Spring Boot 2.0.3-webflux-上手教程

StackTrace

开始

Webflux是响应式开发框架，由Spring boot 2.0开始对响应式编程进行了支持；在此之前，响应式主要在前端的开发上有体现，大Java社区为了争上这口气，从该版本开始正式踏入响应式编程的行列；Spring boot2.0-webflux对JDK有要求，必须使用JDK8以上、默认使用的容器是netty，spring使用spring5的版本，且不支持关系型数据库（例如：mysql）；

在国内的万岁长城封堵下，网上提供的一些中文资料比较零散，而且有一些问题需要到国外才可找到；写这篇博文，一方面是总结之前在使用webflux做项目踩过的坑，一方面也想通过此篇文章，让想接触响应式开发的兄弟姐妹们可快速上手学习；

示例工程是基于接口的请求方式进行描述的，暂不涉及界面开发（例如：thymeleaf）与Websocket、SSE(https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/spring5-webflux-reactive/index.html)。

本文章中的示例代码工程已上传至码云：https://gitee.com/hom_git/spring-boot2.0.3-webflux-demo

博客中的图片不能引用外部链接上传，如需要查看图片，请跳至：https://gitee.com/hom_git/spring-boot2.0.3-webflux-demo/wikis/pages

基础

性能比较

开始学习之前，先看看webflux在性能上带来的优势。

下面性能比较使用的框架分别是：“spring mvc + tomcat”与“spring webflux + netty”框架，相关的测试环境描述如下：

系统：

windows10_64位
工具：

ApacheBench、JConsole
测试场景：

并发数：2000

总请求数：20000

接口功能：程序休眠2秒,返回hello

结果如下：

并发数：

图一

图一的左图的RPS是98.36，代表每秒能处理的请求数；右图的RPS是602；
线程数：

图二

图三

众所周知，tomcat的默认最大线程数是200，故图二中，当tomcat上到了200后就没有再继续增加线程；而netty的优势通过图三就可以看到，只需要使用少量的结程就可以达到很好的效果；通过图一、二、三就可以看到，在初始的默认工程环境下，同样的请求数，同样的系统，webflux+netty的优势是非常明显的，单凭这一点，响应式编程就值得学习；另外，初步来看，spring cloud的相关组件，不少也是基于响应式(reactor)开发出来的，有兴趣的同学，可以看看gateway的源码。

示例编码

响应请求

Webflux支持两种请求处理风格，分别是：

1. Spring mvc的方式，通过声明Controller与RequestMapping的方式，如下示例代码：

图六

图七

从图六中可以看到，创建了IndexController.java类，以常用的MVC的方式进行声明，留意启动日志，对应的请求路径“/hello/mvc”已经绑定，浏览器可以正常请求；注意：RequestMapping标注的方法返回类型已改成Mono类型（什么是Mono，请查看上手篇中推荐的文章）；经过测试发现，返回类型即使不是Mono类型，请求一样可以处理；

另一种方式则是webflux的函数式定义方式，如下：

图八

图九

2. 函数式方式的路由定义的流程说明：
```
先定义请求处理类（IndexHandler）->定义路由（WebConfig.indexApiRouter）->建立绑定关系（说明indexHandler的哪个方法处理哪个Url，接口是以什么方法调用的，参数是以什么格式传输的）；
```
注意事项:
1. 请求处理类需声明为spring的容器类，使用了注解@Component；
2. 路由的方法需要返回指定的类型“RouterFunction”；
3. handler的处理方法也一样，需要返回指定的类型Mono与指定的入参ServerRequest；
如不按此规定，则对应的请求不会被处理，特别是handler的请求处理方法的入参类型必须为ServerRequest；我刚学习的时候，不知这规定，以为webflux可以像spring mvc那样，以对象的形式注入参数，结果修改了参数类型后，对应的url一直无法响应处理，新手一定要注意此坑。

配置

本地机器安装了mongodb与redis，都没有设置密码，故可以直接连接；如对应项有增加用户认证的机制，请自行增加用户名与密码的配置；修改全局的关于json序列化的配置，spring boot2.0默认使用“fasterxml.jackson.databind”；经过初步尝试发现，阿里的fastjson暂不支持webflux的全局json序列化设置。json的配置主要添加对日期型的格式化，jdk8新增了LocalDateTime的格式，示例代码中的日期类型使用该类，需要格式化后才能支持参数类型转换，且同时添加mongodb的objectId类型的序列化格式转换配置，如下：

传参、新增、查询

基于上面的工程与配置，下面为示例添加方法“IndexHandler.add”，对应的url为“/hello/webflux/add”，并且创建一个vo类User，步骤如下：

1.新增User类

上图中的@Data、@ToString、@NoArgsConstructor是lombok提供的注解，@Data表示在编译时，会自动生成被标记的类的属性的getter与setter方法，另外两个见名思议；@Document是mongodb的包提供的，标识此类为集合对象（即mysql中对应的表）；

2. 增加“IndexHandler.add”方法与绑定URL，并且注入mongodb的操作类，为了方便演示，示例代码中并没有区分service层与dao层，操作都在handler上执行：

注意：此处注入的mongo操作类，是mongo响应式包中的ReactiveMongoTemplate；另外，要从请求流中获取POST的传参，必须要使用request.bodyToMono的方式才可以；如需要获取URL中的参数，则使用request.pathVariable()方法即可。

3.编译启动运行，使用restFul的工具请求接口，结果如下：

上面的红框是请求对象，下面的是返回结果已包含ObjectId的值（通过配置章节中讲到的ObjectId序列化配置，可转换为字符串返回），对应mongo中的文档如下：

4.第“2”步骤中讲到的add方法的写法看上去和普通的命令式编程方式没什么区别，实际上在框架底层，Mono类修饰的语句已经转换成响应式的实现，一定要注意，方法在无订阅操作或阻塞时，语句中的实际操作是不会执行的，如下举例：

上图中的第3步返回的是一个新创建的user对象，此时在程序运行过程中，第1步与第2步中对user的操作是没有执行的，因为这两步的mono类并未有订阅；上述的写法是偏向于命令式的写法，可将它转换成流的写法，如下addStream方法：

当代码逻辑较多时，这种写法对于代码结构亦会比较简洁，而且也符合响应式编程强调的函数式编程的方式。

5.实现查询方法“IndexHandler.list”，绑定URL“/hello/webflux/list”，在查出来的结果中，需要将所有记录的age加1再返回，在实现之前先往user集合中插入多条记录（name与createTime是升序排列的），如下：

代码实现的方法如下：

注意：上图一中的“reactiveMongoTemplate.find(query, User.class)”中返回的是Flux对象，当调用Flux.flatMap方法时，flatMap内部使用的是多线程的处理方式，即处理后的列表对象有可能已经变成乱序，如需要保证返回结果是有序性的，则需要改成用flatMapSequential方法，如下：

上图中的Query是spring-data-mongo包中的对象，具体使用方法可查阅网上资料。

运行并调用后的结果如下：

Redis操作

在配置的章节已经添加了redis的配置，此处直接添加操作redis的功能，实现功能：在新增用户时，将成功插入mongo中的用户同时插入redis中，key为用户的id字符串，value为用户对象序列化后的json字符串信息，添加“IndexHandler.addStreamRedis”方法，如下：

上图中，注入了响应式的redis操作类“ReactiveRedisTemplate”，并且在执行oprForValue时声明了序列化的方式为字符串，如果想全局定义“ReactiveRedisTemplate”的序例化格式，可以将此类定义成spring的容器类，让它在启动时，自行注入并加载，这样就不需要每次在操作时添加序列化的格式；obj2Json是手工将对象转换成Json字符串的方法。注意：redis的操作，必须声明序例化的格式，否则在插入redis中，将会是一串字节码，此时通过json的方式是无法查看，并且key会是乱码。

执行后，可看到redis中已添加该记录：

从图中可以看到在redis中，user对象的json字符串的id值与createTime值包含了其它额外的信息，如果只想实现保存字符串的话，可以修改obj2Json的代码，添加类似配置章节中添加的格式即可，修改obj2Json的代码如下：

此时，redis中的结果如下：

Redis的查询方法类似，在此不作举例。

高级玩法

流的窥听

响应式编写方式的代码只有在被订阅或者手工调用阻塞的方法时，才会执行，如果想查看flatmap执行后的流转日志时，可以通过在flatmap方法后增加.log的方法打印出流转日志：

上图就是log方法前面对应的flatmap的执行日志；

另外，reactor本身提供了一些窥探的方法，例如：Mono\[doOnSubscribe、doOnError、doOnSuccess……\]，这些方法可以供输出转换流后的对象信息，并且不会消费流的内容，从而避免使用窥探方法后的其它处理无法获取到对象的情况：

doOnSubscribe，表示方法被订阅时执行的动作；
如何添加响应时间

如果要统一为每个请求都添加进入时的时间与结束处理后的时候时，可以通过添加统一过滤器进行处理，而无需为每个请求添加同样的逻辑。

webflux没有拦截器，它只有过滤器，在过滤器中可以处理例如：鉴权，请求时间的统一打印等等。实现WebFilter接口就可以创建自定义的过滤器，但要注意filter的order顺序，顺序值越小，越先执行：
全局异常的拦截

添加全局异常有两种方法：
1. 在webflux.filter中添加onErrorReturn的方法，将返回值写到response即可：
  
  在“/hello/webflux/list”方法中使用Mono.error方法抛出异常进行测试：
2. 实现默认的错误属性类DefaultErrorAttributes与AbstractErrorWebExceptionHandler：
```
注意：经过测试发现，当实现了A方式后，如果同时也实现B方式的话，则B方式会无效，请求里面的处理都被A方式拦截了。建议：采用B方式，这样可以统一处理所有的异常，而不需要依赖指定的filter。
```
## 如何添加全局变量

在webflux，ThreadLocal这种线程变量是不可用的，特别是在flatmap处理列表的时候。如果要共享线程变量，可以通过下述的两种方法实现：

将需要共享的变量作为方法参数传入，修改“/hello/webflux/addStream”对应的方法，添加字符串“Test.”，将User.Name的值修改为“Test.” + User.Name:
使用webflux流共享变量（Context）的方式，修改“/hello/webflux/add/redis”方法，添加字符串“Test.SubscriberContext.”，将User.Name的值修改为“Test.SubscriberContext.” + User.Name:

注意：B方式中的subscriberContext(Context.of("share_str", "Test.SubscriberContext."))要放在入口方法的流末尾处，这样才代表该处理逻辑中共享此上下文变量，因为subscriber代表从方法头开始生效。如果上下文定义的位置有误，在获取相应的相下文变量时，则会出现“java.util.NoSuchElementException: Context is empty”异常。

建议：使用B方式，减少像A方式中的代码侵入。
如何校验参数

Spring boot 2.0.3的webflux的函数式路由方式不支持JSR3（Validater）的验证方

式，如果仍然想继续使用这种参数验证方法，需要手工调用验证方法才可以实现:

修改“/hello/webflux/addStream”的方法，为User.Age添加入参值的校验，该值的范围必须为“1-18”：
```
注意：上图的Default.class，表示使用Validation的默认分组验证方式，如不同的场景下校验不同的入参时，自定义一个分组验证接口类作为标识即可。具体可查看网上关于Validation分组验证规则。
```

总结

至此，webflux的基本用法已介绍完毕。

注意：在开动之前，一定要认真熟习JDK8新特性与reactor的用法，不然在实际使用时会懵圈。

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