Spring Cloud Stream 提供了第二个更具体的绑定器，专门用于处理 Kafka Streams。这个特殊的binder仍然专注于开发人员的生产力，但增加了对 KStream、KTable 和 GlobalKTable 等 Kafka 特定功能的支持。与常规的 Spring Cloud Stream 一样，binder 还负责连接到 Kafka，以及创建、配置和维护流和主题。
事件驱动
事件驱动的系统反映了现代企业的实际运作方式——每天都在发生数以千计的小变化。Spring 能够处理事件并使开发人员能够围绕它们构建应用程序，这意味着您的应用程序将与您的业务保持同步。Spring 有许多事件驱动的选项可供选择，从集成和流式传输一直到云功能和数据流。
事件驱动的微服务
当与微服务结合时，事件流提供了令人兴奋的机会——事件驱动架构就是一个常见的例子。Spring 简化了事件的产生、处理和消费，提供了几个有用的抽象。
数据流
数据流表示事件的持续流。比如股票代码。每次股票价格变化时，都会创建一个新事件。之所以称为“数据流”，是因为有数千个此类事件会产生持续的数据流。
一体化
任何事件驱动系统的基石都是消息处理。连接消息平台、路由消息、转换消息、处理消息。使用 Spring，您可以快速解决这些集成挑战。
为什么选择 Spring 和 Serverless？
Spring Cloud Stream 在使用 Apache Kafka、RabbitMQ、Azure Event Hub 等时提高了您的工作效率，提供了三个关键抽象来简化您的代码。“Binders”与外部消息系统集成。“Bindings”弥合了消息系统和您的代码之间的差距。“Massages”提供您的代码用于发送和接收数据的结构。
Spring Cloud Stream 还提供了对配置、内容转换、错误处理、配置管理、消费者组、分区、监控和健康检查的支持。
Getting Started with Stream ProcessingSpring Cloud Function
Spring Cloud Function使您能够一次编写功能并在任何地方（AWS、Azure 等）运行它们，同时继续使用所有熟悉和全面的 Spring API。您可以将多个功能链接在一起以创建新功能。对多个输入和输出的支持使合并、加入和其他更高级的用例变得触手可及。
@SpringBootApplication
public class Application {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(Application.class, args);
}
@Bean
public Function<String, String> uppercase() {
return value -> value.toUpperCase();
}
}
Spring Cloud Data Flow
Spring Cloud Data Flow 为开发人员提供了一系列工具和自动化，用于处理各种数据源和目的地。Spring Cloud Data Flow
可帮助您跨多个云原生平台开发、部署、管理和扩展高吞吐量流数据管道。它还具有丰富的用户界面，用于构建和监控您的应用程序。
Learn more
Spring Cloud Kafka Stream
Spring AMQP 和 Spring for Apache Kafka
借助 Spring AMQP 和 Spring for Apache Kafka 项目，您可以将核心 Spring 概念应用于基于 Kafka 或 RabbitMQ 的消息传递解决方案的开发。
两者都包含“模板”作为高级消息处理抽象化，并支持带有“侦听容器”的消息驱动的 POJO。
Spring Integration
应用程序集成对每个企业来说都是一个挑战。Spring Integration 通过扩展流行的 Spring 编程模型以包括所有最常见的集成模式来减轻这种负担。有用于消息平台、通信协议、文件系统和服务提供商的现成连接器，以及消息路由、数据转换和过滤器等常见模式的实现。