Spring Data R2DBC回應式操作MySQL

1. 前言

在使用R2DBC操作MySQL資料庫 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，今天就利用Spring Data R2DBC來演示Spring 資料存盤抽象（Spring Data Repository）風格的R2DBC資料庫操作，

請注意：目前Spring Data R2DBC雖然已經迭代了多個正式版，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反應式關系資料庫驅動程式的流行的Repository抽象，但是這并不是一個ORM框架，你可以把它看做一個資料庫訪問的抽象層或者R2DBC的客戶端程式，它不提供ORM框架具有的快取、懶加載等諸多特性，但它抽象了資料庫和物件的抽象映射關系，具有輕量級、易用性的特點，

2.1 版本對應關系

胖哥總結了截至目前Spring Data R2DBC和Spring Framework的版本對應關系：

一定要注意版本對應關系，避免不兼容的情況，

3. 基礎依賴

上次我沒有參考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資料庫型別物件-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-jdbc</artifactId>
</dependency>
<!-- 反應式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的必要引數，

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，根據資料庫的不同寫法是不同的，要看驅動的定義，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. 撰寫業務代碼

接下來就是撰寫業務代碼了，這里我還嘗試使用DatabaseClient來執行了DDL陳述句創建了client_user表，感徑訓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 宣告資料庫物體

熟悉Spring Data JPA的同學應該很輕車熟路了，

/**
 *  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 宣告CRUD介面

上面物體類中的@Table注解是有說法的，當我們的操作介面繼承的是ReactiveCrudRepository<T, ID> 或者ReactiveSortingRepository<T, ID>時，需要在物體類上使用@Table注解，這也是推薦的用法，

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

當然物體類不使用@Table注解標記時，我們還可以繼承R2dbcRepository<T, ID>介面，然后ReactiveClientUserSortingRepository將提供一些操作資料庫的方法，

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>的反應式分頁功能介面目前還沒有實裝，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資料庫了，按照我們傳統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);

結果資料庫并沒有寫入資料，這時因為r2dbc-mysql不能被直接使用，只能由客戶端去實作并委托給客戶端去操作，

這也是R2DBC的設計原則，R2DBC的目標是最小化SPI平面，目的是消除資料庫之間的差異部分，并使得整個資料庫完全具有反應式和背壓，它主要用作客戶端庫使用的驅動程式SPI，而不打算直接在應用程式代碼中使用，

所以這里我們可以借助于reactor-test測驗庫去執行一下，改寫為：

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

但是依然不能執行成功，提示update table [client_user]. Row with Id [snowflake] does not exist ，也就是說期望執行的是新增但是實際執行的是更新，由于資料庫找不到主鍵為snowflake的記錄就報了錯，這里為什么是更新呢？

這時因為物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資料，采取真正的新增操作，主鍵需要資料庫來自動填充；如果主鍵存在值則認為是舊資料則呼叫更新操作，胖哥同Spring Data R2DBC的專案組溝通后并沒有得到友好的解決方案，不過我已經找到了方法，這里先留個坑，

那么該如何新增一條資料呢？我們只能借助于@Query注解來撰寫一條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，回傳值可以從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();

這樣就證明寫成功了一條資料，

5.4 搭配Webflux使用

但是實際中該如何應用呢？目前能夠想到的就是結合反應式框架Spring Webflux了，就像Spring Data JPA配合Spring MVC一樣，

我們撰寫一個Webflux介面:

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

    @Autowired
    private ReactiveClientUserSortingRepository reactiveClientUserSortingRepository;


    /**
     * 這里為了檢驗默認api 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);
    }

}

5.5 一些測驗資料參考

在低并發時，Spring MVC + JDBC表現最佳，但在高并發下，WebFlux + R2DBC使用每個已處理請求的記憶體最少，

在高并發下，Spring MVC + JDBC的回應時間開始下降，顯然，R2DBC在更高的并發性下提供了更好的回應時間，Spring WebFlux也比使用Spring MVC的類似實作更好，

6. 總結

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，目前社區非常活躍，發展十分迅速，好了今天的文章就到這里，原創不易多多關注：碼農小胖哥 如果你覺得本文很有用，請點贊、轉發、再看，

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標籤：Java

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