1. 简介
R2DBC(响应式关系型数据库连接)是Pivotal在Spring One Platform 2018期间推出的一项成果。它旨在为SQL数据库创建一个响应式API。
换句话说，这项工作可以使用完全非阻塞的驱动程序创建一个数据库连接。
在本教程中，我们将看一个使用Spring Data R2BDC的应用程序示例。有关更底层R2DBC API的指南，请查看我们之前的文章。
2. 我们的第一个Spring Data R2DBC项目
首先，R2DBC项目是最近才推出的。目前，只有PostGres、MSSQL和H2具有R2DBC驱动程序。此外，我们不能使用它的所有Spring Boot功能。因此，我们需要手动添加一些步骤。但是，我们可以利用像Spring Data这样的项目来帮助我们。
我们将首先创建一个Maven项目。此时，R2DBC存在一些依赖性问题，因此我们的pom.xml将比正常情况下更大。
对于本文的范围，我们将使用H2作为我们的数据库，并为我们的应用程序创建响应式CRUD函数。
让我们打开生成的项目的pom.xml并添加适当的依赖项以及一些早期发布的Spring库：
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-r2dbc</artifactId>
<version>1.0.0.RELEASE</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.r2dbc</groupId>
<artifactId>r2dbc-h2</artifactId>
<version>0.8.1.RELEASE</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.h2database</groupId>
<artifactId>h2</artifactId>
<version>1.4.199</version>
</dependency>
</dependencies>
其他所需的工件包括Lombok、Spring WebFlux和其他一些完成我们项目依赖项的工件。
3. 连接工厂
使用数据库时，我们需要一个连接工厂。所以，我们也需要同样的东西来使用R2DBC。
因此我们现在将添加详细信息以连接到我们的实例：
@Configuration
@EnableR2dbcRepositories
class R2DBCConfiguration extends AbstractR2dbcConfiguration {
@Bean
public H2ConnectionFactory connectionFactory() {
return new H2ConnectionFactory(
H2ConnectionConfiguration.builder()
.url("mem:testdb;DB_CLOSE_DELAY=-1;")
.username("sa")
.build()
);
}
}
我们在上面的代码中首先要注意到的是@EnableR2dbcRepositories。我们需要这个注解来使用Spring Data功能。此外，我们扩展了AbstractR2dbcConfiguration，因为它将提供我们稍后需要的大量bean。
4. 我们的第一个R2DBC应用程序
我们的下一步是创建Repository：
interface PlayerRepository extends ReactiveCrudRepository<Player, Integer> {}
ReactiveCrudRepository接口非常有用。例如，它提供基本的CRUD功能。
最后，我们将定义我们的模型类并使用Lombok来避免样板代码：
@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
class Player {
@Id
Integer id;
String name;
Integer age;
}
5. 测试
是时候测试我们的代码了。那么，让我们从创建一些测试用例开始：
@Test
public void whenDeleteAll_then0IsExpected() {
playerRepository.deleteAll()
.as(StepVerifier::create)
.expectNextCount(0)
.verifyComplete();
}
@Test
public void whenInsert6_then6AreExpected() {
insertPlayers();
playerRepository.findAll()
.as(StepVerifier::create)
.expectNextCount(6)
.verifyComplete();
}
6. 自定义查询
我们还可以生成自定义查询。为了添加它，我们需要更改我们的PlayerRepository：
@Query("select id, name, age from player where name = $1")
Flux<Player> findAllByName(String name);
@Query("select * from player where age = $1")
Flux<Player> findByAge(int age);
除了现有的测试之外，我们还将添加更新后Repository方法的相应测试：
@Test
public void whenSearchForCR7_then1IsExpected() {
insertPlayers();
playerRepository.findAllByName("CR7")
.as(StepVerifier::create)
.expectNextCount(1)
.verifyComplete();
}
@Test
public void whenSearchFor32YearsOld_then2AreExpected() {
insertPlayers();
playerRepository.findByAge(32)
.as(StepVerifier::create)
.expectNextCount(2)
.verifyComplete();
}
private void insertPlayers() {
List<Player> players = Arrays.asList(
new Player(1, "Kaka", 37),
new Player(2, "Messi", 32),
new Player(3, "Mbappé", 20),
new Player(4, "CR7", 34),
new Player(5, "Lewandowski", 30),
new Player(6, "Cavani", 32)
);
playerRepository.saveAll(players).subscribe();
}
7. 批处理
R2DBC的另一个特性是创建批处理。批处理在执行多个SQL语句时很有用，因为它们的性能比单个操作更好。
要创建Batch，我们需要一个Connection对象：
Batch batch = connection.createBatch();
在我们的应用程序创建Batch实例后，我们可以添加任意数量的SQL语句。要执行它，我们将调用execute()方法。批处理的结果是一个Publisher，它将为每个语句返回一个结果对象。
因此，让我们跳入代码，看看如何创建Batch：
@Test
public void whenBatchHas2Operations_then2AreExpected() {
Mono.from(factory.create())
.flatMapMany(connection -> Flux.from(connection
.createBatch()
.add("select * from player")
.add("select * from player")
.execute()))
.as(StepVerifier::create)
.expectNextCount(2)
.verifyComplete();
}
8. 总结
总而言之，R2DBC仍处于早期阶段。这是创建一个SPI的尝试，该SPI将为SQL数据库定义一个响应式API。当与Spring WebFlux一起使用时，R2DBC允许我们编写一个应用程序，从顶部异步处理数据，一直到数据库。
与往常一样，本教程的完整源代码可在GitHub上获得。
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