Spring Cloud Stream，MQ基石，兵马未动，粮草先行！

觉后不止明月上，满身花影倩人扶。

背景

首先，在微服务的架构下，一个应用被拆分为多个服务，各个服务之间通信来完成一个应用的整体功能。我们可以把服务之间的通信分为两种：

• HTTP/RPC通信，优点是实时通信，缺点是服务之间的耦合度高。
• 消息通信，优点是服务之间耦合性低，但缺点也很明显，不能完成实时通信。

根据不同的业务场景，会使用不同的通信方式，比如给用户发短信或者邮件这种业务我们会使用RocketMQ这类的消息通信来实现。

RocketMQ应用场景

应用场景大家应该都不陌生，首先消息通信肯定是发生在多个服务之间的，那多个服务之间直接调用会导致耦合度太高，引发连锁反应，那应用场景就必然有：

• 异步解耦：RocketMQ可以实现异步通信和应用解耦，确保主站业务的连续性。比如淘宝交易系统，每笔交易订单会引发下游系统的关注，下游系统可能会有几百个，包括物流、购物车、积分等等，整体业务系统庞大而且复杂。

如果在请求太多的情况下，也就是高并发场景下，我们也就要求使用的消息中间件具有一定的消息堆积能力，这也是我们RocketMQ的一大应用场景：

• 削峰填谷：高并发场景下，请求太多或者限制太多导致的服务挂掉或者说服务体验极差，RocketMQ在此场景下具有一定的消息堆积能力，并在其他场景下传输消息，达到削峰填谷的作用。

同样，我们也需要保证我们发出去的消息是有顺序性的，例如我们发出去的消息是1，2，3，而别人收到的是3，1，2，那这样的消息也不会是我们想要的，所以得保证消息的顺序性：

• 顺序收发：RocketMQ提供的顺序消息保证了消息的FIFO。

其余的业务场景大家可以了解一下：

• 分布式事务一致性：在分布式事务中，大家知道某些步骤是需要保证不失败的，那如何保证呢？那就是通过消息队列来保证执行成功，如果执行不成功，消息队列中的消息不会被删除，而是重试执行。
• 大数据分析：我们可以在数据在MQ中的时候，使用RocketMQ与流式计算引擎结合，可以很方便的对业务数据进行实时分析。
• 分布式缓存同步：集中式缓存因为带宽瓶颈限制数据变更的访问流量，通过RocketMQ构建分布式缓存，可以实时通过数据的变化。

Spring Cloud Stream 架构

在正式聊RocketMQ之前，我想跟大家先简单分享一下Spring Cloud Stream框架。

显而易见，这个是Spring Cloud体系内的一个框架，目的是简化消息业务在Spring Cloud应用程序中的开发。首先我们来看看Spring Cloud Stream的架构图：

Spring Cloud Stream 的实现基于发布和订阅的机制，其核心是由4部分组成，分别是

• Spring Message（消息包装，消息通道）
• Spring Integration（Spring Message扩展机制）
• Binders（与消息中间件集成）
• Bindings（消息中间件与生产者消费者之间的桥梁）

其实这里本来想跟大家详细介绍一下的，但是由于我们主要要说的RocketMQ，在这里也不适合扩大篇幅，大家有兴趣可以自己去了解一下，或者后续我再给大家单独说一下这个框架。

我们还是来看上面这个架构图，middleware正是我们的消息中间件，我们是通过Spring Cloud Stream 的Bindings（4大组成部分之一）叫做目标绑定器来和绑定外部消息与消息中间件，也就是说，我们通过Binder将我们的消息中间件集成到Spring Cloud Stream。

Spring Cloud Stream 消息发送流程

我们再来看一下Spring Cloud Stream 消息发送的流程图： 我们简单来分析一下这个流程图：

1. 首先我们在业务代码中调用MessageChannel接口的send方法，AbstractMessageChannel是消息通道的基本实现类，提供发送消息和接收消息的公用方法。
2. 消息发送到AbstractSubscribableChannel类实现的doSend()方法。
3. 通过消息分发类MessageDispatcher把消息分发给MessageHandler。也就是从AbstractSubscribableChannel的实现类 DirectChannel得到MessageDispatcher的实现类，UnicastingDispatcher，并调用dispach()方法把消息分发给MessageHandler。
4. AbstractMessageChannelBinder在初始化Binding时，会创建并出示话SendingHandler，调用subscribe()添加到handler列表，Producer的MessageHandler是由消息中间件Binder来完成的，Spring Cloud Stream提供了创建MessageHandler的规范，也就是下面这个方法，我们后面来分析RocketMQ Binder的具体实现过程：

是结束，也是开始

MQ的背景部分算是结束了，我们简单说完了Spring Cloud Stream的架构以及消息发送流程，接下来就是紧张刺激的RocketMQ Binder集成的部分了。

上面只是贴了一部分核心的代码，大家可以根据步骤去自己找找源码看看，简单分析一下还是不太难的，很多代码我们都能看到常见设计模式的影子。

所以，我们RocketMQ见啦！