文章目录

简介
R2DBC介绍
项目依赖
创建ConnectionFactory
创建Entity Bean
初始化数据库
获取所有的用户
Prepare Statement
事务处理
WebFlux使用
执行效果

简介

之前我们提到过，对于底层的数据源来说，MongoDB, Redis, 和 Cassandra 可以直接以reactive的方式支持Spring Data。而其他很多关系型数据库比如Postgres, Microsoft SQL Server, MySQL, H2 和 Google Spanner 则可以通过使用R2DBC 来实现对reactive的支持。

今天我们就来具体讲解一下R2DBC的使用。

R2DBC介绍

之前我们介绍了Reactor还有基于其之上的Spring WebFlux框架。包括vert.x，rxjava等等reactive技术。我们实际上在应用层已经有很多优秀的响应式处理框架。

但是有一个问题就是所有的框架都需要获取底层的数据，而基本上关系型数据库的底层读写都还是同步的。

为了解决这个问题，出现了两个标准，一个是oracle提出的 ADBC (Asynchronous Database Access API)，另一个就是Pivotal提出的R2DBC (Reactive Relational Database Connectivity)。

R2DBC是基于Reactive Streams标准来设计的。通过使用R2DBC，你可以使用reactive API来操作数据。

同时R2DBC只是一个开放的标准，而各个具体的数据库连接实现，需要实现这个标准。

今天我们以r2dbc-h2为例，讲解一下r2dbc在Spring webFlux中的使用。

项目依赖

我们需要引入r2dbc-spi和r2dbc-h2两个库，其中r2dbc-spi是接口，而r2dbc-h2是具体的实现。

同时我们使用了Spring webflux,所以还需要引入spring-boot-starter-webflux。

具体的依赖如下：

        <!-- R2DBC H2 Driver --><dependency><groupId>io.r2dbc</groupId><artifactId>r2dbc-h2</artifactId><version>${r2dbc-h2.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId></dependency>

创建ConnectionFactory

ConnectionFactory是数据库连接的一个具体实现，通过ConnectionFactory我们可以创建到数据库的连接。

先看一下数据库的配置文件，为了方便起见，这里我们使用的是内存数据库H2 ：

r2dbc.url=r2dbc:h2:mem://./r2dbc
r2dbc.user=sa
r2dbc.password=password

第一个url指定的是数据库的连接方式，下面两个是数据库的用户名和密码。

接下来我们看一下，怎么通过这些属性来创建ConnectionFactory：

    @Beanpublic ConnectionFactory connectionFactory() {ConnectionFactoryOptions baseOptions = ConnectionFactoryOptions.parse(url);ConnectionFactoryOptions.Builder ob = ConnectionFactoryOptions.builder().from(baseOptions);if (!StringUtil.isNullOrEmpty(user)) {ob = ob.option(USER, user);}if (!StringUtil.isNullOrEmpty(password)) {ob = ob.option(PASSWORD, password);}return ConnectionFactories.get(ob.build());}

通过url可以parse得到ConnectionFactoryOptions。然后通过ConnectionFactories的get方法创建ConnectionFactory。

如果我们设置了USER或者PASSWORD，还可以加上这两个配置。

创建Entity Bean

这里，我们创建一个简单的User对象：

@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class Users {private Long id;private String firstname;private String lastname;
}

初始化数据库

虽然H5有很多更加简单的方式来初始化数据库，比如直接读取SQL文件，这里为了说明R2DBC的使用，我们使用手动的方式来创建：

    @Beanpublic CommandLineRunner initDatabase(ConnectionFactory cf) {return (args) ->Flux.from(cf.create()).flatMap(c ->Flux.from(c.createBatch().add("drop table if exists Users").add("create table Users(" +"id IDENTITY(1,1)," +"firstname varchar(80) not null," +"lastname varchar(80) not null)").add("insert into Users(firstname,lastname)" +"values('flydean','ma')").add("insert into Users(firstname,lastname)" +"values('jacken','yu')").execute()).doFinally((st) -> c.close())).log().blockLast();}

上面的代码中，我们使用c.createBatch()来向数据库插入一些数据。

除了createBatch,还可以使用create来创建单个的执行语句。

获取所有的用户

在Dao中，我们提供了一个findAll的方法：

    public Flux<Users> findAll() {return Mono.from(connectionFactory.create()).flatMap((c) -> Mono.from(c.createStatement("select id,firstname,lastname from users").execute()).doFinally((st) -> close(c))).flatMapMany(result -> Flux.from(result.map((row, meta) -> {Users acc = new Users();acc.setId(row.get("id", Long.class));acc.setFirstname(row.get("firstname", String.class));acc.setLastname(row.get("lastname", String.class));return acc;})));}

简单解释一下上面的使用。

因为是一个findAll方法，我们需要找出所有的用户信息。所以我们返回的是一个Flux而不是一个Mono。

怎么从Mono转换成为一个Flux呢？

这里我们使用的是flatMapMany，将select出来的结果，分成一行一行的，最后转换成为Flux。

Prepare Statement

为了防止SQL注入，我们需要在SQL中使用Prepare statement:

    public Mono<Users> findById(long id) {return Mono.from(connectionFactory.create()).flatMap(c -> Mono.from(c.createStatement("select id,firstname,lastname from Users where id = $1").bind("$1", id).execute()).doFinally((st) -> close(c))).map(result -> result.map((row, meta) ->new Users(row.get("id", Long.class),row.get("firstname", String.class),row.get("lastname", String.class)))).flatMap( p -> Mono.from(p));}

看下我们是怎么在R2DBC中使用prepare statement的。

事务处理

接下来我们看一下怎么在R2DBC中使用事务：

    public Mono<Users> createAccount(Users account) {return Mono.from(connectionFactory.create()).flatMap(c -> Mono.from(c.beginTransaction()).then(Mono.from(c.createStatement("insert into Users(firstname,lastname) values($1,$2)").bind("$1", account.getFirstname()).bind("$2", account.getLastname()).returnGeneratedValues("id").execute())).map(result -> result.map((row, meta) ->new Users(row.get("id", Long.class),account.getFirstname(),account.getLastname()))).flatMap(pub -> Mono.from(pub)).delayUntil(r -> c.commitTransaction()).doFinally((st) -> c.close()));}

上面的代码中，我们使用了事务，具体的代码有两部分：

c -> Mono.from(c.beginTransaction())
.delayUntil(r -> c.commitTransaction())

开启是的时候需要使用beginTransaction，后面提交就需要调用commitTransaction。

WebFlux使用

最后，我们需要创建WebFlux应用来对外提供服务：

    @GetMapping("/users/{id}")public Mono<ResponseEntity<Users>> getUsers(@PathVariable("id") Long id) {return usersDao.findById(id).map(acc -> new ResponseEntity<>(acc, HttpStatus.OK)).switchIfEmpty(Mono.just(new ResponseEntity<>(null, HttpStatus.NOT_FOUND)));}@GetMapping("/users")public Flux<Users> getAllAccounts() {return usersDao.findAll();}@PostMapping("/createUser")public Mono<ResponseEntity<Users>> createUser(@RequestBody Users user) {return usersDao.createAccount(user).map(acc -> new ResponseEntity<>(acc, HttpStatus.CREATED)).log();}

执行效果

最后，我们运行一下代码，执行下users:

 curl "localhost:8080/users"
[{"id":1,"firstname":"flydean","lastname":"ma"},{"id":2,"firstname":"jacken","lastname":"yu"}]%

完美，实验成功。

本文的代码：webflux-with-r2dbc

本文作者：flydean程序那些事

本文链接：http://www.flydean.com/r2dbc-introduce/

本文来源：flydean的博客

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