【Spring云原生系列】SpringBoot+Spring Cloud Stream：消息驱动架构（MDA）解析，实现异步处理与解耦合

🎉🎉欢迎光临，终于等到你啦🎉🎉

🏅我是苏泽，一位对技术充满热情的探索者和分享者。🚀🚀

🌟持续更新的专栏《Spring 狂野之旅：从入门到入魔》 🚀

本专栏带你从Spring入门到入魔 

这是苏泽的个人主页可以看到我其他的内容哦👇👇

努力的苏泽http://suzee.blog.csdn.net/

 

---

 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  没学过消息中间件的可以看我之前的文章Kafka、RabbitMQ

下面是正片 按照自己的口味来食用哦（有比较难懂的地方）

目录

本文是通过大量阅读 和最近的一些项目的思考和总结 写出来的 关于Spring Cloud Stream的文章不少  但我更想以观众能够轻松理解并且运用到自己的项目当中 我认为这才是技术存在的意义

Spring Cloud Stream: 消息驱动架构

引言

Spring Cloud Stream的概念和目标

 

事件驱动架构在现代微服务应用程序中的重要性

先来认识Spring Cloud Stream架构

消息驱动架构（MDA）

两者之间的关系

Spring Cloud Stream作为实现MDA的框架 他是怎么做的呢？  我把他分成以下几点：

那么我们了解了其思想和架构 我们要如何建立到我们自己的项目当中应用这种方式呢？  这是一个很关键的问题

实例讲解

步骤 1: 定义平台无关模型（PIM）

步骤 2: 配置消息中间件绑定器

步骤 3: 实现消息转换和处理

步骤 4: 实现消息发送和接收的代码

步骤 5: 实现业务逻辑

以上就是一个很简单的MDA框架的业务demo的实现啦 再结合中间件的知识学习加以实践 就能较好的构建一个云原生的项目啦

希望能够帮到有需要的读者 如有纰漏  望指出！

关注我 深入学习Spring云原生系列！一起努力~ 

---

 

Spring Cloud Stream: 消息驱动架构

引言

随着云计算、微服务和大数据技术的快速发展，构建可扩展、高性能和弹性的应用程序变得越来越重要。为了满足这些要求，许多开发人员转向了事件驱动架构，它允许应用程序通过基于事件的方式相互通信，从而提高了系统的响应速度和伸缩性。在这个背景下，Spring Cloud Stream应运而生，它是一个用于构建基于事件驱动的微服务应用程序的框架，可以与现有的消息中间件（如Apache Kafka和RabbitMQ）无缝集成。

Spring Cloud Stream的概念和目标

Spring Cloud Stream是一个用于构建基于事件驱动的微服务应用程序的框架，其核心目标是简化开发过程，降低消息通信的复杂性，从而使开发人员能够专注于编写业务逻辑。Spring Cloud Stream通过提供Binder抽象，将应用程序与消息中间件解耦，让开发人员无需关心底层通信细节。同时，它还提供了一套丰富的API和特性，如消息分组、分区和错误处理，使得构建强大、可扩展的事件驱动应用程序变得更加简单。

 

事件驱动架构在现代微服务应用程序中的重要性

事件驱动架构是指应用程序组件之间通过事件进行通信的架构。在这种架构中，组件之间的通信是异步的，基于发布-订阅模式，这有助于实现以下几个关键优势：

1. 可伸缩性：应用程序可以通过增加或减少组件实例来应对不断变化的负载，而不会对整个系统产生负面影响。
2. 解耦：组件之间的通信是基于事件的，它们无需知道对方的内部实现，这有助于降低系统的复杂性和维护成本。
3. 高性能：事件驱动架构允许应用程序以并行方式处理事件，从而提高了系统的响应速度和吞吐量。
4. 弹性：由于组件之间的通信是异步的，当某个组件出现故障时，其他组件可以继续处理事件，降低了单点故障的风险。

先来认识Spring Cloud Stream架构

 

消息驱动架构（MDA）

想象一下，我们要建造一座房子。传统的方式是，我们需要手工完成从设计到建造的每一个步骤。我们首先创建设计图纸，然后按照图纸上的规格和要求一步步地建造房子。

而在MDA的方式下，我们使用了一种自动化的工具来简化这个过程。我们首先创建一个高度抽象的模型，就像是一个概念上的房子草图。这个模型与具体的实现技术无关，只关注房子的整体结构和功能。

接下来，我们使用工具将这个高级模型转换为与特定实现技术相关的模型，就像是根据草图创建了一份针对具体施工工艺的图纸。例如，我们可以将高级模型转换为使用钢筋混凝土结构的房子模型。

最后，我们使用工具将这个特定实现技术的模型转换为实际的代码，就像是根据图纸建造房子的过程。这些代码与应用技术密切相关，最终实现了我们所设计的系统。

这种方式的好处是，自动化工具帮助我们完成了从高级模型到具体代码的转换，省去了手工操作的繁琐过程。这样，开发人员可以更加清晰地理解整个系统的架构，而不会受到具体实现技术的干扰。同时，对于复杂的系统，也减少了开发人员的工作量。

两者之间的关系

Spring Cloud Stream作为实现MDA的框架 他是怎么做的呢？  我把他分成以下几点：

1. 定义平台无关模型（PIM）：
   在Spring Cloud Stream中，你可以定义一个高度抽象的PIM，它描述了消息的生产者和消费者之间的通信和交互方式，而与具体的消息中间件实现无关。PIM可以包括消息的格式、结构、交换模式等。这个PIM可以作为系统设计的核心模型，独立于具体的实现技术。

2. 选择和配置绑定器（Binder）：
   Spring Cloud Stream提供了与多种消息中间件集成的绑定器，如Kafka、RabbitMQ等。绑定器可以将PIM与特定的消息中间件进行连接，使得消息的发送和接收可以与具体的消息中间件实现进行交互。通过选择和配置适当的绑定器，你可以将PIM转换为特定的平台相关模型（PSM），以便与消息中间件进行通信。

3. 实现消息转换和处理：
   Spring Cloud Stream提供了消息转换的机制，允许你定义如何将原始消息转换为特定的领域对象，并在消费者之间传递。你可以使用消息转换器来处理消息的序列化和反序列化，以及将消息转换为应用程序所需的数据结构。这样，你可以在系统中实现解耦合和灵活的消息处理。

4. 自动化生成代码：
   Spring Cloud Stream提供了自动化的代码生成能力，将PSM转换为具体的代码实现。你只需要定义好PIM和PSM之间的映射关系，Spring Cloud Stream会根据这些映射关系自动生成生产者和消费者的代码，从而实现消息的发送和接收。这样，你可以专注于定义PIM和PSM，并通过自动生成的代码实现实际的消息处理逻辑。

那么我们了解了其思想和架构 我们要如何建立到我们自己的项目当中应用这种方式呢？  这是一个很关键的问题

实例讲解

拿之前做过的一个商城系统来说，其中包含订单服务和库存服务之间的消息通信。订单服务负责接收订单创建请求并发送订单信息给库存服务，库存服务接收订单信息并更新库存。

步骤 1: 定义平台无关模型（PIM）

在订单服务和库存服务之间定义一个平台无关模型，例如一个名为Order的Java类，表示订单信息。

public class Order {
    private String orderId;
    private String productId;
    private int quantity;
    // 其他订单相关的属性和方法
    
    // Getters and setters
}

步骤 2: 配置消息中间件绑定器

在订单服务和库存服务的配置文件中，配置Spring Cloud Stream使用合适的消息中间件绑定器。在这个例子中，我们使用RabbitMQ作为消息中间件。

订单服务的配置文件（application.properties）：

spring.cloud.stream.bindings.sendOrder-out-destination=order-exchange

库存服务的配置文件（application.properties）：

spring.cloud.stream.bindings.receiveOrder-in-destination=order-exchange

步骤 3: 实现消息转换和处理

在订单服务中，定义一个消息发送接口并实现消息转换和发送逻辑。

@EnableBinding(OrderSource.class)
public class OrderService {
    
    @Autowired
    private OrderSource orderSource;
    
    public void createOrder(Order order) {
        // 执行订单创建逻辑
        
        // 发送订单消息
        orderSource.sendOrder().send(MessageBuilder.withPayload(order).build());
    }
}
 
interface OrderSource {
    @Output("sendOrder")
    MessageChannel sendOrder();
}

在库存服务中，定义一个消息接收接口并实现消息处理逻辑。

@EnableBinding(OrderSink.class)
public class InventoryService {
    
    @StreamListener(target = "receiveOrder")
    public void handleOrder(Order order) {
        // 执行库存更新逻辑
    }
}
 
interface OrderSink {
    @Input("receiveOrder")
    SubscribableChannel receiveOrder();
}

步骤 4: 实现消息发送和接收的代码

在订单服务中，定义一个消息发送接口并实现消息发送逻辑。

@EnableBinding(OrderSource.class)
public class OrderService {
    
    @Autowired
    private OrderSource orderSource;
    
    public void createOrder(Order order) {
        // 执行订单创建逻辑
        
        // 发送订单消息
        orderSource.sendOrder().send(MessageBuilder.withPayload(order).build());
    }
}
 
interface OrderSource {
    @Output("sendOrder")
    MessageChannel sendOrder();
}

在库存服务中，定义一个消息接收接口并实现消息处理逻辑。

@EnableBinding(OrderSink.class)
public class InventoryService {
    
    @StreamListener(target = "receiveOrder")
    public void handleOrder(Order order) {
        // 执行库存更新逻辑
    }
}
 
interface OrderSink {
    @Input("receiveOrder")
    SubscribableChannel receiveOrder();
}

步骤 5: 实现业务逻辑

根据具体的业务需求，在订单服务和库存服务中编写业务逻辑来处理接收到的消息。例如，在库存服务中，你可以根据接收到的订单消息更新库存信息。

@EnableBinding(OrderSink.class)
public class InventoryService {
    
    @Autowired
    private InventoryRepository inventoryRepository;
    
    @StreamListener(target = "receiveOrder")
    public void handleOrder(Order order) {
        // 根据订单消息更新库存信息
        String productId = order.getProductId();
        int quantity = order.getQuantity();
        
        // 执行库存更新逻辑
        inventoryRepository.updateInventory(productId, quantity);
    }
}

以上就是一个很简单的MDA框架的业务demo的实现啦 再结合中间件的知识学习加以实践 就能较好的构建一个云原生的项目啦

---

希望能够帮到有需要的读者 如有纰漏  望指出！

关注我 深入学习Spring云原生系列！一起努力~