Spring Cloud Stream 进行服务之间的通讯
Spring Cloud Stream
Srping cloud Bus的底层实现就是Spring Cloud Stream,Spring Cloud Stream的目的是用于构建基于消息驱动(或事件驱动)的微服务架构。Spring Cloud Stream本身对Spring Messaging、Spring Integration、Spring Boot Actuator、Spring Boot Externalized Configuration等模块进行封装(整合)和扩展,下面我们实现两个服务之间的通讯来演示Spring Cloud Stream的使用方法。
整体概述
服务要想与其他服务通讯要定义通道,一般会定义输出通道和输入通道,输出通道用于发送消息,输入通道用于接收消息,每个通道都会有个名字(输入和输出只是通道类型,可以用不同的名字定义很多很多通道),不同通道的名字不能相同否则会报错(输入通道和输出通道不同类型的通道名称也不能相同),绑定器是操作RabbitMQ或Kafka的抽象层,为了屏蔽操作这些消息中间件的复杂性和不一致性,绑定器会用通道的名字在消息中间件中定义主题,一个主题内的消息生产者来自多个服务,一个主题内消息的消费者也是多个服务,也就是说消息的发布和消费是通过主题进行定义和组织的,通道的名字就是主题的名字,在RabbitMQ中主题使用Exchanges实现,在Kafka中主题使用Topic实现。
准备环境
创建两个项目spring-cloud-stream-a和spring-cloud-stream-b,spring-cloud-stream-a我们用Spring Cloud Stream实现通讯,spring-cloud-stream-b我们用Spring Cloud Stream的底层模块Spring Integration实现通讯。
两个项目的POM文件依赖都是:
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-stream</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-stream-binder-rabbit</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-stream-test-support</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>
spring-cloud-stream-binder-rabbit是指绑定器的实现使用RabbitMQ。
项目配置内容application.properties:
spring.application.name=spring-cloud-stream-a
server.port=9010
#设置默认绑定器
spring.cloud.stream.defaultBinder = rabbit
spring.rabbitmq.host=127.0.0.1
spring.rabbitmq.port=5672
spring.rabbitmq.username=guest
spring.rabbitmq.password=guest
spring.application.name=spring-cloud-stream-b
server.port=9011
#设置默认绑定器
spring.cloud.stream.defaultBinder = rabbit
spring.rabbitmq.host=127.0.0.1
spring.rabbitmq.port=5672
spring.rabbitmq.username=guest
spring.rabbitmq.password=guest
启动一个rabbitmq:
docker pull rabbitmq:3-management
docker run -d --hostname my-rabbit --name rabbit -p 5672:5672 -p 15672:15672 rabbitmq:3-management
编写A项目代码
在A项目中定义一个输入通道一个输出通道,定义通道在接口中使用@Input和@Output注解定义,程序启动的时候Spring Cloud Stream会根据接口定义将实现类自动注入(Spring Cloud Stream自动实现该接口不需要写代码)。
A服务输入通道,通道名称ChatExchanges-A-Input,接口定义输入通道必须返回SubscribableChannel:
public interface ChatInput {
String INPUT = "ChatExchanges-A-Input";
@Input(ChatInput.INPUT)
SubscribableChannel input();
}
A服务输出通道,通道名称ChatExchanges-A-Output,输出通道必须返回MessageChannel:
public interface ChatOutput {
String OUTPUT = "ChatExchanges-A-Output";
@Output(ChatOutput.OUTPUT)
MessageChannel output();
}
定义消息实体类:
public class ChatMessage implements Serializable {
private String name;
private String message;
private Date chatDate;
//没有无参数的构造函数并行化会出错
private ChatMessage(){}
public ChatMessage(String name,String message,Date chatDate){
this.name = name;
this.message = message;
this.chatDate = chatDate;
}
public String getName(){
return this.name;
}
public String getMessage(){
return this.message;
}
public Date getChatDate() { return this.chatDate; }
public String ShowMessage(){
return String.format("聊天消息:%s的时候,%s说%s。",this.chatDate,this.name,this.message);
}
}
在业务处理类上用@EnableBinding注解绑定输入通道和输出通道,这个绑定动作其实就是创建并注册输入和输出通道的实现类到Bean中,所以可以直接是使用@Autowired进行注入使用,另外消息的串行化默认使用application/json格式(com.fastexml.jackson),最后用@StreamListener注解进行指定通道消息的监听:
//ChatInput.class的输入通道不在这里绑定,监听到数据会找不到AClient类的引用。
//Input和Output通道定义的名字不能一样,否则程序启动会抛异常。
@EnableBinding({ChatOutput.class,ChatInput.class})
public class AClient {
private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AClient.class);
@Autowired
private ChatOutput chatOutput;
//StreamListener自带了Json转对象的能力,收到B的消息打印并回复B一个新的消息。
@StreamListener(ChatInput.INPUT)
public void PrintInput(ChatMessage message) {
logger.info(message.ShowMessage());
ChatMessage replyMessage = new ChatMessage("ClientA","A To B Message.", new Date());
chatOutput.output().send(MessageBuilder.withPayload(replyMessage).build());
}
}
到此A项目代码编写完成。
编写B项目代码
B项目使用Spring Integration实现消息的发布和消费,定义通道时我们要交换输入通道和输出通道的名称:
public interface ChatProcessor {
String OUTPUT = "ChatExchanges-A-Input";
String INPUT = "ChatExchanges-A-Output";
@Input(ChatProcessor.INPUT)
SubscribableChannel input();
@Output(ChatProcessor.OUTPUT)
MessageChannel output();
}
消息实体类:
public class ChatMessage {
private String name;
private String message;
private Date chatDate;
//没有无参数的构造函数并行化会出错
private ChatMessage(){}
public ChatMessage(String name,String message,Date chatDate){
this.name = name;
this.message = message;
this.chatDate = chatDate;
}
public String getName(){
return this.name;
}
public String getMessage(){
return this.message;
}
public Date getChatDate() { return this.chatDate; }
public String ShowMessage(){
return String.format("聊天消息:%s的时候,%s说%s。",this.chatDate,this.name,this.message);
}
}
业务处理类用@ServiceActivator注解代替@StreamListener,用@InboundChannelAdapter注解发布消息:
@EnableBinding(ChatProcessor.class)
public class BClient {
private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(BClient.class);
//@ServiceActivator没有Json转对象的能力需要借助@Transformer注解
@ServiceActivator(inputChannel=ChatProcessor.INPUT)
public void PrintInput(ChatMessage message) {
logger.info(message.ShowMessage());
}
@Transformer(inputChannel = ChatProcessor.INPUT,outputChannel = ChatProcessor.INPUT)
public ChatMessage transform(String message) throws Exception{
ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
return objectMapper.readValue(message,ChatMessage.class);
}
//每秒发出一个消息给A
@Bean
@InboundChannelAdapter(value = ChatProcessor.OUTPUT,poller = @Poller(fixedDelay="1000"))
public GenericMessage<ChatMessage> SendChatMessage(){
ChatMessage message = new ChatMessage("ClientB","B To A Message.", new Date());
GenericMessage<ChatMessage> gm = new GenericMessage<>(message);
return gm;
}
}
运行程序
启动A项目和B项目:
消费组和消息分区
- 消费组:服务的部署一般是同一个服务会部署多份,如果希望一条消息只执行一次,就将这些相同服务的不同部署实例设置成一个消费组,消费组内的消息只会被一个实例消费。
- 消息分区:在一个消费组内除了要保证只有一个实例消费外,还要保证具备相同特征的消息被同一个实例进行消费。
消费组的设定比较简单,在消息的消费方配置文件中增加:
spring.cloud.stream.bindings.{通道名称}.group={分组名}
spring.cloud.stream.bindings.{通道名称}.destination={主题名}
在消息的产生方配置文件中增加:
spring.cloud.stream.bindings.{通道名称}.destination={主题名}
spring-cloud-stream-a配置内容:
#设置消费组(消费方设置)
spring.cloud.stream.bindings.ChatExchanges-A-Input.group=A.group
spring.cloud.stream.bindings.ChatExchanges-A-Input.destination=AInput
#设置消费组(生产方设置)
spring.cloud.stream.bindings.ChatExchanges-A-Output.destination=AOutput
spring-cloud-stream-b配置内容:
#设置消费组(消费方设置)
spring.cloud.stream.bindings.ChatExchanges-A-Output.group=B.group
spring.cloud.stream.bindings.ChatExchanges-A-Output.destination=AOutput
#设置消费组(生产方设置)
spring.cloud.stream.bindings.ChatExchanges-A-Input.destination=AInput
消息分区首先在消息消费方开启消息分区并配置消费者数量和当前消费者索引,然后在消息生产者配置分区键表达式和分区数量(因为是测试我们都将数量设置为1):
spring-cloud-stream-a配置内容:
#设置分区(消费方设置)
spring.cloud.stream.bindings.ChatExchanges-A-Input.consumer.partitioned=true
spring.cloud.stream.instance-count=1
spring.cloud.stream.instance-index=0
#设置分区(生产方设置)
spring.cloud.stream.bindings.ChatExchanges-A-Output.producer.partitionKeyExpression=headers.router
spring.cloud.stream.bindings.ChatExchanges-A-Output.producer.partitionCount=1
spring-cloud-stream-b配置内容:
#设置分区(消费方设置)
spring.cloud.stream.bindings.ChatExchanges-A-Output.consumer.partitioned=true
spring.cloud.stream.instance-count=1
spring.cloud.stream.instance-index=0
#设置分区(生产方设置)
spring.cloud.stream.bindings.ChatExchanges-A-Input.producer.partitionKeyExpression=headers.router
spring.cloud.stream.bindings.ChatExchanges-A-Input.producer.partitionCount=1
修改spring-cloud-stream-a和spring-cloud-stream-b的发送消息代码:
spring-cloud-stream-a:
//StreamListener自带了Json转对象的能力,收到B的消息打印并回复B一个新的消息。
@StreamListener(ChatInput.INPUT)
public void PrintInput(ChatMessage message) {
logger.info(message.ShowMessage());
ChatMessage replyMessage = new ChatMessage("ClientA","A To B Message.", new Date());
//这里只是测试实际业务根据需要设计特征值的范围,这个和消费组内有多少实例有关,然后把特征值放在消息头router属性中
int feature = 1;
Map<String, Object> headers = new HashMap<>();
headers.put("router", feature);
GenericMessage<ChatMessage> genericMessage = new GenericMessage<>(replyMessage,headers);
chatOutput.output().send(MessageBuilder.fromMessage(genericMessage).build());
}
spring-cloud-stream-b:
//每秒发出一个消息给A
@Bean
@InboundChannelAdapter(value = ChatProcessor.OUTPUT,poller = @Poller(fixedDelay="1000"))
public GenericMessage<ChatMessage> SendChatMessage(){
ChatMessage message = new ChatMessage("ClientB","B To A Message.", new Date());
//这里只是测试实际业务根据需要设计特征值的范围,这个和消费组内有多少实例有关,然后把特征值放在消息头router属性中
int feature = 1;
Map<String, Object> headers = new HashMap<>();
headers.put("router", feature);
return new GenericMessage<>(message,headers);
}
运行结果:
源码
Github仓库:https://github.com/sunweisheng/spring-cloud-example
Spring Cloud Stream 进行服务之间的通讯的更多相关文章
- Spring Cloud Stream微服务消息框架
简介 随着近些年微服务在国内的盛行,消息驱动被提到的越来越多.主要原因是系统被拆分成多个模块后,一个业务往往需要在多个服务间相互调用,不管是采用HTTP还是RPC都是同步的,不可避免快等慢的情况发生, ...
- spring cloud各个微服务之间如何相互调用(Feign、Feign带token访问服务接口)
1.首先先看什么是Feign. 这里引用“大漠知秋”的博文https://blog.csdn.net/wo18237095579/article/details/83343915 2.若其他服务的接口 ...
- Spring Boot + Spring Cloud 构建微服务系统(八):分布式链路追踪(Sleuth、Zipkin)
技术背景 在微服务架构中,随着业务发展,系统拆分导致系统调用链路愈发复杂,一个看似简单的前端请求可能最终需要调用很多次后端服务才能完成,那么当整个请求出现问题时,我们很难得知到底是哪个服务出了问题导致 ...
- 使用 Spring Cloud Stream 构建消息驱动微服务
相关源码: spring cloud demo 微服务的目的: 松耦合 事件驱动的优势:高度解耦 Spring Cloud Stream 的几个概念 Spring Cloud Stream is a ...
- 第十章 消息驱动的微服务: Spring Cloud Stream
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. 它通过使用 Sprin ...
- SpringCloud---消息驱动的微服务---Spring Cloud Stream
1.概述 1.1 Spring Cloud Stream:用来 为微服务应用 构建 消息驱动能力的框架: 可基于SpringBoot来创建独立.可用于生产的Spring应用程序: 使用Sp ...
- 消息驱动式微服务:Spring Cloud Stream & RabbitMQ
1. 概述 在本文中,我们将向您介绍Spring Cloud Stream,这是一个用于构建消息驱动的微服务应用程序的框架,这些应用程序由一个常见的消息传递代理(如RabbitMQ.Apache Ka ...
- Spring Cloud Alibaba学习笔记(12) - 使用Spring Cloud Stream 构建消息驱动微服务
什么是Spring Cloud Stream 一个用于构建消息驱动的微服务的框架 应用程序通过 inputs 或者 outputs 来与 Spring Cloud Stream 中binder 交互, ...
- 「 从0到1学习微服务SpringCloud 」08 构建消息驱动微服务的框架 Spring Cloud Stream
系列文章(更新ing): 「 从0到1学习微服务SpringCloud 」01 一起来学呀! 「 从0到1学习微服务SpringCloud 」02 Eureka服务注册与发现 「 从0到1学习微服务S ...
随机推荐
- 实现单选框点击label标记中的文字也能选中
实例: <label for="man"> <input type="radio" value="男" name=&quo ...
- 安装运行谷歌开源的TensorFlow Object Detection API视频物体识别系统
Linux安装 参照官方文档:https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/inst ...
- Python2 安装教程
目录 1. 推荐阅读 2. 安装包下载 3. 安装步骤 1. 推荐阅读 Python基础入门一文通 | Python2 与Python3及VSCode下载和安装.PyCharm破解与安装.Python ...
- 苹果账号需要的邓白氏D-U-N-S编码更新信息最新方法,官方已不受理邮件
公司从上海搬迁到深圳,公司名称相应变更,但之前注册的苹果开发者账号上的名字还是就的,尝试在后台提交更新申请,官方给了邮件,要求邮件提交证明材料,证明材料提交后,苹果又反馈和邓白氏的资料不匹配,要求先修 ...
- django:一个RESTfull的接口从wsgi到函数的历程
1.wsgi将web server参数python化,封装为request对象传递给apllication命名的func对象并接受其传出的response参数,这个application在wsgi.p ...
- 08Servlet
1.Servlet概念 1.1 servlet的特点 1)sevlet是一个普通的java类,继承HttpServlet类. 2)其实实现了Servlet接口的java类,才是一个Servlet类. ...
- more 分页显示文件内容
1.命令功能 more 分页显示文件内容 2.语法格式 more option file 参数说明 参数 参数说明 -num 指定屏幕显示大小为num行 +num 从行号num号开始显示 -s 把连 ...
- HTML5 中list 和datalist实例
<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8" ...
- rm 或者ls 报Argument list too long
一个文件夹下面碎文件太多,rm 或者 ls的时候报 Argument list too long 解决办法: find /tmp -type d -name "*-*-" -del ...
- 【leetcode】1043. Partition Array for Maximum Sum
题目如下: Given an integer array A, you partition the array into (contiguous) subarrays of length at mos ...