最近收到好几个类似的问题:使用Spring Cloud Stream操作RabbitMQ或Kafka的时候,出现消息重复消费的问题.通过沟通与排查下来主要还是用户对消费组的认识不够.其实,在之前的博文以及<Spring Cloud微服务实战>一书中都有提到关于消费组的概念以及作用. 那么什么是消费组呢?为什么要用消费组?它解决什么问题呢?摘录一段之前博文的内容,来解答这些疑问: 通常在生产环境,我们的每个服务都不会以单节点的方式运行在生产环境,当同一个服务启动多个实例的时候,这些实例都会绑定到

本文采用Spring cloud本文为2.1.8RELEASE,version=Greenwich.SR3 本文基于前两篇文章eureka-server.eureka-client.eureka-ribbon和spring-gateway的实现. 参考 eureka-server eureka-client eureka-ribbon spring-cloud-stream 概述 Spring Cloud Stream是一个构建消息驱动微服务的框架.它通过使用Spring Integration

SpringCloudStream目前支持的中间件有RabbitMQ.Kafka,还有我最近在学习的RocketMQ,以下是我学习的笔记 学习Spring cloud Stream 可以先学习一下了解 Spring Messaging 和 Spring Integration, 先看看Spring Message 消息的模型 Messaging 对应的模型就包括一个消息体 Payload 和消息头 Header 消息通道 MessageChannel 用于接收消息,调用 send 方法可以将消息

参考程序员DD大佬的文章,自己新建demo学习学习,由于需要消息回执,看到了@SendTo这个注解能够实现,下面开始学习demo,新建两个项目cloud-stream-consumer消费端 和 cloud-stream-consumer 生产端 public interface StreamReceive { @Input("MQRece") SubscribableChannel mqReceive(); } 添加一个StreamReceive接口,定义@input通道 @Comp

Springcloud 里面对于MQ的整合一个是前一篇的消息总线一个是本文介绍的消息驱动 大体要学习这么几个知识点: 课题:SpringCloud消息驱动Stream1.什么是SpringCloud消息驱动2.消息驱动Stream实现原理3.消息驱动Stream与传统MQ区别4.基于消息驱动整合Kafka5.基于消息驱动整合Rabbitmq6.基于消息驱动Stream消息分组 什么是消息驱动? SpringCloud Stream消息驱动可以简化开发人员对消息中间件的使用复杂度,让系统开发人员更

在上一篇<Spring Cloud Stream如何处理消息重复消费>中,我们通过消费组的配置解决了多实例部署情况下消息重复消费这一入门时的常见问题.本文将继续说说在另外一个被经常问到的问题:如果微服务生产的消息自己也想要消费一份,应该如何实现呢? 常见错误 在放出标准答案前,先放出一个常见的错误姿势和告警信息(以便您可以通过搜索引擎找到这里^_^).以下错误基于Spring Boot 2.0.5.Spring Cloud Finchley SR1. 首先,根据入门示例,为了生产和消费消息,需

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 framework for building message-driven microservice applications. 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 Application 应用程序通过 inpu

  在上篇文章中我们给大家介绍了Stream的消息分组,可以实现消息的重复消费的问题,但在某些场景下分组还不能满足我们的需求,比如,同时有多条同一个用户的数据,发送过来,我们需要根据用户统计,但是消息被分散到了不同的集群节点上了,这时我们就可以考虑消息分区了.   当生产者将消息数据发送给多个消费者实例时,保证同一消息数据始终是由同一个消费者实例接收和处理. Stream 消息分区 创建项目   将我们上篇文章中的分组的三个项目,拷贝一份修改名称及服务名称 没有分区的情况下演示 发送多条消息查看

  上篇文章我们简单的介绍了stream的使用,发现使用还是蛮方便的,但是在上个案例中,如果有多个消息接收者,那么消息生产者发送的消息会被多个消费者都接收到,这种情况在某些实际场景下是有很大问题的,比如在如下场景中,订单系统我们做集群部署,都会从RabbitMQ中获取订单信息,那如果一个订单同时被两个服务获取到,那么就会造成数据错误,我们得避免这种情况.这时我们就可以使用Stream中的消息分组来解决了! Stream消息分组   消息分组的作用我们已经介绍了.注意在Stream中处于同一个gr

在上一篇<Spring Cloud Stream如何处理消息重复消费>中,我们通过消费组的配置解决了多实例部署情况下消息重复消费这一入门时的常见问题.本文将继续说说在另外一个被经常问到的问题:如果微服务生产的消息自己也想要消费一份,应该如何实现呢? 常见错误 在放出标准答案前,先放出一个常见的错误姿势和告警信息(以便您可以通过搜索引擎找到这里^_^).以下错误基于Spring Boot 2.0.5.Spring Cloud Finchley SR1. 首先,根据入门示例,为了生产和消费消息,需

应用场景 有的时候,我们对于同一通道中的消息处理,会通过判断头信息或者消息内容来做一些差异化处理,比如:可能在消息头信息中带入消息版本号,然后通过if判断来执行不同的处理逻辑,其代码结构可能是这样的: @StreamListener(value = TestTopic.INPUT) public void receiveV1(String payload, @Header("version") String version) { if("1.0".equals(ve

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 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,并且引入了发布-订阅. 消费组以及分区这三个核心概念. 简单地说, Spring Cloud Stream 本质上就是整合了 Spr

应用场景 有的时候,我们对于同一通道中的消息处理,会通过判断头信息或者消息内容来做一些差异化处理,比如:可能在消息头信息中带入消息版本号,然后通过if判断来执行不同的处理逻辑,其代码结构可能是这样的: @StreamListener(value = TestTopic.INPUT) public void receiveV1(String payload, @Header("version") String version) { if("1.0".equals(ve

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 Kafka等)连接. Spring Cloud Stream构建在现有Spring框架(如Spring Messaging和Spring Integration)之上.尽管这些框架经过了实战测试,工作得非常好,但是实现与使用的message broker紧密耦合.此外,有时对某些用例进行扩展是困难的.

Spring Cloud Stream 是一个构建消息驱动微服务的框架,该框架在Spring Boot的基础上整合了Spring Integrationg来连接消息代理中间件(RabbitMQ, Kafka等),提供了个性化的自动化配置实现,并引入了发布-订阅.消费组.分区这三个核心概念.应用程序通过input通道或者output通道来与Spring Cloud Stream中binder(绑定器)交互,通过配置来binding. 而Spring Cloud Stream的binder负责与中间

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,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编程模型 Destination Binde

应用场景 通常在应用开发中我们会碰到定时任务的需求,比如未付款订单,超过一定时间后,系统自动取消订单并释放占有物品. 许多同学的第一反应就是通过spring的schedule定时任务轮询数据库来实现,这种方案有一下几点劣势: (1)消耗系统内存,由于定时任务一直在系统中占着进程,比较消耗内存 (2)增加了数据库的压力,这个提现在两方面,一是长时间占着数据库的连接,而是查询基数大 (3)存在较大的时间误差 如果我们利用第三方插件如rabbitmq来实现,就可以解决以上几种问题. 对于任务的执行时间

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SpringCloud 」03 Eureka的自我保护机制 「 从0到1学习微服务SpringCloud 」04服务消费者Ribbon+RestTemplate 「 从0到1学习微服务SpringCloud 」05消费者Fegin 「 从0到1学习微服务SpringCloud 」06 统一配置中心Sp

最近在学习Spring Cloud的知识,现将消息驱动微服务:Spring Cloud Stream 的相关知识笔记整理如下.[采用 oneNote格式排版]

最近在学习Spring Cloud的知识,现将消息总线:Spring Cloud Stream 的相关知识笔记整理如下.[采用 oneNote格式排版]