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:
Spring Data R2DBC | Spring Framework |
---|---|
1.0.0.RELEASE | 5.2.2.RELEASE |
1.1.0.RELEASE | 5.2.6.RELEASE |
1.1.1.RELEASE | 5.2.7.RELEASE |
1.1.2.RELEASE | 5.2.8.RELEASE |
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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