Spring Cloud Data Flow初体验以Local模式运行

以下是“Spring Cloud Data Flow初体验以Local模式运行”的完整攻略。

准备工作

首先需要创建一个Spring Boot项目，并添加如下依赖：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-dataflow-server-local</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-stream-rabbit</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

其中，spring-cloud-starter-dataflow-server-local是Spring Cloud Data Flow的本地启动器，spring-cloud-starter-stream-rabbit是使用RabbitMQ作为消息代理的Spring Cloud Stream的启动器。

配置Data Flow

在Spring Boot项目中，需要创建一个DataFlowConfig类用于配置Spring Cloud Data Flow。在该类中，需要添加如下配置：

@Configuration
@EnableDataFlowServer
@EnableFeignClients
@EnableConfigurationProperties({RabbitProperties.class})
public class DataFlowConfig {

    @Bean
    public CommandLineRunner commandLineRunner(DataFlowShell shell) {
        return new InitialSetup(shell);
    }

    static class InitialSetup implements CommandLineRunner {
        private final DataFlowShell shell;

        InitialSetup(DataFlowShell shell) {
            this.shell = shell;
        }

        @Override
        public void run(String... args) throws Exception {
            shell.sendCommand("app register --name log --type sink --uri file:///dev/stdout");
        }
    }
}

其中，@EnableDataFlowServer用于启用Spring Cloud Data Flow Server，@EnableFeignClients用于启用Feign客户端。CommandLineRunner用于在启动时注册一个数据处理应用程序（即上述代码中的log应用程序），该应用程序将记录所有输入到其输入管道的数据到标准输出中。

运行Data Flow

在完成上述配置之后，可以直接启动该Spring Boot项目。启动完成后，可以访问http://localhost:9393/dashboard进入Spring Cloud Data Flow的Web界面。在该界面中，可以创建数据处理应用程序及定义数据处理管道。

创建数据处理应用程序

在“Apps”页面中，可以创建数据处理应用程序。例如，在本地创建一个log应用程序的命令如下：

app register --name log --type sink --uri file:///dev/stdout

其中，--name参数用于指定应用程序名称，--type参数用于指定应用程序类型（在上述示例中，应用程序类型为“sink”，即输出），--uri参数用于指定应用程序的部署位置。

定义数据处理管道

在“Definitions”页面中，可以定义数据处理管道。例如，在本地定义一个myStream管道的命令如下：

stream create --name myStream --definition "http | log" --deploy

其中，--name参数用于指定管道名称，--definition参数用于定义管道内容，--deploy参数用于将管道部署到Spring Cloud Data Flow中。

示例一

在完成以上配置和运行之后，可以使用http应用程序作为数据源，将数据发送到myStream管道中，并通过log应用程序将数据打印到控制台中。

以下是示例的Java代码：

@SpringBootApplication
@EnableBinding(Source.class)
public class HttpSourceApplication {

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

    @Bean
    public Supplier<String> http() {
        return () -> "Hello, world!";
    }
}

在该示例中，http应用程序是一个数据源，它向Source消息通道发送数据。在应用程序启动后，http应用程序将会发送“Hello, world!”这个消息到Source通道。

示例二

以下是另一个示例，该示例使用time和log应用程序来记录时间戳：

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

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

    @StreamListener(Sink.INPUT)
    public void log(String message) {
        System.out.println("[" + LocalDateTime.now() + "] " + message);
    }
}

在该示例中，time应用程序是一个数据源，它会向默认的time通道发送当前时间的消息。在另一方面，log应用程序会监听Sink通道，该通道接收时间戳消息，并将其输出到控制台中。

在创建time和log应用程序后，可以通过以下命令创建数据处理管道：

stream create --name timeLogStream --definition "time | log" --deploy

运行该管道之后，可以在控制台中看到类似于以下内容的输出：

[2022-01-01T10:00:00.000] 2022-01-01 10:00:00
[2022-01-01T10:00:01.000] 2022-01-01 10:00:01
[2022-01-01T10:00:02.000] 2022-01-01 10:00:02
...

总结

通过上述两个示例，我们可以看到Spring Cloud Data Flow的基本用法。首先创建数据处理应用程序，然后定义管道并将应用程序添加到管道中。在使用Spring Cloud Data Flow时，用户可以灵活地创建自己的数据处理管道，从而满足不同场景下的数据处理需求。