spring stream http 流式计算

   http 请求源,是监听http请求,并发送消息给kafka 消息中间件,其中,消息的格式为 Content-Type matches text/* or application/json 发送的string 类型,否则为字节数组的形式。应用场景,比如流量统计,http的监听等。

数据源需要引入的包为

<dependency>
   <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
   <artifactId>spring-cloud-starter-config</artifactId>
</dependency>
<dependency>
   <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
   <artifactId>spring-cloud-starter-stream-kafka</artifactId>
</dependency>
<dependency>
   <groupId>org.springframework.cloud.stream.app</groupId>
   <artifactId>spring-cloud-starter-stream-source-http</artifactId>
   <version>1.2.1.BUILD-SNAPSHOT</version>
</dependency>
<dependency>
   <groupId>org.springframework.boot</groupId>
   <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
   <scope>test</scope>
</dependency>

设置数据源


import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.stream.app.http.source.HttpSourceConfiguration;
import org.springframework.context.annotation.Import;

@SpringBootApplication
@Import(HttpSourceConfiguration.class)
public class YtxNginxSourceApplication {


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

}

http 接受的sink为

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.stream.annotation.EnableBinding;
import org.springframework.cloud.stream.annotation.StreamListener;
import org.springframework.cloud.stream.messaging.Sink;

@SpringBootApplication
@EnableBinding(Sink.class)
public class YtxNginxTransformApplication {

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

   @StreamListener(Sink.INPUT)
   public void log(String payload){
      System.out.println(payload);
   }

}

注意:

1、需要导入仓库地址

<repositories>
   <repository>
      <id>libs-snapshot-local</id>
      <url>http://repo.spring.io/libs-snapshot-local</url>
   </repository>
</repositories>
2、需要指定路径为/foo等,不能使用默认的/

3、指定参数为

http.secured=false
http.pathPattern=/foo

配置好以上参数后,可以通过http://localhost:8080/foo 的post 请求数据,请求数据的body 可以设置为任何字符串

其中参考的源代码为:

https://github.com/spring-cloud-stream-app-starters/http


### Spring与阿里云AI服务的流式返回功能实现 为了实现Spring框架与阿里云AI服务之间的流式返回功能,可以采用以下方法: #### 1. 阿里云AI服务接口调用 通过阿里云提供的API网关或SDK来访问其AI服务能力。通常情况下,这些API支持HTTP请求方式,并允许开发者自定义数据传输模式。如果目标是实现流式响应,则需确认所使用的具体AI服务是否支持Server-Sent Events (SSE) 或 HTTP/2 流式协议[^1]。 对于不原生支持流式的API,可以通过中间层代理的方式模拟流式行为。例如,在`cross-cloud`项目中提到的技术栈可能涉及微服务架构下的事件驱动模型,这为构建高效的实时通信提供了基础思路。 #### 2. 使用Spring WebFlux处理异步流式数据 Spring Framework中的WebFlux模块专为反应式编程设计,非常适合用来开发基于非阻塞I/O的操作场景。以下是利用Spring Boot和WebFlux创建一个简单的REST端点以接收来自阿里云AI服务的数据并将其作为流式响应发送给客户端的例子: ```java import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import reactor.core.publisher.Flux; @RestController public class StreamController { @GetMapping(value = "/stream", produces = "text/event-stream") // SSE MIME type public Flux<String> streamResponse() { return Flux.interval(Duration.ofSeconds(1)) // Simulate a data source that emits every second. .map(sequence -> "Data chunk: " + sequence); } } ``` 上述代码片段展示了如何设置一个能够持续推送更新至前端用户的控制器方法。实际应用时应替换掉伪随机数生成逻辑部分,改为从阿里云获取真实的结果集[^2]。 #### 3. 虚拟节点扩展能力(可选) 如果有更高性能需求或者希望简化资源管理流程的话,还可以考虑引入像Virtual Kubelet这样的工具来动态分配计算单元执行特定任务实例[^3]。它可以帮助我们更灵活地应对突发流量高峰期间可能出现的服务压力问题。 ---
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