好了現在我們接着上一篇的随筆，繼續來講。上一篇我們講到，我們如果要去更新所有微服務的配置，在不重新開機的情況下去更新配置，隻能依靠spring cloud config了，但是，是我們要一個服務一個服務的發送post請求，
我們能受的了嗎？這比之前的沒配置中心好多了，那麼我們如何繼續避免挨個挨個的向服務發送Post請求來告知服務，你的配置資訊改變了，需要及時修改記憶體中的配置資訊。
這時候我們就不要忘記消息隊列的釋出訂閱模型。讓所有為服務來訂閱這個事件，當這個事件發生改變了，就可以通知所有微服務去更新它們的記憶體中的配置資訊。這時Bus消息總線就能解決，你隻需要在springcloud Config Server端發出refresh，就可以觸發所有微服務更新了。
如下架構圖所示：
Spring Cloud Bus除了支援RabbitMQ的自動化配置之外，還支援現在被廣泛應用的Kafka。在本文中，我們将搭建一個Kafka的本地環境，并通過它來嘗試使用Spring Cloud Bus對Kafka的支援，實作消息總線的功能。
Kafka使用Scala實作，被用作LinkedIn的活動流和營運資料處理的管道，現在也被諸多網際網路企業廣泛地用作為資料流管道和消息系統。
Kafak架構圖如下：
Kafka是基于消息釋出/訂閱模式實作的消息系統，其主要設計目标如下：
1.消息持久化：以時間複雜度為O(1)的方式提供消息持久化能力，即使對TB級以上資料也能保證常數時間複雜度的通路性能。
2.高吞吐：在廉價的商用機器上也能支援單機每秒100K條以上的吞吐量
3.分布式：支援消息分區以及分布式消費，并保證分區内的消息順序
4.跨平台：支援不同技術平台的用戶端（如：Java、PHP、Python等）
5.實時性：支援實時資料處理和離線資料處理
6.伸縮性：支援水準擴充
Kafka中涉及的一些基本概念：
1.Broker：Kafka叢集包含一個或多個伺服器，這些伺服器被稱為Broker。
2.Topic：邏輯上同Rabbit的Queue隊列相似，每條釋出到Kafka叢集的消息都必須有一個Topic。（實體上不同Topic的消息分開存儲，邏輯上一個Topic的消息雖然儲存于一個或多個Broker上，但使用者隻需指定消息的Topic即可生産或消費資料而不必關心資料存于何處）
3.Partition：Partition是實體概念上的分區，為了提供系統吞吐率，在實體上每個Topic會分成一個或多個Partition，每個Partition對應一個檔案夾（存儲對應分區的消息内容和索引檔案）。
4.Producer：消息生産者，負責生産消息并發送到Kafka Broker。
5.Consumer：消息消費者，向Kafka Broker讀取消息并處理的用戶端。
6.Consumer Group：每個Consumer屬于一個特定的組（可為每個Consumer指定屬于一個組，若不指定則屬于預設組），組可以用來實作一條消息被組内多個成員消費等功能。
可以從kafka的架構圖看到Kafka是需要Zookeeper支援的，你需要在你的Kafka配置裡面指定Zookeeper在哪裡，它是通過Zookeeper做一些可靠性的保證，做broker的主從，我們還要知道Kafka的消息是以topic形式作為組織的，Producers發送topic形式的消息，
Consumer是按照組來分的，是以，一組Consumers都會都要同樣的topic形式的消息。在服務端，它還做了一些分片，那麼一個Topic可能分布在不同的分片上面，友善我們拓展部署多個機器，Kafka是天生分布式的。
這裡為了示範，我們隻需要用它的預設配置，在windows上做個小Demo即可。
我們這裡主要針對Spring Cloud Bus對Kafka的支援，實作消息總線的功能，具體的Kafka，RabbitMQ消息隊列希望自己去找資料來學習一下。
有了一些概念的支援後，我們進行一些Demo。如下：
首先建立一個springCloud-config-client1子產品，友善我們進行測試
所引入的依賴如下：
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-config</artifactId>
<version>1.4.0.RELEASE</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-eureka</artifactId>
<version>1.3.5.RELEASE</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-bus-kafka</artifactId>
<version>1.3.2.RELEASE</version>
</dependency> 接着要注意一下，client1的配置檔案要改為bootstrap.yml，因為這種配置格式，是優先加載的，上一篇随筆有講過，client1的配置如下：
server:
port: 7006
spring:
application:
name: cloud-config
cloud:
config:
#啟動什麼環境下的配置，dev 表示開發環境，這跟你倉庫的檔案的字尾有關，比如，倉庫配置檔案命名格式是cloud-config-dev.properties,是以profile 就要寫dev
profile: dev
discovery:
enabled: true
#這個名字是Config Server端的服務名字，不能瞎寫。
service-id: config-server
#注冊中心
eureka:
client:
service-url:
defaultZone: http://localhost:8888/eureka/,http://localhost:8889/eureka/
#是否需要權限拉去，預設是true,如果不false就不允許你去拉取配置中心Server更新的内容
management:
security:
enabled: false 接着啟動類如下：
@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class Client1Application {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(Client1Application.class, args);
}
} 接着将client中的TestController指派一份到client1中，代碼如下：
@RestController
//這裡面的屬性有可能會更新的，git中的配置中心變化的話就要重新整理，沒有這個注解内，配置就不能及時更新
@RefreshScope
public class TestController {
@Value("${name}")
private String name;
@Value("${age}")
private Integer age;
@RequestMapping("/test")
public String test(){
return this.name+this.age;
}
} 接着還要在先前的随筆中的子產品中的Config Server加入如下配置：
#是否需要權限拉去，預設是true,如果不false就不允許你去拉取配置中心Server更新的内容
management:
security:
enabled: false 接着還要做一點就是，在config-client,config-client1,和config-Server都要引入kafka的依賴，如下：
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-bus-kafka</artifactId>
<version>1.3.2.RELEASE</version>
</dependency> 我們工程準備好了，暫時先放在這裡，下面進行Kafka的安裝下載下傳，首先我們去Kafka官網kafka.apache.org/downloads 下來官網推薦的版本，
首先我們進到下載下傳好的Kafka目錄中kafka_2.11-1.1.0\bin\windows 下編輯kafka-run-class.bat如下：
找到這條配置 如下：
set COMMAND=%JAVA% %KAFKA_HEAP_OPTS% %KAFKA_JVM_PERFORMANCE_OPTS% %KAFKA_JMX_OPTS% %KAFKA_LOG4J_OPTS% -cp %CLASSPATH% %KAFKA_OPTS% %* 可以看到%CLASSPATH%沒有雙引号，
是以用雙引号括起來，不然啟動不起來的，報你JDK沒安裝好，修改後如下：
set COMMAND=%JAVA% %KAFKA_HEAP_OPTS% %KAFKA_JVM_PERFORMANCE_OPTS% %KAFKA_JMX_OPTS% %KAFKA_LOG4J_OPTS% -cp "%CLASSPATH%" %KAFKA_OPTS% %* 接着，打開config檔案夾中的server.properties配置如下：
可以看到是連接配接到本地的zookeeper就行了。
接着我們進行先啟動zookeeper，再啟動Kafka，如下：
當看到上面的資訊證明啟動Zookeeper啟動成功。、
接下來再開一個CMD啟動Kafka，如下：
看到這些資訊說明Kafka啟動成功了
好了，接下來把前面的工程，兩個注冊中心，一個springcloud-config-server,兩個springcloud-config-client,springcloud-config-client1啟動起來，
可以看到springcloudBus是在0分片上，如果兩個config-client啟動都出現上面資訊，證明啟動成功了。
好了現在我們進行通路一下config-server端，如下：
再通路兩個client,如下：
好了，好戲開始了，現在我們去git倉庫上修改配置中心的檔案，将年齡改為24，如下：
接下來，我們我們用refresh重新整理配置服務端配置，通知兩個client去更新記憶體中的配置資訊。用postman發送localhost:7000/bus/refresh,如下：
可以看到沒有傳回什麼資訊，但是不要擔心，這是成功的通知所有client去更新了記憶體中的資訊了。
接着我們分别重新請求config-server,兩個client,重新整理頁面，結果如下：
兩個client如下：
可以看到所有client自動更新記憶體中的配置資訊了。
到目前為止，上面都是重新整理說有的配置的資訊的，如果我們想重新整理某個特定服務的配置資訊也是可以的。我們可以指定重新整理範圍，如下：
指定重新整理範圍
上面的例子中，我們通過向服務執行個體請求Spring Cloud Bus的
/bus/refresh
接口，進而觸發總線上其他服務執行個體的
/refresh
。但是有些特殊場景下（比如：灰階釋出），我們希望可以重新整理微服務中某個具體執行個體的配置。
Spring Cloud Bus對這種場景也有很好的支援：
/bus/refresh
接口還提供了
destination
參數，用來定位具體要重新整理的應用程式。比如，我們可以請求
/bus/refresh?destination=服務名字:9000
，此時總線上的各應用執行個體會根據
destination
屬性的值來判斷是否為自己的執行個體名，
若符合才進行配置重新整理，若不符合就忽略該消息。
destination
參數除了可以定位具體的執行個體之外，還可以用來定位具體的服務。定位服務的原理是通過使用Spring的PathMatecher（路徑比對）來實作，比如：
/bus/refresh?destination=customers:**
，該請求會觸發
customers
服務的所有執行個體進行重新整理。