SpringWebFlux与响应式微服务开发实战

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93 浏览量更新于2024-07-18 收藏 2.76MB PDF 举报

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"Spring 最新译文精华06.pdf" 是一本包含多个Spring技术主题的电子书，内容涵盖Spring WebFlux、Spring Data、MongoDB、反应式微服务开发、Spring Boot安全、微服务架构最佳实践、Spring Cloud Config等多个方面。 1. Spring WebFlux: 这是Spring Framework 5引入的新特性，它提供了反应式编程模型，用于构建非阻塞式的Web应用程序。在文中，可能深入探讨了如何使用Spring WebFlux创建响应式RESTful Web服务，以及对比了WebFlux和传统的Spring MVC在性能和设计上的差异。 2. Spring Data与MongoDB: 文章可能涵盖了如何结合Spring Data和MongoDB来实现数据访问层，讨论了如何配置、查询和操作NoSQL数据库，以及如何在Spring应用中利用MongoDB的特性。 3. 反应式微服务开发: 通过Spring WebFlux和Spring Cloud，文章可能讲解了如何构建和部署反应式微服务，强调了非阻塞I/O和异步处理的优势，以及如何利用Spring Cloud工具实现服务间的协调和通信。 4. Spring框架最佳实践: 文章提到了Java程序员可以从Spring框架中学到的三个最佳实践，可能包括依赖注入、面向切面编程(AOP)和Spring Boot的自动配置等。 5. Spring Security与OAuth2.0: 文章可能介绍了如何使用Spring Security和OAuth2.0来保护Spring Boot应用的端到端通信，确保服务的安全性和认证流程。 6. Spring Cloud Config: 分两部分介绍，首先讲解了如何使用Spring Cloud Config作为配置服务器，提供集中化的应用配置管理，其次可能涉及到如何配置Git作为配置仓库，实现配置的版本控制。 7. 微服务架构最佳实践: 文章列举并分析了在微服务架构中应该遵循的十条最佳实践，可能涉及服务拆分、持续集成/持续部署(CI/CD)、监控、容错和API网关等方面。 8. Spring Cloud Zuul: 作为API网关，Zuul可以实现路由转发、过滤器和负载均衡等功能，文章可能讲解了如何使用Spring Cloud Zuul构建和管理微服务间的通信。 9. 以太坊和SpringBoot结合: 文章可能探讨了如何使用web3j库和Spring Boot来集成以太坊区块链，从而实现区块链相关的应用功能。 10. Java框架比较: 文章可能对比分析了包括Spring在内的17个受欢迎的Java框架，详细阐述了它们各自的优缺点，为开发者选择合适的框架提供了参考。这本书是Spring4All社区的翻译成果，不断更新以提供最新的Spring技术信息，同时鼓励社区成员参与翻译活动，共同学习和进步。

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Spring-5-webflux和阻塞与非阻塞JDBC

原文链接：https://dzone.com/articles/spring-5-webflux-and-jdbc-to-block-or-not-to-block

作者：Grygoriy Gonchar

译者：developlee

期待良久的Spring5提供了更多对反应式的支持，接下来我们来研究一下如何使JDBC更加异步，以及这

么做带来的问题

Spring Framework 5 为函数式响应型编程带来了巨大的进步，你不需要使用ApplicationContext或几十

个注释来启动和运行最简单的REST API。Spring 5将提供轻量级Web功能和被动的Web Flux支持，以

帮助实现这种转换。这些新特性使得Java和spring 5 更适合构建反应式的web 应用。

为了实现反应式web应用，根据反应式声明（The Reactive Manifesto）所说，应用必须是响应式，弹

性的，可伸缩的，并且是消息驱动的。该列表中的最后一个条件——消息驱动，导致了异步通信方式的

大迁移，包括异步RPC和消息传递库、数据库驱动程序等等。关系型数据库(RDBMS)是非常强大和有

用的。数据库供应商提供的JVM数据库访问的官方工具是实现JDBC API的驱动程序。但是JDBC被设计

成阻塞并且每次数据库的调用都是使用线程的。你无法在API本身的方法或接口中找到能在另一个线程

中获得查询结果的接口。还有一种观点认为，事物型数据库不适合反应性概念:

事务的概念并不适用于反应性的世界，因为它是关于阻塞资源的，而这正是你想要避免的。

我部分同意这种观点。然而，这取决于你如何正确使用关系数据库。此外，在高度可伸缩的SQL数据库

的新时代(如Amazon的Aurora或谷歌的Cloud Spanner)，通过将它们一起使用来实现高吞吐量是合适

的。问题是，当我们在一个SQL数据库上构建反应式应用程序时，我们应该做什么? 一种选择是使用完

全非阻塞的替代SQL客户机。比如这里和这里。当然，这些驱动程序还没有得到数据库厂商的官方支

持。此外，与成熟的基于jdbc的抽象(如Hibernate或jOOQ)相比，功能的吸引力要小得多。

另一种想法是我从Scala中找到的。我们可以将阻塞调用分发到一个单独的线程池，以避免将阻塞和非

阻塞调用混合在一起。这么做允许我们控制线程的总数量，并允许CPU在主执行上下文中提供非阻塞任

务，并应用各种优化。假设我们有一个基于jdbc的实现，比如Spring Data JPA，它确实是阻塞的。

import org.springframework.data.repository.CrudRepository;

public interface AddressRepository extends CrudRepository<Address, Long> {}

我们可以让它异步执行，并分发给专用的线程池。

@Service

public class AddressService {

private final AddressRepository repository;

private final Scheduler scheduler;

public AddressRouter(AddressRepository repository, @Qualifier("jdbcScheduler") Scheduler scheduler)

{

this.repository = repository;

公众号：锅外的大佬

Spring Webflux: Kotlin DSL [片断]

原文链接：https://dzone.com/articles/spring-webflux-kotlin-dsl-snippets

作者：Biju Kunjummen

译者：Jackie Tang

如果您还没有玩转Spring Webflux,那么可以使用基于kotlin的DSL开发

一个函数式API。

Spring Webflux最近介绍一个特性来定义函数式API，它使用一个非常直观的基于 Kotlin的 DSL。

这篇文章将简单地展示一组具有鲜明对比的定义API的方式，一个是基于java流畅的API，一个是基于

Kotlin的DSL。

在Java中，使用函数式编程风格来定义一组CRUD的Spring Webflux API，代码通常是这样的：

RouterFunction<?> apis() {

return nest(path("/hotels"), nest(accept(MediaType.APPLICATION_JSON),

route(

GET("/"), messageHandler::getMessages)

.andRoute(POST("/"), messageHandler::addMessage)

.andRoute(GET("/{id}"), messageHandler::getMessage)

.andRoute(PUT("/{id}"), messageHandler::updateMessage)

.andRoute(DELETE("/{id}"), messageHandler::deleteMessage)

));

}

这些API的细节非常清楚，并且以一种流畅的方式定义，只有几个关键字——route、nest和HTTP行

为。

这些API也可以使用基于kotlin的DSL（以及一些巧妙地使用Kotlin扩展函数），用下面的方式来实现：

@Bean

fun apis() = router {

(accept(APPLICATION_JSON) and "/messages").nest {

GET("/", messageHandler::getMessages)

POST("/", messageHandler::addMessage)

GET("/{id}", messageHandler::getMessage)

PUT("/{id}", messageHandler::updateMessage)

DELETE("/{id}", messageHandler::deleteMessage)

}

我觉得这比基于java的DSL在可读性方面要好一些。如果这个API更加复杂，譬如Sébastien Deleuze所

演示的精彩例子中所示，有多个层次的嵌套，这时基于kotlin DSL的优势就发明显了。

在下一篇文章中，我将深入研究这种支持是如何实现的。这个示例在 my GitHub repo here可以找到。

公众号：锅外的大佬

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