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使用Spring Cloud Stream集成消息中间件：简化消息处理和异步处理流程

飞熊 • • 后端开发 • 阅读 132

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导读：本篇文章讲解 使用Spring Cloud Stream集成消息中间件：简化消息处理和异步处理流程，希望对大家有帮助，欢迎收藏，转发！站点地址：www.bmabk.com，来源：原文

使用Spring Cloud Stream集成消息中间件：简化消息处理和异步处理流程

一、概述

1 什么是Spring Cloud Stream

Spring Cloud Stream 是一个用于构建消息驱动微服务的框架。它封装了与消息中间件的交互，提供了一致的编程模型；避免了开发人员需要关注底层消息中间件相关细节的问题。

2 Spring Cloud Stream与消息中间件的关系

Spring Cloud Stream 可以和多种不同的消息中间件集成，包括 RabbitMQ, Kafka, AWS Kinesis等。通过向应用程序中添加 Spring Cloud Stream 相关的依赖，我们就可以在代码层面上轻松切换不同消息中间件，而无需修改其它代码。

二、Spring Cloud Stream的核心概念

1 Binder

Binder 是 Spring Cloud Stream 的核心组件之一，是连接消息中间件和应用程序的桥梁。通过配置 Binder，我们可以指定应用程序使用哪种消息中间件。Binder 另外的功能还包括序列化和反序列化消息、流控（backpressure）、错误处理等。

在应用程序中我们可以使用 @EnableBinding 注解来指定绑定器。

@SpringBootApplication
@EnableBinding(SampleBinding.class)
public class SampleApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SampleApplication.class, args);
    }
}

interface SampleBinding {
    @Input
    MessageChannel input();

    @Output
    MessageChannel output();
}

2 Destination

Destination 可以被理解为发送或接收消息的目标地点。在 Spring Cloud Stream 中，Destination 由 DestinationResolver 进行解析。它通常包括 destination name(名称), group name(组名称)等信息。

3 Channel

Channel 是指在应用程序中用来发送或接收消息的端点。Spring Cloud Stream 中的 Channel 类型主要有三种，分别是 Source, Sink 和 Processor。

Source Channel（一般用于消息的生产者）

在应用程序中使用 @Output 注解定义一个 Source Channel，发送消息到这个 Channel 的时候会自动将消息发送到相应的消息中间件目标地址上。

例如：

@EnableBinding(Source.class)
public class SampleSource {

    @Autowired
    private Source source;

    @Scheduled(fixedDelay = 1000L)
    public void sendMessage() {
        this.source.output().send(MessageBuilder.withPayload(new Message("hello")).build());
    }

}

Sink Channel（一般用于消息的消费者）

在应用程序中使用 @Input 注解定义一个 Sink Channel，当有新消息到达应用程序时，就会自动将消息从 MessageChannel 接收，并使其可供应用程序处理。

例如：

@EnableBinding(Sink.class)
public class SampleSink {

    @ServiceActivator(inputChannel = Sink.INPUT)
    public void receiveMessage(Message<String> message) {
        // handle message payload here
    }

}

Processor Channel（同时既是消息的生产者也是消费者）

Processor Channel 可以看作是 Source Channel 和 Sink Channel 的超集，既可以将数据写入（生产），又可以将数据读取（消费）。

例如：

@EnableBinding(Processor.class)
public class SampleProcessor {

    @Transformer(inputChannel = "input", outputChannel = "output")
    public String transform(String payload) {
        return payload.toUpperCase();
    }

}

4 Source和Sink

Spring Cloud Stream 提供了封装好的 Source 和 Sink 类型用于简化开发。在应用程序中使用时，借助 @EnableBinding 注解将 Source 或者 Sink 绑定到对应的 Binder 上。例如，Sink 用于消费消息，示例代码如下：

@EnableBinding(Sink.class)
public class SampleSink {

    @StreamListener(Sink.INPUT)
    public void receive(Message<String> message) {
        // handle message here
    }

}

而 Source 则用于生产消息，示例代码如下：

@EnableBinding(Source.class)
public interface SampleSource {

    @Output
    MessageChannel output();

}

@Service
public class MyService {

    private final SampleSource source;

    public MyService(SampleSource source) {
        this.source = source;
    }

    public void someMethod() {
        this.source.output().send(MessageBuilder.withPayload("hello world").build());
    }
}

三、Spring Cloud Stream的基本使用流程

1 准备工作

在一个Spring Boot应用中引入spring-cloud-starter-stream-{binder}依赖（这里的{binder}代表使用的消息中间件，如Kafka、RabbitMQ等）如果需要发送和接收消息，则还需引入spring-cloud-stream。

2 定义消息通道

通过定义@Input和@Output注解来定义输入输出通道，例如：

public interface MyProcessor {
    String INPUT = "my-input";
    String OUTPUT = "my-output";
    
    @Input(INPUT)
    SubscribableChannel input();
    
    @Output(OUTPUT)
    MessageChannel output();
}

以上代码定义了一个MyProcessor接口，有一个名为”my-input”的输入通道和一个名为”my-output”的输出通道。

3 使用Source和Sink发送和接收消息

通过使用Spring Cloud Stream提供的Source和Sink接口，我们可以方便地发送和接收消息。例如：

@Autowired
private Source source;

@Autowired
private Sink sink;

...

source.output().send(MessageBuilder.withPayload("hello").build());

String message = (String) sink.input().receive().getPayload();

以上代码示例中通过@Autowired注解自动装配了一个Source和Sink实例，并在output()方法和input()方法中分别指定了发送和接收消息的通道。

4 配置Binder与消息中间件的集成

在application.properties或application.yml配置文件中，可以通过spring.cloud.stream.{binder}.xxx配置项配置Binder的相关属性。同时也需要指定消息中间件的相关信息，如下示例：

# Kafka配置示例
spring.cloud.stream.kafka.binder.brokers=localhost:9092
spring.cloud.stream.kafka.binder.auto-create-topics=true
spring.cloud.stream.kafka.binder.configuration.foo=bar

# RabbitMQ配置示例
spring.cloud.stream.rabbit.bindings.my-output.destination=my-exchange
spring.cloud.stream.rabbit.bindings.my-output.producer.routing-key-expression=headers['myKey']
spring.cloud.stream.rabbit.bindings.my-input.destination=my-queue
spring.cloud.stream.rabbit.bindings.my-input.consumer.bindingRoutingKey=my-routing-key

四、消息处理与异步处理流程的优化

1 消息切分与批处理

使用Spring Cloud Stream可以通过配置相关参数，实现消息的切分和批量处理。具体可以参考Binder的相关文档。

2 基于函数式编程模型的消息处理方式

在基于函数式编程模型的处理方式中可以通过定义一个Function接口，并在其中编写消息处理逻辑，例如：

@Bean
public Function<String, String> uppercase() {
    return String::toUpperCase;
}

以上代码示例中，我们定义了一个名为uppercase的Bean，其类型为Function<String, String>，即将输入的字符串转换为大写后输出。

3 基于反应式编程模型的消息处理方式

在基于反应式编程模型的处理方式中可以使用reactive-streams或reactor提供的相关类和接口，对消息进行异步处理。具体可以参考Spring Cloud Stream的相关文档。

五、Spring Cloud Stream常见问题及解决方案

1 Binder的选择与配置

Binder是Spring Cloud Stream的核心组件它实现了与MQ中间件的交互。Spring Cloud Stream支持多种Binder，如RabbitMQ、Kafka等。我们需要根据实际情况选择适合的Binder，并进行相应的配置。

1.1 Binder的选择

选择Binder时需要考虑以下因素：

  • 应用对MQ中间件的依赖度
  • MQ中间件的性能和可靠性
  • 开发和维护成本

1.2 Binder的配置

Binder的配置包括通用配置和具体Binder的配置，通用配置如下：

spring.cloud.stream:
  bindings:
    input: #input定义
      destination: inputTopic #指定发送到哪个Topic
      content-type: application/json #消息类型
    output: #output定义
      destination: outputTopic #指定发送到哪个Topic
      content-type: application/json #消息类型
  binders:
    binder1: #binder定义
      type: rabbit
      environment:
        spring:
          rabbitmq:
            host: rabbit-server-host #RabbitMQ服务器主机名或IP地址
            port: 5672 #RabbitMQ服务器端口
            username: guest #用户名
            password: guest #密码

2 消息丢失和重复消费的问题

在实际业务中可能会遇到消息丢失和重复消费的问题。为了解决这些问题可以采用以下方法：

  • 持久化消息：对于重要的消息，可以将其持久化到磁盘上，一旦发生宕机等故障情况，消息不会丢失。
  • 消息去重：可以通过在消费端记录消费者已经消费的消息ID，避免重复消费。
  • 手动ACK：将消费模式从自动ACK改为手动ACK，确保消息在被正确处理后才进行ACK确认，避免重复消费。

3 如何监控和调优消息处理性能

为了保证应用的高性能和可靠性需要监控和调优消息处理性能。可以采用以下方法：

  • 监控指标：可以通过Spring Cloud Stream提供的监控指标，监控消息的发送和消费量、延迟等信息。
  • 调优参数：可以根据业务需求，调整消息的批处理大小、线程池大小等参数，提高处理性能。

六、案例分析

1 使用Spring Cloud Stream集成RabbitMQ实现消息队列

//引入相关依赖
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-stream-rabbit</artifactId>
</dependency>

//定义消息发送接口
public interface MessageSender {
    @Output("myMessageChannel")   //使用@Output注解声明消息通道名称
    MessageChannel output();
}

//定义消息接收接口
public interface MessageReceiver {
    @Input("myMessageChannel")    //使用@Input注解声明消息通道名称
    SubscribableChannel input();
}

//使用@EnableBinding注解启用绑定功能，连接RabbitMQ
@SpringBootApplication
@EnableBinding({MessageSender.class, MessageReceiver.class})
public class RabbitMQApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(RabbitMQApplication.class, args);
    }

    //在controller中注入消息发送接口，并调用output()方法发送消息
    @Autowired
    private MessageSender messageSender;

    @GetMapping("/send")
    public void sendMessage() {
        String message = "Hello RabbitMQ!";
        messageSender.output().send(MessageBuilder.withPayload(message).build());
    }

    //在Service中注入消息接收接口，并使用@StreamListener注解监听消息
    @Autowired
    private MessageReceiver messageReceiver;

    @StreamListener("myMessageChannel")
    public void receiveMessage(String message) {
        System.out.println("Received message: " + message);
    }
}

2 使用Spring Cloud Stream集成Kafka实现消息流处理

//引入相关依赖
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-stream-kafka</artifactId>
</dependency>

//定义消息发送接口
public interface MessageSender {
    @Output("myMessageChannel")   //使用@Output注解声明消息通道名称
    MessageChannel output();
}

//定义消息接收接口
public interface MessageReceiver {
    @Input("myMessageChannel")    //使用@Input注解声明消息通道名称
    SubscribableChannel input();
}

//使用@EnableBinding注解启用绑定功能，连接Kafka
@SpringBootApplication
@EnableBinding({MessageSender.class, MessageReceiver.class})
public class KafkaApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(KafkaApplication.class, args);
    }

    //在controller中注入消息发送接口，并调用output()方法发送消息
    @Autowired
    private MessageSender messageSender;

    @GetMapping("/send")
    public void sendMessage() {
        String message = "Hello Kafka!";
        messageSender.output().send(MessageBuilder.withPayload(message).build());
    }

    //在Service中注入消息接收接口，并使用@StreamListener注解监听消息
    @Autowired
    private MessageReceiver messageReceiver;

    @StreamListener("myMessageChannel")
    public void receiveMessage(String message) {
        System.out.println("Received message: " + message);
    }
}

七、小结回顾

Spring Cloud Stream的优缺点

优点：

  • 简化了消息中间件的使用复杂度，提高了开发效率。
  • 支持多种消息中间件，灵活性强。
  • 提供了一致性的编程模型，使得应用程序更易于扩展和升级。

缺点：

  • 对于某些高级配置和功能，仍然需要对消息中间件有一定的了解。

  • 运行时性能可能会受到一定影响。

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