响应式关系数据库处理R2DBC

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:

        
        
            io.r2dbc
            r2dbc-h2
            ${r2dbc-h2.version}
        

        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-webflux
        

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:

    @Bean
    public 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:

    @Bean
    public 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 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 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 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> 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 getAllAccounts() {
        return usersDao.findAll();
    }

    @PostMapping("/createUser")
    public Mono> 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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