关于java:Spring-Data-R2DBC响应式操作MySQL

1. 前言

在应用 R2DBC 操作 MySQL 数据库 一文中初步介绍了 r2dbc-mysql 的应用。因为借助 DatabaseClient 操作 MySQL，过于高级和底层，不利于开发。明天就利用Spring Data R2DBC 来演示 Spring 数据存储形象（Spring Data Repository） 格调的 R2DBC 数据库操作。

请留神 ：目前Spring Data R2DBC 尽管曾经迭代了多个正式版，然而依然处于初级阶段，还不足以使用到生产中。不过将来可期，值得钻研学习。

2. Spring Data R2DBC

Spring Data R2DBC提供了基于 R2DBC 反应式关系数据库驱动程序的风行的 Repository 形象。然而这并不是一个 ORM 框架，你能够把它看做一个数据库拜访的形象层或者 R2DBC 的客户端程序。它不提供 ORM 框架具备的缓存、懒加载等诸多个性，但它形象了数据库和对象的形象映射关系，具备轻量级、易用性的特点。

2.1 版本对应关系

胖哥总结了截至目前 Spring Data R2DBC 和Spring Framework的版本对应关系：

肯定要留神版本对应关系，防止不兼容的状况。

3. 根底依赖

上次我没有援用 R2DBC 连接池，这次我将尝试应用它。次要依赖如下，这里我还集成了Spring Webflux:

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-r2dbc</artifactId>
</dependency>
<!--  r2dbc 连接池 -->
<dependency>
    <groupId>io.r2dbc</groupId>
    <artifactId>r2dbc-pool</artifactId>
</dependency>
<!--r2dbc mysql 库 -->
<dependency>
    <groupId>dev.miku</groupId>
    <artifactId>r2dbc-mysql</artifactId>
</dependency>
<!-- 主动配置须要引入的一个嵌入式数据库类型对象 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-jdbc</artifactId>
</dependency>
<!-- 反应式 web 框架 webflux-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId>
</dependency>

这里我采纳的是 Spring Boot 2.3.2.RELEASE。

4. 配置

上次咱们采纳的是 JavaConfig 格调的配置，只须要向 Spring IoC 注入一个 ConnectionFactory。这一次我将尝试在application.yaml 中配置 R2DBC 的必要参数。

spring:
  r2dbc:
    url: r2dbcs:mysql://127.0.0.1:3306/r2dbc
    username: root
    password: 123456

以上就是 R2DBC 的次要配置。特地留神的是 spring.r2dbc.url 的格局，依据数据库的不同写法是不同的，要看驱动的定义，这一点十分重要。连接池这里应用默认配置即可，不必显式定义。

5. 编写业务代码

接下来就是编写业务代码了。这里我还尝试应用 DatabaseClient 来执行了 DDL 语句创立了 client_user 表，感觉还不错。

@Autowired
DatabaseClient databaseClient;

@Test
void doDDL() {List<String> ddl = Collections.unmodifiableList(Arrays.asList("drop table if exists client_user;", "create table client_user(user_id varchar(64) not null primary key,nick_name varchar(32),phone_number varchar(16),gender tinyint default 0) charset = utf8mb4;"));
    ddl.forEach(sql -> databaseClient.execute(sql)
            .fetch()
            .rowsUpdated()
            .as(StepVerifier::create)
            .expectNextCount(1)
            .verifyComplete());
}

5.1 申明数据库实体

相熟 Spring Data JPA 的同学应该很驾轻就熟了。

/**
 *  the client user type
 *
 * @author felord.cn
 */
@Data
@Table
public class ClientUser implements Serializable {
    private static final long serialVersionUID = -558043294043707772L;
    @Id
    private String userId;
    private String nickName;
    private String phoneNumber;
    private Integer gender;
}

5.2 申明 CRUD 接口

下面实体类中的 @Table 注解是有说法的，当咱们的操作接口继承的是 ReactiveCrudRepository<T, ID> 或者ReactiveSortingRepository<T, ID> 时，须要在实体类上应用 @Table 注解，这也是举荐的用法。

public interface ReactiveClientUserSortingRepository extends ReactiveSortingRepository<ClientUser,String> {}

当然实体类不应用 @Table 注解标记时，咱们还能够继承 R2dbcRepository<T, ID> 接口。而后 ReactiveClientUserSortingRepository 将提供一些操作数据库的办法。

而后 Spring Data JPA 怎么写，这里也差不多怎么写，然而有些性能当初还没有失去反对，比方下面提到的分页，还有主键策略等。

相似 PagingAndSortingRepository<T,ID> 的反应式分页性能接口目前还没有实装，会在将来的版本集成进来。

5.3 实际操作

接下来咱们就要通过 R2DBC 实际操作 MySQL 数据库了。依照咱们传统的逻辑写了如下的新增逻辑：

ClientUser clientUser = new ClientUser();

clientUser.setGender(2);
clientUser.setNickName("r2dbc");
clientUser.setPhoneNumber("9527");
clientUser.setUserId("snowflake");

Mono<ClientUser> save = reactiveClientUserSortingRepository.save(clientUser);

后果数据库并没有写入数据。这时因为 r2dbc-mysql 不能被间接应用，只能由客户端去实现并委托给客户端去操作。

这也是 R2DBC 的设计准则，R2DBC 的指标是最小化 SPI 立体，目标是打消数据库之间的差别局部，并使得整个数据库齐全具备反应式和背压。它次要用作客户端库应用的驱动程序 SPI，而不打算间接在利用程序代码中应用。

所以这里咱们能够借助于 reactor-test 测试库去执行一下，改写为：

reactiveClientUserSortingRepository.save(clientUser)
        .log()
        .as(StepVerifier::create)
        .expectNextCount(1)
        .verifyComplete();

然而仍然不能执行胜利，提醒 update table [client_user]. Row with Id [snowflake] does not exist，也就是说冀望执行的是新增然而理论执行的是更新，因为数据库找不到主键为snowflake 的记录就报了错。这里为什么是更新呢？

这时因为实体类在进行新增时会判断主键是否填充，如果没有填充就认为是新数据，采取真正的新增操作，主键须要数据库来主动填充；如果主键存在值则认为是旧数据则调用更新操作。胖哥同 Spring Data R2DBC 的项目组沟通后并没有失去敌对的解决方案，不过我曾经找到了办法，这里先留个坑。

那么该如何新增一条数据呢？咱们只能借助于 @Query 注解来编写一条 SQL 写入了：

@Modifying
@Query("insert into client_user (user_id,nick_name,phone_number,gender) values (:userId,:nickName,:phoneNumber,:gender)")
Mono<Integer> addClientUser(String userId, String nickName, String phoneNumber, Integer gender);

当增加了 @Modifying 后，返回值能够从 Mono<ClientUser>、Mono<Boolean> 或者 Mono<Integer> 任意一种抉择。

reactiveClientUserSortingRepository
        .addClientUser("snowflake",
                "r2dbc",
                "132****155",
                0)
        .as(StepVerifier::create)
        .expectNextCount(1)
        .verifyComplete();

这样就证实写胜利了一条数据。

5.4 搭配 Webflux 应用

然而理论中该如何利用呢？目前可能想到的就是联合反应式框架 Spring Webflux 了，就像 Spring Data JPA 配合 Spring MVC 一样。

咱们编写一个 Webflux 接口:

@RestController
@RequestMapping("/user")
public class ReactiveClientUserController {

    @Autowired
    private ReactiveClientUserSortingRepository reactiveClientUserSortingRepository;


    /**
     * 这里为了测验默认 api 就不分层了
     *
     * @param userId the user id
     * @return the mono
     */
    @GetMapping("/{userId}")
    public Mono<ClientUser> findUserById(@PathVariable String userId) {return reactiveClientUserSortingRepository.findById(userId);
    }

}

5.5 一些测试数据参考

在低并发时，Spring MVC + JDBC体现最佳，但在高并发下，WebFlux + R2DBC应用每个已解决申请的内存起码。

在高并发下，Spring MVC + JDBC的响应工夫开始降落。显然，R2DBC在更高的并发性下提供了更好的响应工夫。Spring WebFlux也比应用 Spring MVC 的相似实现更好。

6. 总结

明天对 Spring Data R2DBC 进一步演示，置信你可能从中学到一些货色。因为 R2DBC 还是比拟新，还存在一些须要改良和补充的货色。目前社区十分沉闷，倒退十分迅速。好了明天的文章就到这里，原创不易多多关注：码农小胖哥 如果你感觉本文很有用，请点赞、转发、再看。

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