根据我所看到的，在Spring Cloud Dataflow（SCDF）中创建流将部署基础应用程序，绑定通信服务（如RabbitMQ），设置Spring Cloud Stream环境变量并启动应用程序。可以使用cf push命令轻松地手动完成所有操作。
同时，我一直在遇到Spring Cloud Dataflow的一些缺点：
SCDF Server是PCF上的内存占用器（我的流只有6个应用程序，但是我需要大约10GB的服务器空间）
在应用程序命名，内存，实例等方面没有灵活性（通常在manifest.yml中设置的所有内容）
与构建工具（如Bamboo）的集成将需要额外的工作，因为我们必须使用SCDF CLI而不是PCF CLI
现有流无法修改。要进行蓝绿色部署，您必须手动部署应用程序（绑定服务并手动设置环境变量）。然后，一旦蓝绿色部署完成，SCDF会将流显示为“失败”，因为它不知道基础应用程序之一已更改。
我遇到的各种错误，例如尝试重新部署失败的流时的MySQL主键约束错误
那我想念什么呢？为什么使用Spring Cloud Dataflow仅对手动部署应用程序有益？
最佳答案
根据我所看到的，在Spring Cloud Dataflow（SCDF）中创建流将部署基础应用程序，绑定通信服务（如RabbitMQ），设置Spring Cloud Stream环境变量并启动应用程序。可以使用cf push命令轻松地手动完成所有操作。
是的-您可以单独编排流应用程序，这样做有很多好处。但是，当您尝试使用channelName，destination和绑定特定属性手动连接每个流应用程序时，您将不得不处理更多的簿记工作。这一切都成为Spring Cloud Data Flow（SCDF）编排层中的幕后琐事。
尤其是，当流管道中涉及“扩展”或“分区”时，您必须注意instanceCount，instanceIndex和相关属性。这些也通过DSL语义在SCDF中自动化。
SCDF Server是PCF上的内存占用器（我的流只有6个应用程序，但是我需要大约10GB的服务器空间）
根据我们的实验，通常在您处于“开发”状态并一天多次创建>部署>销毁流时会观察到这种情况。一般来说，服务器只需要1G。
人们普遍达成共识，PCF中的JVM报告其并未真正使用的内存。这必须与Java的rt.jar做些事情。 PCF中“内存使用情况报告”功能周围发生了一些新的内核更改，因此，JVM启动后（使用了大量资源），它就不会继续报告错误的数据。我们正在密切跟踪。
也就是说，我们还对服务器进行了性能分析，以确保没有任何内存泄漏。照原样，服务器没有任何内存状态-服务器所需的最小元数据状态（例如：流定义）保存在RDBMS中。请关注#107的发展。
在应用程序命名，内存，实例等方面没有灵活性（通常在manifest.yml中设置的所有内容）
您不清楚“应用程序命名”是什么意思。如果必须处理服务器名称，则可以通过manifest.yml或其他方式轻松更改它。如果与流应用程序名称有关，它们会自动以“流名称”作为前缀进行部署，因此当您从CF CLI或Apps-Mgr查看应用程序时，很容易识别。
至于内存和磁盘的使用情况，您可以通过SPRING_CLOUD_DEPLOYER_CLOUDFOUNDRY_STREAM_MEMORY和SPRING_CLOUD_DEPLOYER_CLOUDFOUNDRY_STREAM_DISK令牌在每个应用程序级别进行控制。更多详细信息here。
与构建工具（如Bamboo）的集成将需要额外的工作，因为我们必须使用SCDF CLI而不是PCF CLI
您将在流/任务应用程序上运行CI构建，因为它们是开发工作流程的一部分。 SCDF仅提供编排机制来管理这些应用程序。我们还在与Netflix's Spinnaker工具进行本机集成，以在不久的将来提供开箱即用的体验。
现有流无法修改。要进行蓝绿色部署，您必须手动部署应用程序（绑定服务并手动设置环境变量）。然后，一旦蓝绿色部署完成，SCDF会将流显示为“失败”，因为它不知道基础应用程序之一已更改。
您可以分别在应用程序上执行像rolling upgrades这样的蓝绿色。还有一个活跃的w-i-p也可以适应SCDF中更改流/任务应用程序的状态。顺便说一句，Spinnaker集成将进一步简化自定义应用程序位的滚动升级，而SCDF将适应动态变化-就此要求而言，这是最终目标。
我遇到的各种错误，例如尝试重新部署失败的流时的MySQL主键约束错误
我们很乐意倾听您的反馈;具体来说，请考虑在backlog中报告这些问题。在这方面的任何帮助都受到高度赞赏。
那我想念什么呢？为什么使用Spring Cloud Dataflow仅对手动部署应用程序有益？
architecture section涵盖了常规功能。如果要使用大量流或任务应用程序（如任何其他微服务设置），则需要一个中央编排工具来在云设置中对其进行管理。 SCDF提供DSL，REST-API，仪表板，Flo，当然还提供现成的安全层。流和任务之间的互操作性是涉及闭环分析的用例的另一个重要要求-围绕DSL工具。当Spinnaker集成成为一流的公民时，我们可以预见到可以通过数据管道进行端到端的连续交付。最后，用于Cloud Foundry的SCDF-tile将与Spring Cloud Services进行互操作，以进一步自动实现供应方面以及全面的安全范围。
希望这可以帮助。