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Spring Cloud Stream同一通道根据消息内容分发不同的消费逻辑

应用场景 有的时候,我们对于同一通道中的消息处理,会通过判断头信息或者消息内容来做一些差异化处理,比如:可能在消息头信息中带入消息版本号,然后通过if判断来执行不同的处理逻辑,其代码结构可能是这样的: @StreamListener(value = TestTopic.INPUT) public void receiveV1(String payload, @Header("version") String version) { if("1.0".equals(version)) { // Version 1.0 } if("2.0".equals(version)) { // Version 2.0 } } 那么当消息处理逻辑复杂的时候,这段逻辑就会变得特别复杂。针对这个问题,在@StreamListener注解中提供了一个不错的属性condition,可以用来优化这样的处理结构。 动手试试 下面通过编写一个简单的例子来具体体会一下这个属性的用法: @EnableBinding(TestApplication.TestTopic.class) @SpringBootApplicati...

美团酒旅起源数据治理平台的建设与实践

背景 作为一家高度数字化和技术驱动的公司,美团非常重视数据价值的挖掘。在公司日常运行中,通过各种数据分析挖掘手段,为公司发展决策和业务开展提供数据支持。经过多年的发展,美团酒旅内部形成了一套完整的解决方案,核心由数据仓库+各种数据平台的方式实现。其中数据仓库整合各业务线的数据,消灭数据孤岛;各种数据平台拥有不同的特色和定位,例如:自助报表平台、专业数据分析平台、CRM数据平台、各业务方向绩效考核平台等,满足各类数据分析挖掘需求。早期数据仓库与各种数据平台的体系架构如图1所示: 图1 酒旅早期各数据平台和数据仓库体系架构图 图1所示的体系架构,在业务需求的满足上非常高效,但在长时间的使用过程中,也产生了如下一些问题: 各数据平台或平台内不同模块的指标定义不一致。 各数据平台或平台内不同模块指标计算口径不一致。 各数据平台或平台内不同模块指标数据来源不一致。 上述这些问题总结归纳起来,就是指标数据不一致的问题,最终带来的后果是指标数据可信度底,严重影响分析决策。通过后续追踪分析,上述问题的由来,主要是不同业务线的数据分析人员、数据开发人员,以及不同的产品之间,缺乏有效的沟通,也没有一个统一...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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