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SpringCloudStreamRabbitMQ动态路由Key问题

前言 在实际业务开发中,我们常常会遇到这样的场景:用户完成一系列操作后,系统需要根据不同的操作结果,发送不同类型的通知邮件。如果直接在业务逻辑里同步调用邮件服务,不仅耗时,还会拖慢主流程。这时候,引入消息中间件进行异步解耦,就成了一个自然而然的选择。 不过,新的问题也随之而来。不同的邮件类型,本质上

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    前言

    在实际业务开发中,我们常常会遇到这样的场景:用户完成一系列操作后,系统需要根据不同的操作结果,发送不同类型的通知邮件。如果直接在业务逻辑里同步调用邮件服务,不仅耗时,还会拖慢主流程。这时候,引入消息中间件进行异步解耦,就成了一个自然而然的选择。

    不过,新的问题也随之而来。不同的邮件类型,本质上对应着不同的业务逻辑,我们当然希望它们能被不同的消费者处理。在RabbitMQ的模型里,这就意味着生产者需要根据消息类型,将其投递到不同的队列。如何实现呢?核心就在于路由键(Routing Key)。

    如上图所示,一个交换机(Exchange)可以根据不同的路由键,将消息精准地路由到与之绑定的队列中。这正是我们需要的效果。

    要实现这个目标,思路其实很清晰:对于消费者而言,它需要声明自己只关心某个特定路由键的消息;而对于生产者,则需要在发送消息时,动态地指定这个消息的路由键。

    这里还有一个Spring Cloud Stream的重要概念:group。在绑定RabbitMQ时,一个group就对应一个具体的队列。所以,要区分不同的业务,我们完全可以通过配置不同的group来实现。

    例子

    接下来,我们通过一个完整的代码示例,来看看如何用Spring Cloud Stream + RabbitMQ实现动态路由。示例包含一个生产者服务和一个消费者服务。

    生产者

    生产者的配置核心在于两点:一是定义Binder连接RabbitMQ,二是指定动态路由键的表达式。

    spring:
      application:
        name: producer
      cloud:
        stream:
          binders: # 绑定MQ服务信息(此处我们是RabbitMQ)
            etpmsRabbitMQ: # 给Binder定义的名称,⽤于后⾯的关联
              type: rabbit # MQ类型,如果是Kafka的话,此处配置kafka
              environment: # MQ环境配置(⽤户名、密码等)
                spring:
                  rabbitmq:
                    host: localhost
                    port: 5672
                    username: admin
                    password: xxxxxx
          bindings: # 关联整合通道和binder对象
            output: # output是我们定义的通道名称,此处不能乱改
              destination: testExchange # 要使⽤的Exchange名称(消息队列主题名称)
              content-type: text/plain # application/json # 消息类型设置,⽐如json
              binder: etpmsRabbitMQ # 关联MQ服务
          rabbit:
            bindings:
              output:
                producer:
                  # 生产者配置RabbitMq的动态路由键
                  routingKeyExpression: headers.type

    请注意routingKeyExpression: headers.type这行配置。它告诉Spring Cloud Stream:消息的路由键,要从消息头(Header)中名为type的字段去获取。

    配置好了,发送消息的代码就非常简单了:

    package top.chenyt.producer;
    
    import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
    import org.springframework.cloud.stream.messaging.Source;
    import org.springframework.messaging.support.MessageBuilder;
    import org.springframework.stereotype.Service;
    
    /**
     * @author yantao.chen
     */
    @Service
    public class ProviderService {
        /**
         * 将MessageChannel的封装对象Source注⼊到这⾥使⽤
         */
        @Autowired
        private Source source;
    
        public void sendMessage(String content, String type) {
            // 向mq中发送消息(并不是直接操作mq,应该操作的是spring cloud stream)
            // 使⽤通道向外发出消息(指的是Source⾥⾯的output通道)
            source.output().send(MessageBuilder.withPayload(content).setHeader("type",type).build());
        }
    }
    

    关键在于MessageBuilder.withPayload(content).setHeader("type",type).build()这一句。我们在构建消息时,通过setHeader方法设置了type这个头信息。发送时,框架会自动根据配置的表达式headers.type提取这个值,并将其作为路由键发送到RabbitMQ。

    最后,别忘了在主应用类上启用绑定:

    package top.chenyt;
    
    import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
    import org.springframework.boot.SpringApplication;
    import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
    import org.springframework.cloud.openfeign.EnableFeignClients;
    import org.springframework.cloud.stream.annotation.EnableBinding;
    import org.springframework.cloud.stream.messaging.Sink;
    import org.springframework.cloud.stream.messaging.Source;
    
    /**
     * @ClassName etpms-parent
     * @Author Jinondo
     * @Date 2022/1/31 12:42
     */
    @SpringBootApplication
    @Slf4j
    @EnableBinding({Source.class})
    public class ProducerApplication {
    
        public static void main(String[] args)  {
            SpringApplication.run(ProducerApplication.class, args);
        }
    
    }
    

    总结一下生产者的关键步骤:在配置文件中定义routingKeyExpression,然后在发送消息时通过setHeader设置对应的值。

    消费者

    消费者的配置稍微复杂一点,因为我们需要定义多个绑定,每个绑定对应一个队列(即一个group),并指定其监听的路由键。

    spring:
      application:
        name: consumer
      cloud:
        stream:
          binders: # 绑定MQ服务信息(此处我们是RabbitMQ)
            etpmsRabbitMQ: # 给Binder定义的名称,⽤于后⾯的关联
              type: rabbit # MQ类型,如果是Kafka的话,此处配置kafka
              environment: # MQ环境配置(⽤户名、密码等)
                spring:
                  rabbitmq:
                    host: localhost
                    port: 5672
                    username: admin
                    password: xxxxx
          bindings: # 关联整合通道和binder对象
            input: # input是我们定义的通道名称,此处不能乱改
              destination: testExchange # 要使⽤的Exchange名称(消息队列主题名称)
              content-type: text/plain # application/json # 消息类型设置,⽐如json,自动将对象转为json
              binder: etpmsRabbitMQ # 关联MQ服务
              group: register
            my-input:
              destination: testExchange # 要使⽤的Exchange名称(消息队列主题名称)
              content-type: text/plain # application/json # 消息类型设置,⽐如json,自动将对象转为json
              binder: etpmsRabbitMQ # 关联MQ服务
              group: task
          rabbit:
            bindings:
              my-input:
                consumer:
                  bindingRoutingKey: task
              input:
                consumer:
                  bindingRoutingKey: register

    仔细看这段配置,我们定义了两个绑定:input和my-input。它们连接的是同一个交换机testExchange,但属于不同的group(register和task),这会在RabbitMQ中创建两个独立的队列。

    最关键的部分在spring.cloud.stream.rabbit.bindings下面。我们为每个绑定指定了bindingRoutingKey。这意味着:input通道对应的队列,只绑定路由键为register的消息;my-input通道对应的队列,只绑定路由键为task的消息。

    接下来,我们需要定义my-input这个自定义通道的接口:

    package top.chenyt.consumer;
    
    import org.springframework.cloud.stream.annotation.Input;
    import org.springframework.messaging.SubscribableChannel;
    
    public interface MySink {
    
        String MY_INPUT = "my-input";
    
        @Input(MY_INPUT)
        SubscribableChannel myinput();
    
    }
    

    然后,编写消息监听器,分别监听这两个通道:

    package top.chenyt.consumer;
    
    import org.springframework.cloud.stream.annotation.StreamListener;
    import org.springframework.cloud.stream.messaging.Sink;
    import org.springframework.messaging.Message;
    import org.springframework.stereotype.Service;
    
    /**
     * @ClassName etpms-parent
     * @Author Jinondo
     * @Date 2022/1/31 12:42
     */
    @Service
    public class ConsumerMsg {
    
        @StreamListener(Sink.INPUT)
        public void receiveMessages(Message message) {
            System.out.println("========= input接收到的消息:" + message.getPayload());
        }
    
        @StreamListener(MySink.MY_INPUT)
        public void receiveMessages02(Message message) {
            System.out.println("========= myinput接收到的消息:" + message.getPayload());
        }
    }
    

    最后,在主应用类中启用这两个绑定:

    package top.chenyt;
    
    import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
    import org.springframework.boot.SpringApplication;
    import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
    import org.springframework.cloud.stream.annotation.EnableBinding;
    import org.springframework.cloud.stream.messaging.Sink;
    import top.chenyt.consumer.MySink;
    
    /**
     * @ClassName etpms-parent
     * @Author Jinondo
     * @Date 2022/1/31 12:42
     */
    @SpringBootApplication
    @Slf4j
    @EnableBinding({Sink.class, MySink.class})
    public class ConsumerApplication {
    
        public static void main(String[] args)  {
            SpringApplication.run(ConsumerApplication.class, args);
        }
    
    }
    

    至此,整个流程就搭建完成了。当生产者发送一个type头为register的消息时,它会被路由到group为register的队列,并由receiveMessages方法处理。同理,type为task的消息则会由receiveMessages02方法处理。这就完美实现了基于消息类型的动态路由。

    总结

    通过上面的示例,我们可以看到,利用Spring Cloud Stream的routingKeyExpression和bindingRoutingKey配置,可以非常优雅地实现RabbitMQ的动态路由功能,而无需在代码中编写任何RabbitMQ原生API。这种方法清晰地将配置与业务代码分离,提高了可维护性。

    其核心逻辑可以概括为:生产者通过消息头动态传递路由键,消费者通过配置静态声明其绑定的路由键。两者配合,再加上group对队列的隔离,就能构建出清晰、灵活的消息路由方案。希望这个实践思路能为大家在处理类似业务场景时提供一个可靠的参考。

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