1. 前言
在使用R2DBC操作MySQL數(shù)據(jù)庫 一文中初步介紹了r2dbc-mysql的使用。由于借助DatabaseClient操作MySQL，過于初級和底層，不利于開發(fā)。今天就利用Spring Data R2DBC來演示Spring 數(shù)據(jù)存儲抽象（Spring Data Repository）風格的R2DBC數(shù)據(jù)庫操作。
請注意：目前Spring Data R2DBC雖然已經(jīng)迭代了多個正式版，但是仍然處于初級階段，還不足以運用到生產(chǎn)中。不過未來可期，值得研究學習。
2. Spring Data R2DBC
Spring Data R2DBC提供了基于R2DBC反應(yīng)式關(guān)系數(shù)據(jù)庫驅(qū)動程序的流行的Repository抽象。但是這并不是一個ORM框架，你可以把它看做一個數(shù)據(jù)庫訪問的抽象層或者R2DBC的客戶端程序。它不提供ORM框架具有的緩存、懶加載等諸多特性，但它抽象了數(shù)據(jù)庫和對象的抽象映射關(guān)系，具有輕量級、易用性的特點。
2.1 版本對應(yīng)關(guān)系
胖哥總結(jié)了截至目前Spring Data R2DBC和Spring Framework的版本對應(yīng)關(guān)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 |
一定要注意版本對應(yīng)關(guān)系，避免不兼容的情況。
3. 基礎(chǔ)依賴
上次我沒有引用R2DBC連接池，這次我將嘗試使用它。主要依賴如下 ，這里我還集成了Spring Webflux:
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-r2dbc</artifactId>
</dependency>
<!-- r2dbc 連接池 -->
<dependency>
<groupId>io.r2dbc</groupId>
<artifactId>r2dbc-pool</artifactId>
</dependency>
<!--r2dbc mysql 庫-->
<dependency>
<groupId>dev.miku</groupId>
<artifactId>r2dbc-mysql</artifactId>
</dependency>
<!--自動配置需要引入的一個嵌入式數(shù)據(jù)庫類型對象-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-jdbc</artifactId>
</dependency>
<!-- 反應(yīng)式web框架 webflux-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId>
</dependency>
這里我采用的是 Spring Boot 2.3.2.RELEASE。
4. 配置
上次我們采用的是JavaConfig風格的配置，只需要向Spring IoC注入一個ConnectionFactory。這一次我將嘗試在application.yaml中配置R2DBC的必要參數(shù)。
spring:
r2dbc:
url: r2dbcs:mysql://127.0.0.1:3306/r2dbc
username: root
password: 123456
以上就是R2DBC的主要配置。特別注意的是spring.r2dbc.url的格式，根據(jù)數(shù)據(jù)庫的不同寫法是不同的，要看驅(qū)動的定義，這一點非常重要。連接池這里使用默認配置即可，不用顯式定義。
5. 編寫業(yè)務(wù)代碼
接下來就是編寫業(yè)務(wù)代碼了。這里我還嘗試使用DatabaseClient來執(zhí)行了DDL語句創(chuàng)建了client_user表，感覺還不錯。
@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 聲明數(shù)據(jù)庫實體
熟悉Spring Data JPA的同學應(yīng)該很輕車熟路了。
/**
* 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 聲明CRUD接口
上面實體類中的@Table注解是有說法的，當我們的操作接口繼承的是ReactiveCrudRepository<T, ID> 或者ReactiveSortingRepository<T, ID>時，需要在實體類上使用@Table注解，這也是推薦的用法。
public interface ReactiveClientUserSortingRepository extends ReactiveSortingRepository<ClientUser,String> {
}
當然實體類不使用@Table注解標記時，我們還可以繼承R2dbcRepository<T, ID>接口。然后ReactiveClientUserSortingRepository將提供一些操作數(shù)據(jù)庫的方法。
然后Spring Data JPA怎么寫，這里也差不多怎么寫，但是有些功能現(xiàn)在還沒有得到支持，比如上面提到的分頁，還有主鍵策略等。
類似
PagingAndSortingRepository<T,ID>的反應(yīng)式分頁功能接口目前還沒有實裝，會在未來的版本集成進來。
5.3 實際操作
接下來我們就要通過R2DBC實際操作MySQL數(shù)據(jù)庫了。按照我們傳統(tǒng)的邏輯寫了如下的新增邏輯：
ClientUser clientUser = new ClientUser();
clientUser.setGender(2);
clientUser.setNickName("r2dbc");
clientUser.setPhoneNumber("9527");
clientUser.setUserId("snowflake");
Mono<ClientUser> save = reactiveClientUserSortingRepository.save(clientUser);
結(jié)果數(shù)據(jù)庫并沒有寫入數(shù)據(jù)。這時因為r2dbc-mysql不能被直接使用，只能由客戶端去實現(xiàn)并委托給客戶端去操作。
這也是R2DBC的設(shè)計原則，R2DBC的目標是最小化SPI平面，目的是消除數(shù)據(jù)庫之間的差異部分，并使得整個數(shù)據(jù)庫完全具有反應(yīng)式和背壓。它主要用作客戶端庫使用的驅(qū)動程序SPI，而不打算直接在應(yīng)用程序代碼中使用。
所以這里我們可以借助于reactor-test測試庫去執(zhí)行一下，改寫為：
reactiveClientUserSortingRepository.save(clientUser)
.log()
.as(StepVerifier::create)
.expectNextCount(1)
.verifyComplete();
但是依然不能執(zhí)行成功，提示update table [client_user]. Row with Id [snowflake] does not exist ，也就是說期望執(zhí)行的是新增但是實際執(zhí)行的是更新，由于數(shù)據(jù)庫找不到主鍵為snowflake的記錄就報了錯。這里為什么是更新呢？
這時因為實體類在進行新增時會判斷主鍵是否填充，如果沒有填充就認為是新數(shù)據(jù)，采取真正的新增操作，主鍵需要數(shù)據(jù)庫來自動填充；如果主鍵存在值則認為是舊數(shù)據(jù)則調(diào)用更新操作。胖哥同Spring Data R2DBC的項目組溝通后并沒有得到友好的解決方案，不過我已經(jīng)找到了方法，這里先留個坑。
那么該如何新增一條數(shù)據(jù)呢？我們只能借助于@Query注解來編寫一條SQL寫入了：
@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);
當添加了@Modifying后，返回值可以從Mono<ClientUser>、Mono<Boolean>或者Mono<Integer>任意一種選擇。
reactiveClientUserSortingRepository
.addClientUser("snowflake",
"r2dbc",
"132****155",
0)
.as(StepVerifier::create)
.expectNextCount(1)
.verifyComplete();
[圖片上傳失敗...(image-ef59a-1595988552618)]
<figcaption></figcaption>
這樣就證明寫成功了一條數(shù)據(jù)。
5.4 搭配Webflux使用
但是實際中該如何應(yīng)用呢？目前能夠想到的就是結(jié)合反應(yīng)式框架Spring Webflux了，就像Spring Data JPA配合Spring MVC一樣。
我們編寫一個Webflux接口:
@RestController
@RequestMapping("/user")
public class ReactiveClientUserController {
@Autowired
private ReactiveClientUserSortingRepository reactiveClientUserSortingRepository;
/**
* 這里為了檢驗?zāi)Japi 就不分層了
*
* @param userId the user id
* @return the mono
*/
@GetMapping("/{userId}")
public Mono<ClientUser> findUserById(@PathVariable String userId) {
return reactiveClientUserSortingRepository.findById(userId);
}
}
[圖片上傳失敗...(image-b03bb1-1595988552618)]
<figcaption></figcaption>
5.5 一些測試數(shù)據(jù)參考
在低并發(fā)時，Spring MVC + JDBC表現(xiàn)最佳，但在高并發(fā)下，WebFlux + R2DBC使用每個已處理請求的資源占用最少。
在高并發(fā)下，Spring MVC + JDBC的響應(yīng)時間開始下降。顯然，R2DBC在更高的并發(fā)性下提供了更好的響應(yīng)時間。Spring WebFlux也比使用Spring MVC的類似實現(xiàn)更好。
6. 總結(jié)
今天對Spring Data R2DBC進一步演示，相信你能夠從中學到一些東西。由于R2DBC還是比較新，還存在一些需要改進和補充的東西。目前社區(qū)非?；钴S，發(fā)展十分迅速。
作者：碼農(nóng)小胖哥
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來源：掘金
