Spring Cloud Data Flow 2.3.0 GA 发布

Spring Cloud Data Flow 2.3.0 GA 发布了，Spring Cloud Data Flow 是构建数据集成和实时数据处理流水线的工具包。

2.3.0 版本为 Spring Boot 2.2.x 和 Spring Cloud Hoxton 提供了许多加强功能和通用兼容性更改。

持续部署任务

随着任务应用程序的发展更快以适应业务需求，须要可以经过 Data Flow 自动使用新版本的功能。 尽管 Data Flow 支持在之前的迭代中注册任务应用程序的多个版本的功能，但缺乏经过从新混合先前执行中使用的命令行参数、部署属性和应用程序属性以实用方式运行它们的功能。 在此版本中，这些值在清单中的存储以及检索值以肯定应用程序是否须要升级并将其应用于新执行的能力，使开发人员能够为其任务应用程序建立连续的部署流程。 全部这些功能均可以经过 RESTful API 轻松得到，所以能够自动执行 Task 的整个 CI/CD 工做流程。

调度程序改进

Scheduling 已更新，以支持任务的 CI/CD 功能。 所以，当 Kubernetes 或 Cloud Foundry Task-scheduler 在用户将 Task 应用程序更新到新版本后启动应用程序时，Spring Cloud Data Flow 中的下一次执行将自动利用这些更新。

监控改进

• 使用 Prometheus RSocket 代理做为默认方法，可在全部受支持的平台上基于 Prometheus 监视短时间任务以及长期流式应用程序。
• 对 Spring Cloud Tasks 和 Spring Cloud Batch 的本机监视是对经过 Spring Cloud Streams 对流应用程序的现有监视支持的补充。
• 咱们有一些监控样本。你将找到有关构建与数据流监视体系结构集成的自定义流和任务应用程序的说明：
• stream-apps —— 如何启用对自定义构建的源、处理器和接收器应用程序的监视。
• task-apps —— 如何启用对自定义构建任务应用程序的监视。
• 容许使用监视体系结构为流管道实现弹性的自动缩放适配器。

Kubernetes 部署程序改进

• 支持 Node Affinity、Pod Affinity 和 Anti-Affinity
• 可以向服务对象添加多个端口
• 容许自定义 StatefulSet 部署中使用的容器镜像
• 扩展 API 的实现
• 支持自定义初始化容器

更多更新内容见：

spring.io/blog/2019/1…