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系列文章|云原生时代下微服务架构进阶之路 - Spring Cloud Stream

通过本篇文章您可以了解到以下内容: 回顾 Spring Cloud Stream简介 Spring Cloud Stream深入介绍 总结 往期·推荐 首先让我们做一个简单的回顾: 在上一篇文章中我们深入的了解了Spring Cloud。我们知道Spring Cloud提供了一系列开箱即用的组件,开发者只需要通过配置简单的注解以及编写少量的yaml就可以完成快速开发的工作。 这些组件解决的是微服务架构中常见的、共性的一些问题,比如网关、负载均衡、监控、应用层面的高可用(熔断、降级、限流)。但是我们会发现这些解决方案中并不包括对消息中间件的解决方案。例如有的项目使用Kafka,有的项目使用RabbitMQ等等,那么对于这些消息中间件的整合,Spring Cloud又会给出怎样的解决方案呢?这时候Spring Cloud Stream就登场了。 Spring Cloud Stream简介 在文章的开始,首先让我们看看官方对于Spring Cloud Stream的定义和介绍: 通过上述的介绍,不难看出,首先Spring关于对数据的集成是始于Spring Integration项目的。通过...

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网易传媒大数据实际业务中,存在着大量的准实时计算需求场景,业务方对于数据的实效性要求一般是分钟级;这种场景下,用传统的离线数仓方案不能满足用户在实效性方面的要求,而使用全链路的实时计算方案又会带来较高的资源占用。 基于对开源数据湖方案的调研,我们注意到了网易数帆开源的基于 Apache Iceberg 构建的 Arctic 数据湖解决方案。Arctic 能相对较好地支持与服务于流批混用的场景,其开放的叠加式架构,可以帮助我们非常平滑地过渡与实现 Hive 到数据湖的升级改造,且由于传媒离线数仓已接入有数,通过 Arctic 来改造现有业务的成本较低,于是我们准备通过引入 Arctic ,尝试解决 push 业务场景下的痛点。 1 项目背景 以传媒 push 实时数仓为例,新闻推送在地域、时间、频次等因素上有较高的不确定性,非常容易出现偶发的流量洪峰,尤其是在出现突发性社会热点新闻的时候。如果采用全链路的实时计算方案来处理,则需要预留出较多的资源 buffer 来应对。 由于推送时机的不确定性,push 业务的数据指标一般不是增量型的,而是以当天截止到当前的各种累计型指标为主,计算窗口通...

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