Cloud Foundry Java客户端提供了基于Java的绑定，用于与正在运行的Cloud Foundry实例进行交互。 这个项目的优点之一是它采用了基于Reactive Stream的API作为方法签名，特别是使用Reactor实现，这在使用流数据时特别有用。

在这篇文章中，我想展示一个真正使该库发挥作用的特定用例-在Cloud Foundry的流事件中

Loggregator是Cloud Foundry中的子系统，负责汇总系统内产生的所有日志，并提供了将该信息流式传输到外部系统的方式。 Loggregator中的“流量控制器”组件公开了基于Websocket的端点，这些端点流出了这些事件，Cloud Foundry Java客户端抽象了基础的websocket客户端连接详细信息，并提供了一种使用此信息的简洁方法。

作为前提条件，您将需要一个运行中的Cloud Foundry实例来试用该示例，并使它在本地运行的最佳方法是使用PCF Dev 。

假设您有一个正在运行的实例，使用cf-java-client库从代码连接到该实例的方式如下：

SpringCloudFoundryClient cfClient = SpringCloudFoundryClient.builder().host("api.local.pcfdev.io").username("admin").password("admin").skipSslValidation(true).build();

使用此方法，可以通过以下方式创建流量控制器的客户端：

DopplerClient dopplerClient = ReactorDopplerClient.builder().cloudFoundryClient(cfClient).build();

从本质上来说，多普勒客户端提供了流式处理基础事件的方法，如果您对所有未过滤的信息（适当地称为firehose）感兴趣，则可以通过以下方式进行：

Flux<Event> cfEvents = this.dopplerClient.firehose(FirehoseRequest.builder().subscriptionId(UUID.randomUUID().toString()).build());

结果是来自Reactor库的Flux类型封装了流数据，可以通过附加订户来观察流数据，例如对于订户的基本示例，只需将事件以以下方式记录到控制台即可：

cfEvents.subscribe(e -> LOGGER.info(e.toString()));

但是， Flux的真正功能在于它提供的非常强大的流利方法，因此，例如，如果我对仅是应用程序级别日志的子集感兴趣，那么我本质上想过滤数据，从中提取日志并通过以下方式打印日志：

cfEvents.filter(e -> LogMessage.class.isInstance(e)).map(e -> (LogMessage)e).map(LogMessage::getMessage).subscribe(LOGGER::info);

如果您想使用此示例（作为附加奖励已启用了Spring Boot） ，请在github存储库中使用它 。

翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2016/05/cloud-foundry-java-client-streaming-events.html