一、SpringCloudStreamSpringCloudStream是一个构建高扩展和事件驱动的微服务系统的框架，用于连接共有消息系统，官网地址： spring.io/projects/sp… 。整体上是把各种花里胡哨的MQ产品抽象成了一套非常简单的统一的编程框架，以实现事件驱动的编程模型。社区官方实现了RabbitMQ，ApacheKafka，KafkaStream和AmazonKinesis这几种产品，而其他还有很多产品比如RocketMQ，都是由产品方自行提供扩展实现。所以可以看到，对于RabbitMQ，使用SpringCloudStream框架算是一种比较成熟的集成方案。但是需要
本文概览：组件介绍工作流程文本消息+自定义信道多主题+文本消息+自定义信道标签过滤+获取头信息定向的异常处理与全局异常处理顺序消息全局顺序消息局部顺序消息事务消息当在选取队列组件的时候，通常要结合实际情况，大数据场景Kafka可能是理想的选择，事务或延迟队列场景可能RocketMQ是较成熟的选择，其他常规业务高性能场景可能RabbitMQ是不错的选择。今天这里为了了解和使用事务和延迟队列的特性，选择研究RocketMQ。本文实践版本：Spring-Cloud-Stream:2.2.10-C1Spring-Boot:2.3.12.RELEASE1、组件介绍Producer：生产者，支持分布式集群
开发中，服务与服务之间通信通常会用到消息中间件，如果我们使用了某一个MQ，那么消息中间件与我们的系统算是高耦合。将来有一天，要替换成另外的MQ，我们的改动就会比较大。为了解决这个问题，我们可以使用SpringCloudStream来整合我们的消息中间件，降低耦合度，使服务可以更多关注自己的业务逻辑等。今天为大家带来一个人人可实操的SpringCloudStream集成Kafka的快速入门示例。1前言SpringCloudStream是一个构建高扩展性的事件消息驱动的微服务框架。简单点说就是帮助你操作MQ，可以与底层MQ框架解耦。将来想要替换MQ框架的时候会比较容易。Kafka是一个分布式发布-
这篇是关于我使用SpringCloudSteam操作RabbitMQ采用ttl+死信队列的方式实现的延迟队列。前言在公司项目中遇到了需要延迟队列的需求，为了以后可维护性和扩展性要求必须要用SpringcloudStream组件来操作mq，而且公司的rabbit也不允许安装延迟插件，只能用最原始的ttl+死信来实现，在搭建过程中遇到很多问题，最终成功实现，下面是代码，采用的是springcloudsteam3.1后的函数式编程实现。先科普下原理：生产者发送消息到普通交换机绑定了个设置ttl时间的队列，这个队列绑定了个死信交换机且没人消费，如果消息过期就会发送到死信队列里，消费者就监听这个死信队列
