【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

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

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