在实际开发过程中，服务与服务之间通信经常会使用到消息中间件，消息中间件解决了应用解耦、异步处理、流量削锋等问题，实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。
不同中间件内部实现方式是不一样的，这些中间件的差异性导致我们实际项目开发给我们造成了一定的困扰，比如项目中间件为 Kafka，如果我们要替换为 RabbitMQ，这无疑就是一个灾难性的工作，一大堆东西都要重做，因为它跟我们系统的耦合性非常高。这时我们可以使用 Spring Cloud Stream 来整合我们的消息中间件，降低系统和中间件的耦合性。
消息中间件的几大应用场景
应用解耦
假设公司有几个不同的系统，各系统在某些业务有联动关系，比如 A 系统完成了某些操作，需要触发 B 系统及 C 系统，但是各个系统之间产生了耦合。针对这种场景，用消息中间件就可以完成解耦，当 A 系统完成操作时将数据放进消息队列，B 和 C 系统去订阅消息就可以了，这样各系统只要约定好消息的格式就可以了。
传统模式：
中间件模式：
异步处理
比如用户在电商网站下单，下单完成后会给用户推送短信或邮件，发短信和邮件的过程就可以异步完成。因为下单付款才是核心业务，发邮件和短信并不属于核心功能，且可能耗时较长，所以针对这种业务场景可以选择先放到消息队列中，由其他服务来异步处理。
传统模式：
中间件模式：
流量削峰
比如秒杀活动，一下子进来好多请求，有的服务可能承受不住瞬时高并发而崩溃，针对这种场景，在中间加一层消息队列，把请求先入队列，然后再把队列中的请求平滑的推送给服务，或者让服务去队列拉取。
传统模式：
中间件模式：
日志处理
对于小型项目来说，我们通常对日志的处理没有那么多的要求，但是当用户量，数据量达到一定的峰值之后，问题就会随之而来。比如：
用户日志怎么存放
用户日志存放后怎么利用
怎么在存储大量日志而不对系统造成影响
等很多其他的问题，这样我们就需要借助消息队列进行业务的上解耦，数据上更好的传输。
Kafka 最开始就是专门为了处理日志产生的。
总结
消息队列，是分布式系统中重要的组件，其通用的使用场景可以简单地描述为：当不需要立即获得结果，但是并发量又需要进行控制的时候，差不多就是需要使用消息队列的时候。在项目中，将一些无需即时返回且耗时的操作提取出来，进行了异步处理，而这种异步处理的方式大大的节省了服务器的请求响应时间，从而提高了系统的吞吐量。
当遇到上面几种情况的时候，就要考虑用消息队列了。如果你碰巧使用的是 RabbitMQ 或者 Kafka ，而且同样也在使用 Spring Cloud，那你可以考虑下用 Spring Cloud Stream。
什么是 Spring Cloud Stream
Spring Cloud Stream 是用于构建消息驱动微服务应用程序的框架。该框架提供了一个灵活的编程模型，该模型建立在已经熟悉 Spring 习惯用法的基础上，它提供了来自多家供应商的中间件的合理配置，包括 publish-subscribe，消息分组和消息分区处理的支持。
Spring Cloud Stream 解决了开发人员无感知的使用消息中间件的问题，因为 Stream 对消息中间件的进一步封装，可以做到代码层面对中间件的无感知，甚至于动态的切换中间件，使得微服务开发的高度解耦，服务可以关注更多自己的业务流程。
核心概念