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  • Spring Data R2DBC响应式操作MySQL

    1. 前言

    使用R2DBC操作MySQL数据库 一文中初步介绍了r2dbc-mysql的使用。由于借助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 R2DBCSpring 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.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-r2dbc</artifactId>
    </dependency>
    <!--  r2dbc 连接池 -->
    <dependency>
        <groupId>io.r2dbc</groupId>
        <artifactId>r2dbc-pool</artifactId>
    </dependency>
    <!--r2dbc mysql 库-->
    <dependency>
        <groupId>dev.miku</groupId>
        <artifactId>r2dbc-mysql</artifactId>
    </dependency>
    <!--自动配置需要引入的一个嵌入式数据库类型对象-->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-jdbc</artifactId>
    </dependency>
    <!-- 反应式web框架 webflux-->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId>
    </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。

    @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 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
    @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 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<T, ID> 或者ReactiveSortingRepository<T, ID>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<T, ID>接口。然后ReactiveClientUserSortingRepository将提供一些操作数据库的方法。

    Repository提供的一些默认操作数据库的方法

    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<T,ID>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<ClientUser> 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<Integer> addClientUser(String userId, String nickName, String phoneNumber, Integer gender);
    

    当添加了@Modifying后,返回值可以从Mono<ClientUser>Mono<Boolean>或者Mono<Integer>任意一种选择。

    reactiveClientUserSortingRepository
            .addClientUser("snowflake",
                    "r2dbc",
                    "132****155",
                    0)
            .as(StepVerifier::create)
            .expectNextCount(1)
            .verifyComplete();
    

    r2dbc 写入成功log

    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<ClientUser> findUserById(@PathVariable String userId) {
            return reactiveClientUserSortingRepository.findById(userId);
        }
    
    }
    

    webflux 通过r2dbc查询mysql数据库

    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。

    并发下的CPU占用

    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。

    吞吐量对比

    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 如果你觉得本文很有用,请点赞、转发、再看。

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