这期内容当中小编将会给大家带来有关怎么使用Spring Cloud Stream玩转RabbitMQ，RocketMQ和Kafka，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

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业务的发展对MQ的依赖越来越重，地位也越来越高，对它的需求也越来越多。比如顺序消费，事务消息，回溯消费等，性能方面也有更高要求。越来越多的趋势提醒我们有更好MQ方案。

假如我们将“MQ从Rabbit替换成Rocket”的方案提上议程，就会发放这是一个非常浩大的工程。以前好多服务都是用的有RabbitMQ的特征代码，如果要替换相当于所有服务的代码都要较大的更新，这带来的运营风险是巨大的，需要非常多的开发测试资源的投入。

那回头来讲，我们最开始使用rabbitmq的时候能不能尽量隐藏特征代码吗，为以后的升级替换保留可能性。

这个时候就需要使用Spring Cloud的子组件Spring Cloud Stream。它是一个构建消息驱动微服务的框架，提供一套消息订阅消费的标准为不同供应商的消息中间件进行集成。目前官方提供Kafka和RabbitMQ的集成实现，而阿里也实现对RocketMQ的集成。

一、 Spring Cloud Stream简介

Spring Cloud Stream应用由第三方的中间件组成。应用间的通信通过输入通道（input channel）和输出通道（output channel）完成。这些通道是由Spring Cloud Stream 注入的。而通道与外部的代理的连接又是通过Binder实现的。

二、 RabbitMQ集成

1. 引入包

    org.springframework.cloud
    spring-cloud-starter-stream-rabbit

2. 设置消息输入输出通道

public interface Source {
    String OUTPUT = "myOutput";

    @Output(OUTPUT)
    MessageChannel message();
}

public interface Sink {
    String INPUT = "myInput";

    @Input(INPUT)
    SubscribableChannel sub1();
}

输出通道为消息的发送方，输入通道为消息的接收方

myOutput，myInput为通道名，后续通过配置文件进行特性配置，切记两个通道的绑定最好是分开定义，不然有可能产生莫名错误

3. 消息特性配置

spring
  cloud:
    stream:
      bindings:
        myOutput:
          destination: login-user
        myInput: # 通道名，对应代码中的消费监听组
          destination: login-user # exchange
          group: logined-member   # 消费组

      rabbit:
        bindings:
          myOutput:
            producer:
              routing-key-expression: headers.routingKey   # 发送端路由key
              delayed-exchange: true    # 开启延时队列

          myInput:
            consumer:
              binding-routing-key: login.user.succeed   # 消费监听路由表达式
              delayed-exchange: true    # 开启延时队列
              auto-bind-dlq: true   # 绑定死信队列
              republish-to-dlq: true  # 重投到死信队列并带有报错信息

1) destination消息的主题名

在Rabbit中用来定义exchange以及成为queue的一部分

2) group消费组

• 没有定义消费组时，如果启动多实例则一个消息同时都消费

• 定义了消费组后，多实例共用一个queue，负载消费。从图可以看出queue名为destination.group组成

• binding-routing-key：消费路由监听表达式

• delayed-exchange： 开启延时队列

• auto-bind-dlq：开启死信队列

• republish-to-dlq：此设置可以让死信消息带报错信息

4. 消息的发送接收实现

发送消息

@Autowired
private Source source;

@GetMapping("/")
public void sendSucceed() {
    source.message().send(MessageBuilder.withPayload("Hello World...")
            .setHeader("routingKey", "login.user.succeed")
            .setHeader("version", "1.0")
            .setHeader("x-delay", 5000)
            .build());
}

这里可以为消息设置不同header，以现实不同的功能，这部分每种MQ有不同的特性，需要视情况而定

接收消息

@StreamListener(value = Sink.MY_INPUT_1, condition = "headers['version']=='1.0'")
public void receiveSucceed_v1(@Payload String message) {
    String msg = "StreamReceiver v1: " + message;
    log.error(msg);
}

5. 绑定消息通道

@EnableBinding(value = {Source.class, Sink.class})
@SpringBootApplication
public class RabbitApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(RabbitApplication.class, args);
    }
}

实现这5步就可以正常发送接收消息了，你会发现除了引入不同的包和消息特性配置外，其它的代码都是抽象代码，没有任何rabbitmq的特征代码

三、 RocketMQ集成

根据RabbitMQ的相关代码，只需要修改引入包和特片配置就可以替换成RocketMQ了（一些特性功能除外）

1. 引入包

    com.alibaba.cloud
    spring-cloud-starter-stream-rocketmq

2. 消息特征配置

spring
  cloud:
    stream:
      bindings:
        myOutput:
          destination: login-user
          content-type: application/json

        myInput: # 通道名，对应代码中的消费监听组
          destination: login-user # exchange
          group: logined-member   # 消费者组, 同组负载消费

      rocketmq:
        binder:
          name-server: 127.0.0.1:9876

四、 Kafka集成

1. 引入包

    org.springframework.cloud
    spring-cloud-stream-binder-kafka

2. 消息特征配置

spring
    cloud:
    stream:
      bindings:
        myOutput:
          destination: login-user
          content-type: application/json

        myInput: # 通道名，对应代码中的消费监听组
          destination: login-user # exchange
          group: logined-member   # 消费者组, 同组负载消费


      kafka:
        binder:
          brokers: localhost:9092         #Kafka的消息中间件服务器
          auto-create-topics: true

由上面三个简单的例子可以看出，Spring Cloud Stream对消息订阅和消费做了高度抽象，用一套代码实现多种消息中间件的支持。同时它也可以非常简单的实现多种消息中间件的混用，大大扩展了消息中间件的玩法。

上述就是小编为大家分享的怎么使用Spring Cloud Stream玩转RabbitMQ，RocketMQ和Kafka了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。