分析Springcloud Stream 消费者端的工作流程

OPAL-RT电力系统实时仿真与沉浸式技术应用解析 电力系统实时仿真技术通过微秒级时间步长的高精度计算,实现对电网动态行为的准确模拟。其核心原理基于实时操作系统和专用硬件架构,确保仿真过程与物理时间严格同步。在技术价值层面,实时仿真为电力系统稳定性分析、新能源并网研究提供了可靠的数字孪生平台。特别是在智能电网和可再生能源集成领域,硬件在环测试能够验证保护装置和控制策略的实际性能。随着可视化技术的进步,沉浸式仿真通过3D渲染和交互式操作,将抽象的电力数据转化为直观的视觉体验。本文以OPAL-RT平台在IEEE PES GM 2026的演示为例,展示了如何将实时 阅读详情

通过分析SpringCloud Stream 消费者端的工作流程,涉及到的主要依赖有:
spring-cloud-stream
spring-rabbit
spring-amqp
spring-messaging
amqp-client

消息驱动

1 分析过程

1.1 准备工作

案例中通过rabbitMQ作为消息中间件,完成SpringCloud Stream消息驱动的分析

1.2 消息生产者

1.2.1 创建工程引入依赖
<dependencies>
   <dependency>
       <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
       <artifactId>spring-cloud-stream</artifactId>
   </dependency>
   <dependency>
       <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
       <artifactId>spring-cloud-starter-stream-rabbit</artifactId>
   </dependency>
   <dependency>
       <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
       <artifactId>spring-cloud-stream-binder-rabbit</artifactId>
   </dependency>
</dependencies>
1.2.2 定义BINGDING

发送消息时需要定义一个接口,不同的是接口方法的返回对象是 MessageChannel,下面是 Spring Cloud Stream 内置的接口:

public interface Source {

String OUTPUT = "output";

 @Output(Source.OUTPUT)
 MessageChannel output();
}

这就接口声明了一个 binding 命名为 “output”。这个binding 声明了一个消息输出流,也就是消息的生产者。

1.2.3 配置APPLICATION.YML
server:
 port: 7001 #服务端口
spring:
 application:
   name: stream_producer #指定服务名
 rabbitmq:
   addresses: 192.168.142.128
   username: root
   password: 123456
   virtual-host: /test
 cloud:
   stream:
     bindings:
       output:
         destination: root-default #指定消息发送的目的地,在rabbitmq中,发送到一个root-default的exchange中
     binders:  #配置绑定器
       defaultRabbit:
         type: rabbit
1.2.4 测试发送消息
* 启动类
* 入门案例:
*      1.引入依赖
*      2.配置application.yml文件
*      3.发送消息的话,定义一个通道接口,通过接口中内置的messagechannel
*                      SpringCloudStream中内置接口  Source
*      4.@EnableBinding : 绑定对应通道
*      5.发送消息的话,通过MessageChannel发送消息
*                      如果需要MessageChannel --> 通过绑定的内置接口获取
*
* @author
*/
@SpringBootApplication
@EnableBinding(Source.class)
public class ProducerApplicationDemo implements CommandLineRunner {

   @Autowired
   private MessageChannel output;

   public static void main(String[] args) {
       SpringApplication.run(ProducerApplicationDemo.class);
   }

   @Override
   public void run(String... args) throws Exception {
       //发送MQ消息
       //messagesBuilder:工具类:创建消息
       output.send(MessageBuilder.withPayload("hello world").build());
   }
}

1.3 消息消费者

1.3.1 创建工程引入依赖
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-stream</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-stream-rabbit</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-stream-binder-rabbit</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
1.3.2 定义BINGDING

同发送消息一致,在Spring Cloud Stream中接受消息,需要定义一个接口,如下是内置的一个接口。

public interface Sink {

String INPUT = "input";

@Input(Sink.INPUT)
SubscribableChannel input();

}

注释 @Input 对应的方法,需要返回 SubscribableChannel ,并且参入一个参数值。
这就接口声明了一个 binding 命名为 “input” 。

1.3.3 配置APPLICATION.YML
server:
  port: 7002 #服务端口
spring:
  application:
    name: rabbitmq-consumer #指定服务名
  rabbitmq:
    addresses: 192.168.142.128
    username: wgy
    password: 123456
    virtual-host: /test
  cloud:
    stream:
      bindings:
        input:  #内置的获取消息的通道 , 从wgy-default中获取消息
          destination: wgy-default
      binders:
        defaultRabbit:
          type: rabbit
1.3.4 测试
/**
 * 启动类
 * 入门案例:
 *      1.引入依赖
 *      2.配置application.yml
 *      3.需要配置一个通道的接口
 *              内置获取消息的通道接口 sink
 *      4.绑定通道
 *      5.配置一个监听方法 : 当程序从中间件获取数据之后,执行的业务逻辑方法
 *              需要在监听方法上配置@StreamListener
 *
 * @author 
 */
@SpringBootApplication
@EnableBinding(Sink.class)
public class ConsumerApplicationDemo {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ConsumerApplicationDemo.class);
    }

    /**
     * 监听binding中的消息
     * @param message
     */
    @StreamListener(Sink.INPUT)
    public void input(String message) {
        System.out.println("获取到消息:" + message);
    }
}

1.4 定义工具类

1.4.1 消息生产者
/**
 * 负责向中间件发送数据
 *
 * @author
 */
@Component
@EnableBinding(Source.class)
public class MessageSender {

    @Autowired
    private MessageChannel output;

    /**
     * 发送消息
     *
     * @param obj
     */
    public void send(Object obj) {
        output.send(MessageBuilder.withPayload(obj).build());
    }
}
1.4.2 消息消费者
/**
 * 负责向中间件获取数据
 *
 * @author
 */
@Component
@EnableBinding(Sink.class)
public class MessageListener {

    /**
     * 监听binding中的消息
     *
     * @param message
     */
    @StreamListener(Sink.INPUT)
    public void input(String message) {
        System.out.println("获取到消息:" + message);
    }
}
1.4.3 测试
/**
 * 测试类
 *
 * @author
 */
@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
@SpringBootTest
public class ProducerTest {

    @Autowired
    private MessageSender messageSender;

    @Test
    public void testSend() {
        messageSender.send("hello 工具类");
    }
}

具体如下图所示:
在这里插入图片描述

2 自定义消息通道

Spring Cloud Stream 内置了两种接口,分别定义了 binding 为 “input” 的输入流,和 “output” 的输出流,而在我们实际使用中,往往是需要定义各种输入输出流。使用方法也很简单。

/**
 * 自定义的消息通道
 *
 * @author
 */
public interface MyProcessor {

    /**
     * 消息生产者的配置
     */
    String MYOUTPUT = "myoutput";

    /**
     * 消息消费者的配置
     */
    String MYINPUT = "myinput";

    @Output("myoutput")
    MessageChannel myoutput();

    @Input("myinput")
    SubscribableChannel myinput();
}
  • 一个接口中,可以定义无数个输入输出流,可以根据实际业务情况划分。上述的接口,定义了一个订单输入,和订单输出两个 binding。
  • 使用时,需要在@EnableBinding注解中,添加自定义的接口。
  • 使用@StreamListener做监听的时候,需要指定MyProcessor.MYINPUT

2.1 消息生产者

/**
 * 负责向中间件发送数据
 *
 * @author
 */
@Component
@EnableBinding(MyProcessor.class)
public class MessageSender {

    @Autowired
    @Qualifier(value = "myoutput")
    private MessageChannel myoutput;

    /**
     * 发送消息
     *
     * @param obj
     */
    public void send(Object obj) {
        myoutput.send(MessageBuilder.withPayload(obj).build());
    }
}
server:
  port: 7001 #服务端口
spring:
  application:
    name: stream_producer #指定服务名
  rabbitmq:
    addresses: 192.168.142.128
    username: root
    password: 123456
    virtual-host: /test
  cloud:
    stream:
      bindings:
        output:
          destination: root-default #指定消息发送的目的地,在rabbitmq中,发送到一个root-default的exchange中
        myoutput:
          destination: root-custom-output
      binders:  #配置绑定器
        defaultRabbit:
          type: rabbit

2.2 消息消费者

/**
 * 负责向中间件获取数据
 *
 * @author
 */
@Component
@EnableBinding(MyProcessor.class)
public class MessageListener {

    /**
     * 监听binding中的消息
     *
     * @param message
     */
    @StreamListener(MyProcessor.MYINPUT)
    public void input(String message) {
        System.out.println("获取到消息:" + message);
    }
}
server:
  port: 7002 #服务端口
spring:
  application:
    name: rabbitmq-consumer #指定服务名
  rabbitmq:
    addresses: 192.168.142.128
    username: root
    password: 123456
    virtual-host: /test
  cloud:
    stream:
      bindings:
        input:  #内置的获取消息的通道 , 从root-default中获取消息
          destination: root-default
        myinput:
          destination: root-custom-output
      binders:
        defaultRabbit:
          type: rabbit

3 消息分组

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同一个消息通道的目标主题(Topic)上。默认情况下,当生产者发出一条消息到绑定通道上,这条消息会产生多个副本被每个消费者实例接收和处理,但是有些业务场景之下,我们希望生产者产生的消息只被其中一个实例消费,这个时候我们需要为这些消费者设置消费组来实现这样的功能。
在这里插入图片描述

实现的方式非常简单,我们只需要在服务消费者端设置属性即可,如以下实现:

server:
  port: 7002 #服务端口
spring:
  application:
    name: rabbitmq-consumer #指定服务名
  rabbitmq:
    addresses: 192.168.142.128
    username: root
    password: 123456
    virtual-host: /test
  cloud:
    stream:
      bindings:
        input:  #内置的获取消息的通道 , 从root-default中获取消息
          destination: root-default
        myinput:
          destination: root-custom-output
          group: group1 #设置消息的组名称(同名组中的多个消费者,只会有一个去消费消息)
      binders:
        defaultRabbit:
          type: rabbit

在同一个group中的多个消费者只有一个可以获取到消息并消费

4 消息分区

有一些场景需要满足, 同一个特征的数据被同一个实例消费, 比如同一个id的传感器监测数据必须被同一个实例统计计算分析, 否则可能无法获取全部的数据。又比如部分异步任务,首次请求启动task,二次请求取消task,此场景就必须保证两次请求至同一实例.

4.1 消息消费者0

server:
  port: 7002 #服务端口
spring:
  application:
    name: rabbitmq-consumer #指定服务名
  rabbitmq:
    addresses: 192.168.142.128
    username: root
    password: 123456
    virtual-host: /test
  cloud:
    stream:
      instanceCount: 2  #消费者总数
      instanceIndex: 0  #当前消费者的索引
      bindings:
        input:  #内置的获取消息的通道 , 从root-default中获取消息
          destination: root-default
        myinput:
          destination: root-custom-output
          group: group1 #设置消息的组名称(同名组中的多个消费者,只会有一个去消费消息)
          consumer:
            partitioned: true  #开启分区支持
      binders:
        defaultRabbit:
          type: rabbit

从上面的配置中,我们可以看到增加了这三个参数:

  • spring.cloud.stream.bindings.input.consumer.partitioned :通过该参数开启消费者分区功能;
  • spring.cloud.stream.instanceCount:该参数指定了当前消费者的总实例数量;
  • spring.cloud.stream.instanceIndex :该参数设置当前实例的索引号,从0开始,最大值为spring.cloud.stream.instanceCount 参数 - 1。我们试验的时候需要启动多个实例,可以通过运行参数来为不同实例设置不同的索引值。

4.2 消息消费者1

server:
  port: 7003 #服务端口
spring:
  application:
    name: rabbitmq-consumer #指定服务名
  rabbitmq:
    addresses: 192.168.142.128
    username: root
    password: 123456
    virtual-host: /test
  cloud:
    stream:
      instanceCount: 2  #消费者总数
      instanceIndex: 1  #当前消费者的索引
      bindings:
        input:  #内置的获取消息的通道 , 从root-default中获取消息
          destination: root-default
        myinput:
          destination: root-custom-output
          group: group1 #设置消息的组名称(同名组中的多个消费者,只会有一个去消费消息)
          consumer:
            partitioned: true  #开启分区支持
      binders:
        defaultRabbit:
          type: rabbit

4.3 消息生产者

server:
  port: 7001 #服务端口
spring:
  application:
    name: stream_producer #指定服务名
  rabbitmq:
    addresses: 192.168.142.128
    username: root
    password: 123456
    virtual-host: /test
  cloud:
    stream:
      bindings:
        output:
          destination: rootdefault #指定消息发送的目的地,在rabbitmq中,发送到一个root-default的exchange中
        myoutput:
          destination: root-custom-output
          producer:
            partition-key-expression: payload  #分区关键字   对象中的id,对象
            partition-count: 2  #分区大小
      binders:  #配置绑定器
        defaultRabbit:
          type: rabbit

从上面的配置中,我们可以看到增加了这两个参数:

  • spring.cloud.stream.bindings.output.producer.partitionKeyExpression :通过该参数指定了分区键的表达式规则,我们可以根据实际的输出消息规则来配置SpEL来生成合适的分区键;
  • spring.cloud.stream.bindings.output.producer.partitionCount :该参数指定了消息分区的数量。

到这里消息分区配置就完成了,我们可以再次启动这两个应用,同时消费者启动多个,但需要注意的是要为消费者指定不同的实例索引号,这样当同一个消息被发给消费组时,我们可以发现只有一个消费实例在接收和处理这些相同的消息。

Spring Cloud Stream微服务消息框架原理及实例解析 主要介绍了Spring Cloud Stream微服务消息框架原理及实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 立即下载

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BAStriver的博客 452

springcloud+stream+kafka消息队列堆积问题

问题背景:第三方主动推送接口,把数据推到我们的消息队列中,然后我们再消费,测试的时候挺正常,结果上线后就消费不掉了 显示找是不是哪里出错了,我们用的阿里的k8s,开始没开日志服务,每个容器只能看到最新200条的日志,最开始发现一个feign超时的错误,想是不是超时然后负载均衡调用其他service,这样我们有三个service,超时设置的1分钟,那岂不是每条最多要执行三分钟,然后我把超时时间设置成了一小时试一下,结果还不行,超时错误没了,一切看起来都没问题 然后又想到是不是feign调用报错了,然后在f

wafangdianwangning的博客 1662

SpringCloud 【七】消息驱动(Stream) 和 分布式链路跟踪(Sleuth)

Stream 和 Sleuth???? SpringCloud Stream消息驱动一、消息驱动概述(1) 是什么(2) 设计思想① 标准MQ② 为什么用CloudStream③ Stream中的消息通讯方式遵循了发布-订阅模式(3) Springcloud Stream标准流程套路(4) 编码API和常用注解二、案例说明三、消息驱动之生产者(1) 新建模块:cloud-stream-rabbitmq-provider8801(2) 配置 pom.xml(3) 配置 application.yml(4) 创

黑桃 1349

Java B2B2C多用户商城 springcloud架构-Stream 构建消息驱动的微服务框架

Spring Cloud Stream,用精简的语言概括,他本质上其实就是让开发人员使用消息中间件变得简单。他基于Spring Integration并利用Spring Boot提供了自动配置,提供了极为方便的消息中间件使用体验。看到这里会有人认 为这个开源项目没有什么了不起,基于这个点的开源包有很多,甚至自己已经熟知某种中间件的编码语法何苦重复造轮子,...

weixin_34400525的博客 143

SpringCloud 2020新版视频发布

今天分享一份Spring Cloud 2020年最新的教程,尚硅谷刚发布不久,这次挺多组件选型变动了。课程介绍教程重点讲解了SpringCloud各种组件停止更新进入维护阶段后,后续技...

码猿技术专栏 2307
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