一、概述
1、发布/订阅
简单的讲就是生产者，消费者模式。发布者是生产者，将数据发布到数据中心，订阅者是消费者，订阅自己感兴趣的数据。当有数据到达数据中心时候，就把数据发送给对应的订阅者。
未处理的传感数据发布到raw-sensor-data的Topic进行广播，Averages 和IngestHDFS同时订阅了此消息，收到消息后触发自身的处理逻辑。
Topic可能对应不同的概念，在RabbitMQ表示的是Exchange，Kafka中对应Topic
2、消费组
直观的理解就是消费者一起处理消息。需要注意的是：每个发送到消费组的数据，仅由消费组中的一个消费者处理；
由于发布－订阅模型使得共享主题的应用之间连接更简便，创建给定应用的不同实例来进行弹性扩张的能力也同样重要。如果存在多个应用实例，那么同一应用的额不同实例便会成为相互竞争的消费者，其中应该只有一个实例处理给定消息。
Spring Cloud Stream通过消费者组的概念给这种情况进行建模。每一个单独的消费者可以使用spring.cloud.stream.bindings.input.group属性来指定一个组名字。下图中展示的消费者们，这一属性被设置为spring.cloud.stream.bindings.input.group=hdfsWrite或者spring.cloud.stream.bindings.input.group=average。
所有订阅给定目标的组都会收到发布消息的一个拷贝，但是每一个组内只有一个成员会收到该消息。默认情况下，如果没有指定组，Spring Cloud Stream 会将该应用指定给一个匿名的独立的单成员消费者组，后者与所有其他组都处于一个发布－订阅关系中。
3、分区
类比于消费组，分区是将数据分区，举例：某应用有多给我实例，都绑定到同一个数据中心，也就是不同的实例都将数据发布到同一个数据中心，分区就是将数据中心的数据再细分成不同的区，为什么要分区？因为即使是同一个应用，不同的实例发布的数据类型可能不同，也希望这些数据由不同的消费者处理，这就需要，消费者可以仅订阅一个数据中心的部分数据，这就需要分区这个东西了。
二、Spring Cloud Stream简介
1、应用模型
Spring Cloud Stream应用由第三方的中间件组成。应用间的通信通过输入通道（input channel）和输出通道（output channel）完成，这些通道由Spring Cloud Stream注入的。而通道与外部的代理（可以理解为上文所说的数据中心）的连接有是通过Binder实现的。
上图就是Spring Cloud Stream的应用模型。