【Cloud Stream】消息驱动概述,Stream设计思想，及Stream实战，解决重复消费以及持久化

一、消息驱动概述

1.1 Cloud Stream的引入

MQ（消息中间件）分为以下四种

• ActiveMQ
• RabbitMQ
• RocketMQ
• Kafka
  

当我们在一个企业中可能存在多种中间件，但是掌握所有中间件的大牛不是很多，就引出了Stream,让我们不在关注具体MQ细节，我们只需要用一种适配器绑定的方式，自动给我们在各种MQ内切换

1.2 消息驱动是什么

• 屏蔽底层消息中间件的差异，降低切换成本，统一消息的编程模型。
• 官方定义Spring Cloud Stream是一个构建消息驱动微服务的架构。
• 应用程序通过input或者outputs来与Spring Cloud Stream中的binder交互
• 通过配置来binding（绑定），而Spring Cloud Stream得binder对象负责消息中间件交互
• 所以我们只需要搞清楚如何与Spring Cloud Stream交互就可以方便使用消息驱动得方式
• 通过使用Spring Integration来链接消息代理中间件以实现消息事件驱动
• Spring Cloud Stream为一些供应商得消息中间件产品提供了个性化的自动化配置实现，引用了发布-订阅、消息组、分区的三个核心概念
• 目前仅支持RabbitMQ、Kafka

二、设计思想

2.1 标准MQ

2.1.1 Message

生产者/消费者之间靠消息媒介传递信息内容

2.1.2 消息通道MessageChannel

消息必须走特定的通道

2.1.3 消息通道里的消息如何被消费，谁负责收发处理

消息通道MessageChannel的子接口SubscribableChannel，由MessageHandler消息处理器所订阅

2.2 为什么使用Cloud Stream

举个栗子：
 比方说我们用到了RabbitMQ和Kafka，由于这两个消息中间件的构架上的不同，像RabbitMQ有exchange,kafka有Topic和Partitions分区

这些中间件的差异导致我们实际项目开发给我们造成了一定的困扰，我们如果用了两个消息队列的其中一种，后面的业务需求，我们想往另一种消息队列进行迁移，这时候无疑就是一个灾难性的，一大堆东西都要重新推倒重新做，因为它跟我们的系统耦合了，这时候SpringCloud Stream给我们提供了一种解耦合的方式

2.2.1 stream凭什么可以统一底层差异

在没有绑定器这个概念的情况下，我们的Springboot应用要直接与消息中间件进行信息交互的时候，由于各种消息中间件构建的初中不同，他们的实现细节上会有较大的差异性。

• 通过绑定器作为中间层，完美的实现了应用程序与消息中间件细节之间的隔离
• 通过向应用程序暴露统一的Channel通道，使得应用程序不需要再考虑各种不同的消息中间件实现

2.2.2 Binder （INPUT对于消费者，OUTPUT对于生产者）

2.3 Stream中的消息通信方式遵循了发布-订阅模式

Topic主题进行广播

• 在RabbitMQ就是Exchange
• 在Kafka中就是Topic

2.4 Stream标准流程套路

2.4.1 Binder

很方便的链接中间件，屏蔽差异

2.4.2 Channel

通道，是队列Queue的一种抽象，在消息通讯系统中就是实现存储和转发的媒介，通过Channel对队列进行配置。

2.4.3 Source和Sink

简单的可理解为参照对象是Spring Cloud Stream自身，从Stream发布消息就是输出，接受消息就是输入。

2.5 编码API和常用注解

三、新建module cloud-stream-rocketmq-provider8801 消息提供者

3.1 pom

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