mysql as用法_Spring Data R2DBC响应式操作MySQL
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1. 前言
在使用 R2DBC 操作 MySQL 数据库 一文中初步介绍了r2dbc-mysql的使用。但是借助于DatabaseClient
操作MySQL,过于初级和底层,不利于开发。今天就利用Spring Data R2DBC来演示Spring 数据存储抽象(Spring Data Repository)风格的R2DBC数据库操作。
请注意:目前Spring Data R2DBC虽然已经迭代了多个正式版,但是仍然处于初级阶段,还不足以运用到生产中。不过未来可期,值得研究学习。
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流行的Repository抽象。但是这并不是一个 ORM 框架,你可以把它看做一个数据库访问的抽象层或者R2DBC的客户端程序。它不提供ORM框架具有的缓存、懒加载等诸多特性,但它抽象了数据库和对象的抽象映射关系,具有轻量级、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 |
一定要注意版本对应关系,避免不兼容的情况。
3. 基础依赖
上次我没有引用R2DBC连接池,这次我将尝试使用它。主要依赖如下 ,这里我还集成了Spring Webflux:
<dependency> <groupId>org.springframework.bootgroupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-r2dbcartifactId>dependency>
<dependency> <groupId>io.r2dbcgroupId> <artifactId>r2dbc-poolartifactId>dependency>
<dependency> <groupId>dev.mikugroupId> <artifactId>r2dbc-mysqlartifactId>dependency>
<dependency> <groupId>org.springframework.bootgroupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-jdbcartifactId>dependency>
<dependency> <groupId>org.springframework.bootgroupId> <artifactId>spring-boot-starter-webfluxartifactId>dependency>
这里我采用的是 Spring Boot 2.3.2.RELEASE。
4. 配置
上次我们采用的是JavaConfig风格的配置,只需要向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的主要配置。特别注意的是spring.r2dbc.url
的格式,根据数据库的不同写法是不同的,要看驱动的定义,这一点非常重要。连接池这里使用默认配置即可,不用显式定义。
5. 编写业务代码
接下来就是编写业务代码了。这里我还尝试使用DatabaseClient
来执行了DDL语句创建了client_user
表,感觉还不错。
@AutowiredDatabaseClient databaseClient;
@Testvoid doDDL() {
List 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 声明数据库实体
熟悉Spring Data JPA的同学应该很轻车熟路了。
/** * the client user type * * @author felord.cn */@Data@Tablepublic 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 声明 CRUD 接口
上面实体类中的@Table
注解是有说法的,当我们的操作接口继承的是ReactiveCrudRepository
或者ReactiveSortingRepository
时,需要在实体类上使用@Table
注解,这也是推荐的用法。
public interface ReactiveClientUserSortingRepository extends ReactiveSortingRepository<ClientUser,String> {
}
当然实体类不使用@Table
注解标记时,我们还可以继承R2dbcRepository
接口。然后ReactiveClientUserSortingRepository
将提供一些操作数据库的方法。
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然后Spring Data JPA怎么写,这里也差不多怎么写,但是有些功能现在还没有得到支持,比如上面提到的分页,还有主键策略等。
类似
PagingAndSortingRepository
的反应式分页功能接口目前还没有实装,会在未来的版本集成进来。
5.3 实际操作
接下来我们就要通过R2DBC实际操作MySQL数据库了。按照我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 save = reactiveClientUserSortingRepository.save(clientUser);
结果数据库并没有写入数据。这时因为r2dbc-mysql不能被直接使用,只能由客户端去实现并委托给客户端去操作。
这也是R2DBC的设计原则,R2DBC 的目标是最小化 SPI 平面,目的是消除数据库之间的差异部分,并使得整个数据库完全具有反应式和背压。它主要用作客户端库使用的驱动程序 SPI,而不打算直接在应用程序代码中使用。
所以这里我们可以借助于reactor-test
测试库去执行一下,改写为:
reactiveClientUserSortingRepository.save(clientUser) .log() .as(StepVerifier::create) .expectNextCount(1) .verifyComplete();
但是依然不能执行成功,提示update table [client_user]. Row with Id [snowflake] does not exist
,也就是说期望执行的是新增但是实际执行的是更新,由于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,主键需要数据库来自动填充;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得到友好的解决方案,不过我已经找到了方法,这里先留个坑。
那么该如何新增一条数据呢?我们只能借助于@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 addClientUser(String userId, String nickName, String phoneNumber, Integer gender);
当添加了@Modifying
后,返回值可以从Mono
、Mono
或者Mono
任意一种选择。
reactiveClientUserSortingRepository .addClientUser("snowflake", "r2dbc", "132****155", 0) .as(StepVerifier::create) .expectNextCount(1) .verifyComplete();
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这样就证明写成功了一条数据。
5.4 搭配 Webflux 使用
但是实际中该如何应用呢?目前能够想到的就是结合反应式框架Spring Webflux了,就像Spring Data JPA配合Spring MVC一样。
我们编写一个Webflux接口:
@RestController@RequestMapping("/user")public class ReactiveClientUserController {
@Autowired private ReactiveClientUserSortingRepository reactiveClientUserSortingRepository;
/** * 这里为了检验默认api 就不分层了 * * @param userId the user id * @return the mono */ @GetMapping("/{userId}") public Mono findUserById(@PathVariable String userId) { return reactiveClientUserSortingRepository.findById(userId); }
}
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5.5 一些测试数据参考
在低并发时,Spring MVC + JDBC表现最佳,但在高并发下,WebFlux + R2DBC使用每个已处理请求的内存最少。
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在高并发下,Spring MVC + JDBC的响应时间开始下降。显然,R2DBC在更高的并发性下提供了更好的响应时间。Spring WebFlux也比使用Spring MVC的类似实现更好。
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6. 总结
今天对Spring Data R2DBC进一步演示,相信你能够从中学到一些东西。由于R2DBC还是比较新,还存在一些需要改进和补充的东西。目前社区非常活跃,发展十分迅速。好了今天的文章就到这里,原创不易多多关注:码农小胖哥 本文DEMO通过回复sdr 获取。如果你觉得本文很有用,请点赞、转发、再看。
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