专注虚拟化
展望云计算

随着云原生、微服务应用等的概念的逐渐深入人心，很多企业用户都已经在使用Spring Boot和Spring Cloud等流行的开源技术框架来开发Java微服务，实现很多在线事务处理(OLTP)类的业务应用。

那么，对于数据密集型(Data Intensive)的应用，比如定期执行的批处理(Batch Processing)或持续的实时数据流处理(Stream Processing)，Spring社区是否也有对应的开源项目可以方便大家日常的工作呢？

确实有这样的一个框架，那就是Spring Cloud Data Flow(SCDF)，相对于大名鼎鼎的Spring Boot和Spring Cloud，在国内大家可能还不太熟悉SCDF，今天我们就给大家介绍一下。

SCDF目前（截止2020/6）的最新版为2.5，官网地址为: https://dataflow.spring.io/

SCDF中的数据微服务应用仍然是Spring Boot应用，通过Spring Cloud Stream抽象了流处理/消息机制，Spring Cloud Task抽象了批处理任务，让开发人员专注于业务逻辑的开发，而不用关心太多底层的细节。

SCDF的主要运行组件包括Data Flow Server和Skipper Server。运行数据可以保存在主流关系数据库如MySQL, PostgreSQL, Oracle, DB2, SQLServer等，流处理模式还需要依赖RabbitMQ或Kafka。 

SCDF像Spring Boot一样，可以直接用Java命令运行起来，也可以以容器的方式运行在Kubernetes集群或Cloud Foundry平台(Tanzu Application Service)上。Spring Cloud Skipper Server负责对接运行平台，并安装、部署、伸缩、升级或回滚SCDF应用。 

SCDF提供可视化界面Dashboard便于进行日常管理，如注册应用，编排数据流，执行数据流，查看执行结果和历史等。当然也可以利用API或DSL CLI的方式进行交互。

大家可能遇到这样的一些业务场景：

• 关系数据库中的“热”数据需要缓存一份以提升读取性能，在数据更新后还能保持缓存数据的持续更新。

• 采用内存数据网格如GemFire处理大规模的数据更新，以避免关系数据库成为性能瓶颈，但GemFire中的数据需要及时写回关系数据库，以保证数据的持续更新。

• 当A微服务完成某个业务操作后，不是采用紧耦合的API调用B服务，而是发送消息，所有订阅这个事件消息的服务都可以收到通知，继续后续的处理，形成消息流转的路径。

• IoT传感器不断上传最新的数据，流数据处理平台需要计算移动时间窗口内的计数或统计，发现异常模式后，发出通知告警。

• 每天凌晨1:00利用CDC (变化数据获取机制)将当天业务数据导出生成CSV文件，上传到文件服务器；下游系统在2:00从文件服务器下载文件，解析后导入到自己的数据库。

• 给数据打标签后，提供给机器学习模型以供训练。

  …… 

可以发现，数据处理大致都包括如下的基本步骤：

• Source: 从数据源读取解析数据，可以是文件，数据库，NoSQL数据库，消息等

• Process: 对数据进行处理加工，如校验，去重，格式转换，数据增强/丰富化等

• Sink: 保存处理完的数据，或发送处理完毕的事件消息，或调用第三方系统API等

 

SCDF的口号是“连接一切”，有超过60个现成的组件以供数据集成，大致包括如下类别：

• 文件: File, FTP/SFTP, log, syslog, S3, hdfs

• 数据库: JDBC/SQL, cdc-debezium, pg-copy (Greenplum)

• NoSQL: 文档数据库MongoDB，内存数据网格GemFire，缓存Redis，KV数据库Cassandra

• 消息中间件：JMS, RabbitMQ, MQTT, Kafka, ……

• 通信协议：HTTP, TCP, WebSocket, grpc, mail

• 时间: time, trigger

• 统计：计数，过滤，分支，合并，转换

• 机器学习：TensorFlow, PMML, 图片识别

SCDF同时支持批处理和流处理这两种最常见的数据处理模式。

 

批处理

基于Spring Cloud Task实现批处理任务，由Spring Cloud Scheduler基于cron时间设置触发执行(也可手工触发执行)。在任务处理结果和状态保存到数据库后，任务会结束运行。采用Spring Batch编程模型(Job/Step)可以处理批处理常见场景如任务执行中间出错后从断点继续运行，事务管理，以及任务执行进度、统计等。

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