分布式緩存（Redis）及消息隊列（Kafka）
設想一種情況，服務A頻繁的調用服務B的數據，但是服務B的數據更新的並不頻繁。
實際上，這種情況並不少見，大多數情況，用戶的操作更多的是查詢。如果我們緩存讀操作，這樣就可以節省服務間調用及訪問數據庫的成本，從而極大的縮短服務A的請求時間，從而改善性能。
我們發現，如果數據更新，服務B必須及時調用服務A，讓服務A刪除該數據的緩存。或者直接與緩存服務器，刪除該數據的緩存。但是，無論使用哪種方式，都會使服務A和服務B緊密耦合。如果我們使用異步方式，使用消息在服務之間傳遞，可以有效改善這種缺點。
服務B每次更新數據后，就發布一條消息到消息隊列，而服務A從消息隊列獲取消息，並刪除該數據的緩存。服務B不需要知道消息發給誰，服務A也不需要知道消息從哪來。
接下來幾節會使用Spring Cloud Stream搭建一個如圖所示的框架。
事件驅動架構（String Cloud Stream）
String Cloud可以輕松地將消息集成到基於Spring的微服務中，它是通過String Cloud Stream來實現的。String Cloud Stream是一個由注解驅動的框架，它允許開發者在String微服務架構中輕松地構建消息發布者和消費者。
String Cloud Stream中有4個組件涉及發布和接收消息：
發射器（source）
通道（channel）
綁定器（binder）
接收器（sink）
