【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

本文涉及的产品
全局流量管理 GTM,标准版 1个月
云解析 DNS,旗舰版 1个月
公共DNS(含HTTPDNS解析),每月1000万次HTTP解析
简介: 【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

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KafkaRabbitMQ


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。


  1. 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。


  1. 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。


  1. 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

相关文章
|
13天前
|
运维 Cloud Native 持续交付
深入理解云原生架构及其在现代企业中的应用
随着数字化转型的浪潮席卷全球,企业正面临着前所未有的挑战与机遇。云计算技术的迅猛发展,特别是云原生架构的兴起,正在重塑企业的IT基础设施和软件开发模式。本文将深入探讨云原生的核心概念、关键技术以及如何在企业中实施云原生策略,以实现更高效的资源利用和更快的市场响应速度。通过分析云原生架构的优势和面临的挑战,我们将揭示它如何助力企业在激烈的市场竞争中保持领先地位。
|
11天前
|
Kubernetes Cloud Native 微服务
探索云原生技术:容器化与微服务架构的融合之旅
本文将带领读者深入了解云原生技术的核心概念,特别是容器化和微服务架构如何相辅相成,共同构建现代软件系统。我们将通过实际代码示例,探讨如何在云平台上部署和管理微服务,以及如何使用容器编排工具来自动化这一过程。文章旨在为开发者和技术决策者提供实用的指导,帮助他们在云原生时代中更好地设计、部署和维护应用。
|
10天前
|
运维 监控 持续交付
微服务架构解析:跨越传统架构的技术革命
微服务架构(Microservices Architecture)是一种软件架构风格,它将一个大型的单体应用拆分为多个小而独立的服务,每个服务都可以独立开发、部署和扩展。
101 36
微服务架构解析:跨越传统架构的技术革命
|
15天前
|
存储 Linux API
深入探索Android系统架构:从内核到应用层的全面解析
本文旨在为读者提供一份详尽的Android系统架构分析,从底层的Linux内核到顶层的应用程序框架。我们将探讨Android系统的模块化设计、各层之间的交互机制以及它们如何共同协作以支持丰富多样的应用生态。通过本篇文章,开发者和爱好者可以更深入理解Android平台的工作原理,从而优化开发流程和提升应用性能。
|
10天前
|
运维 Cloud Native 持续交付
云原生技术深度探索:重塑现代IT架构的无形之力####
本文深入剖析了云原生技术的核心概念、关键技术组件及其对现代IT架构变革的深远影响。通过实例解析,揭示云原生如何促进企业实现敏捷开发、弹性伸缩与成本优化,为数字化转型提供强有力的技术支撑。不同于传统综述,本摘要直接聚焦于云原生技术的价值本质,旨在为读者构建一个宏观且具体的技术蓝图。 ####
|
17天前
|
弹性计算 持续交付 API
构建高效后端服务:微服务架构的深度解析与实践
在当今快速发展的软件行业中,构建高效、可扩展且易于维护的后端服务是每个技术团队的追求。本文将深入探讨微服务架构的核心概念、设计原则及其在实际项目中的应用,通过具体案例分析,展示如何利用微服务架构解决传统单体应用面临的挑战,提升系统的灵活性和响应速度。我们将从微服务的拆分策略、通信机制、服务发现、配置管理、以及持续集成/持续部署(CI/CD)等方面进行全面剖析,旨在为读者提供一套实用的微服务实施指南。
|
13天前
|
弹性计算 运维 Cloud Native
云原生架构的崛起与未来展望
在数字化转型的浪潮中,云原生架构凭借其高效、灵活和可扩展的特性,正逐渐成为企业IT战略的核心。本文旨在探讨云原生架构的定义、关键特性、实施优势以及面临的挑战,同时展望未来的发展趋势。通过深入分析,我们期望为读者提供一个关于云原生架构全面而深入的视角,助力企业在云计算时代做出更明智的决策。
28 3
|
15天前
|
Cloud Native API 持续交付
云原生时代的微服务架构设计
随着云计算的蓬勃发展,云原生概念逐渐成为IT行业的热点。本文将通过深入浅出的方式,介绍在云原生环境下,如何设计一个高效、可扩展的微服务架构。文章不仅涉及理论概念,还将结合实际代码示例,帮助读者理解微服务架构的核心要素和设计原则,以及如何在云平台上实现这些设计。
|
16天前
|
SQL 数据可视化 数据库
多维度解析低代码:从技术架构到插件生态
本文深入解析低代码平台,从技术架构到插件生态,探讨其在企业数字化转型中的作用。低代码平台通过图形化界面和模块化设计降低开发门槛,加速应用开发与部署,提高市场响应速度。文章重点分析开源低代码平台的优势,如透明架构、兼容性与扩展性、可定制化开发等,并详细介绍了核心技术架构、数据处理与功能模块、插件生态及数据可视化等方面,展示了低代码平台如何支持企业在数字化转型中实现更高灵活性和创新。
39 1
|
16天前
|
SQL 数据可视化 数据库
多维度解析低代码:从技术架构到插件生态
本文深入解析低代码平台,涵盖技术架构、插件生态及应用价值。重点介绍开源低代码平台的优势,如透明架构、兼容性与扩展性、可定制化开发,以及其在数据处理、功能模块、插件生态等方面的技术特点。文章还探讨了低代码平台的安全性、权限管理及未来技术趋势,强调其在企业数字化转型中的重要作用。
32 1

推荐镜像

更多