Spring Cloud Data Flow初體驗，以Local模式執行
1 前言
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Spring Cloud Data Flow是什麼，雖然已經出現一段時間了，但想必很多人不知道，因為在專案中很少有人用。不僅找不到很多中文資料，英文資料也一樣少的可憐。這讓探索的路更加艱辛，也更加有趣吧。
Spring Cloud Data Flow是基於微服務的，專門用於流式和批式資料處理的框架。
2 基本概念
2.1 資料處理模式
資料處理有兩種模式，分別是Streaming流式處理和Batch批次處理。Streaming是長時間一直存在的，你資料來了我就處理，沒來我就等著，基於訊息驅動。Batch是處理時間較短的，啟動一次處理一次，處理完就退出任務，需要去觸發任務。
一般地，我們會基於Spring Cloud Stream框架來開發Streaming應用，而基於Spring Cloud Task或Spring Batch框架來開發Batch應用。完成開發後，可以打包成兩種形式：
- （1）
Springboot式的jar包，可以放在maven倉庫、檔案目錄或HTTP服務上； - （2）
Docker映象。
對於Stream，有三個概念是需要理解的：
- （1）
Source：訊息生產者，負責把訊息傳送到某個目標； - （2）
Sink：訊息消費者，負責從某個目標讀取訊息； - （3）
Processor：聯合Source和Sink，它從某個目標消費訊息，然後傳送到另一個目標。
2.2 特性
Spring Cloud Data Flow有許多好的特性值得我們學去使用它：
-
基於雲的架構，可部署在
Cloud Foundry、Kubernetes或OpenShift等。 -
有許多可選擇的開箱即用的流處理和批處理應用元件。
-
可自定義應用元件，且是基於
Springboot風格的程式設計模型。 -
有簡單靈活的
DSL（Domain Specific Language）去定義任務處理邏輯。 -
有美觀的
Dashboard能視覺化地定義處理邏輯、管理應用、管理任務等。 -
提供了
REST API，可以在shell命令列模式下進行互動。
2.3 服務端元件
服務端有兩個重要的元件：Data Flow Server
Skipper Server。兩者作用不同，互相協作。
Data Flow Server的主要作用有：
- 解析
DSL； - 校驗和持久化
Stream、Task和Batch的定義； - 註冊應用如
jar包應用和docker應用； - 部署
Batch到一個或多個平臺； - 查詢
Job和Batch的歷史執行記錄； Stream的配置管理；- 分發
Stream部署到Skipper。
Skipper Server主要作用有：
- 部署
Stream到一個或多個平臺； - 基於有灰度/綠色更新策略地更新或回滾
Stream； - 儲存每一個
Stream的描述資訊。
可以看出，如果不需要使用Stream，可以不用部署Skipper。兩者都需要依賴關係型資料庫（RDBMS），預設會使用內建的H2，支援的資料庫有H2、HSQLDB、MYSQL、Oracle、PostgreSql、DB2和SqlServer。
2.4 執行環境
優秀的Spring的解耦能力總是特別強，Server和應用可以執行在不同的平臺。我們可以把Data Flow Server和Skipper Server部署在Local、Cloud Foundry和Kuernetes，而Server又可以把應用部署在不同的平臺。
- 服務端Local：應用Local/Cloud Foundry/Kuernetes；
- 服務端Cloud Foundry：應用Cloud Foundry/Kuernetes；
- 服務端Kuernetes：應用Cloud Foundry/Kuernetes。
一般情況下，我們會把Server和應用部署在同一平臺上。對於生產環境，建議還是在Kuernetes上比較合適。
3 本地模式安裝使用
為了快速體驗，我們使用最簡單的本地執行環境。
3.1 下載Jar包
下載以下三個jar包：
wget https://repo.spring.io/release/org/springframework/cloud/spring-cloud-dataflow-server/2.5.3.RELEASE/spring-cloud-dataflow-server-2.5.3.RELEASE.jar
wget https://repo.spring.io/release/org/springframework/cloud/spring-cloud-dataflow-shell/2.5.3.RELEASE/spring-cloud-dataflow-shell-2.5.3.RELEASE.jar
wget https://repo.spring.io/release/org/springframework/cloud/spring-cloud-skipper-server/2.4.3.RELEASE/spring-cloud-skipper-server-2.4.3.RELEASE.jar
如果是簡單的Batch應用，可以只下載spring-cloud-dataflow-server-2.5.3.RELEASE.jar。
3.2 啟動應用
# 啟動Skipper，預設埠為7577
java -jar spring-cloud-skipper-server-2.4.3.RELEASE.jar
# 啟動Data Flow Server，預設埠為9393
java -jar spring-cloud-dataflow-server-2.5.3.RELEASE.jar
啟動完成後，訪問UI：http://localhost:9393/dashboard
3.3 部署應用
3.3.1 新增應用Applications
只有添加了應用，才能部署Batch和Stream。官方提供了示例Applications，我們直接使用就可以了：
新增成功後，在應用列表可以檢視：
3.3.2 建立Task
建立Task可以圖形化建立，也可以通過DSL來建立，非常方便：
定義好Task後，輸入名字建立：
3.3.3 執行Task
直接點選執行：
可以傳入引數：
3.3.4 檢視Task執行情況
可以檢視執行日誌：
3.4 Data Flow Shell命令列
除了在網頁上，還可以通過命令列模式來與Server進行互動。
啟動應用：
$ java -jar spring-cloud-dataflow-shell-2.5.3.RELEASE.jar
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|____/ \__,_|\__\__,_| |_| |_|\___/ \_/\_/ /_/_/_/_/_/
2.5.3.RELEASE
Welcome to the Spring Cloud Data Flow shell. For assistance hit TAB or type "help".
Successfully targeted http://localhost:9393/
dataflow:>app list
╔═══╤══════╤═════════╤════╤════════════════════╗
║app│source│processor│sink│ task ║
╠═══╪══════╪═════════╪════╪════════════════════╣
║ │ │ │ │composed-task-runner║
║ │ │ │ │timestamp-batch ║
║ │ │ │ │timestamp ║
╚═══╧══════╧═════════╧════╧════════════════════╝
dataflow:>
4 總結
本文使用的是官方提供的應用，我們可以自己開發應用並註冊到Server上。Local模式適合開發環境適合，生產環境還是部署在Kubernetes比較靠譜。後面我們再來探索吧。
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