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「分区支持」

Spring Cloud Stream支持在一个应用程序的多个实例之间数据分区，在分区的情况下，物理通信介质(例如，topic代理)被视为多分区结构。一个或多个生产者应用程序实例将数据发送给多个消费应用实例，并保证共同的特性的数据由相同的消费者实例处理。

Spring Cloud Stream提供了一个通用的抽象，用于统一方式进行分区处理，因此分区可以用于自带分区的代理(如kafka)或者不带分区的代理(如rabbiemq)

分区在有状态处理中是一个很重要的概念，其重要性体现在性能和一致性上，要确保所有相关数据被一并处理，例如，在时间窗平均计算的例子中，给定传感器测量结果应该都由同一应用实例进行计算。

Spring Cloud Stream 总结

本文是 Spring Cloud Stream 的第一篇，我们介绍了到底什么是Spring Cloud Stream以及相关知识点的解读，帮助我们从整体上认识Spring Cloud Stream。
 

Spring Cloud Stream由一个中立的中间件内核组成。

Spring Cloud Stream会注入输入和输出的channels，应用程序通过这些channels与外界通信，而channels则是通过一个明确的中间件Binder与外部brokers连接。

「Channel」

Channel描述的是消息从应用程序和Binder之间的流通的通道，也就是Application Model中的input和output。

「Binder」

Binder是Spring Cloud Stream中一个非常重要的概念，它是应用程序和消息中间件的中间层，完美屏蔽了不同消息中间件的实现差异，可以简单的类比为Adapter。

Spring Cloud Stream官方提供了spring-cloud-stream-binder-kafka和spring-cloud-stream-binder-rabbit两款主流消息中间件的Binder实现。并且还提供了专门用于测试的TestSupportBinder，开发者可以直接使用它来对通道的接收内容进行断言测试。

当然，Spring Cloud Stream也允许开发者通过它的SPI来实现其他MQ的Binder。目前已有多款MQ产品提供了第三方Binder实现，参考官方文档Binder Implementions。如要实现自己的Binder可以参考官方文档Binder SPI。

「Bindings」

Binding是用于描述MQ中间件到应用程序的桥梁模型，即是对于Binder加上inputs和outputs各个channel的绑定关系的描述

「各大消息中间件的绑定抽象」

Spring Cloud Stream提供对Kafka，Rabbit MQ，Redis，和Gemfire的Binder实现。Spring Cloud Stream还包括了一个TestSupportBinder，TestSupportBinder预留一个未更改的channel以便于直接地、可靠地和channels通信。

（编辑：淮安站长网）

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