: guest
                password: guest
      bindings: # 关联整合通道和binder对象
        output: # output是我们定义的通道名称，此处不能乱改
          destination: lagouExchange # 要使用的Exchange名称（消息队列主题名称）
          content-type: text/plain # application/json # 消息类型设置，比如json
          binder: riemannRabbitBinder # 关联MQ服务

eureka:
  client:
    serviceUrl: # eureka server的路径
      defaultZone: http://RiemannCloudEurekaServerA:8761/eureka,http://RiemannCloudEurekaServerB:8762/eureka # 把 eureka 集群中的所有 url 都填写了进来，也可以只写一台，因为各个 eureka server 可以同步注册表
    instance:
      prefer-ip-address: true # 使用ip注册

3）启动类

@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class StreamProducerApplication9090 {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(StreamProducerApplication9090.class,args);
    }

}

4）业务类开发(发送消息接口、接口实现类、Controller)

接口

public interface IMessageProducer {

    public void sendMessage(String content);

}

实现类

// Source.class里面就是对输出通道的定义（这是Spring Cloud Stream内置的通道封装）
@EnableBinding(Source.class)
public class MessageProducerImpl implements IMessageProducer {

    // 将MessageChannel的封装对象Source注入到这里使用
    @Autowired
    private Source source;
    
    @Override
    public void sendMessage(String content) {
        // 向mq中发送消息（并不是直接操作mq，应该操作的是spring cloud stream）
        // 使用通道向外发出消息(指的是Source里面的output通道)
        source.output().send(MessageBuilder.withPayload(content).build());
    }

}

测试类

@SpringBootTest(classes = {StreamProducerApplication9090.class})
@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
public class MessageProducerTest {

    @Autowired
    private IMessageProducer iMessageProducer;
    
    @Test
    public void testSendMessage() {
        iMessageProducer.sendMessage("hello world-riemann001");
    }
    
}

2、Stream消息驱动之开发消费者端

此处我们记录riemann-cloud-stream-consumer-9091编写过程，9092工程类似。

1）application.yml

2）消息消费者监听

@EnableBinding(Sink.class)
public class MessageConsumerService {

    @StreamListener(Sink.INPUT)
    public void recevieMessages(Message<String> message) {
        System.out.println("=========接收到的消息：" + message);
    }

}

五、 Stream高级之自定义消息通道

Stream 内置了两种接口Source和Sink分别定义了 binding 为 “input” 的输入流和 “output” 的输出流， 我们也可以自定义各种输入输出流(通道)，但实际我们可以在我们的服务中使用多个binder、多个输入通道和输出通道，然而默认就带了一个input的输入通道和一个output的输出通道，怎么办?

我们是可以自定义消息通道的，学着Source和Sink的样子，给你的通道定义个自己的名字，多个输入通 道和输出通道是可以写在一个类中的。

定义接口

public interface CustomChannel {

    String INPUT_LOG = "inputlog";
    String OUTPUT_LOG = "outputlog";

    @Input(INPUT_LOG)
    SubscribableChannel inputLog();

    @Output(OUTPUT_LOG)
    MessageChannel outputLog();

}

如何使用?

1、在 @EnableBinding 注解中，绑定自定义的接口

2、使用 @StreamListener 做监听的时候，需要指定 CustomChannel.INPUT_LOG

bindings:
  inputLog:
    destination: riemannExchange
  outputLog:
    destination: chowExchange

六、Stream高级之消息分组

如上我们的情况，消费者端有两个(消费同一个MQ的同一个主题)，但是呢我们的业务场景中希望这个主题的一个Message只能被一个消费者端消费处理，此时我们就可以使用消息分组。

解决的问题:能解决消息重复消费问题

我们仅仅需要在服务消费者端设置 spring.cloud.stream.bindings.input.group 属性，多个消费者实例 配置为同一个group名称(在同一个group中的多个消费者只有一个可以获取到消息并消费)。