SpringBoot中的响应式web应用
ztj100 2025-05-14 18:28 49 浏览 0 评论
简介
在Spring 5中,Spring MVC引入了webFlux的概念,webFlux的底层是基于reactor-netty来的,而reactor-netty又使用了Reactor库。
本文将会介绍在Spring Boot中reactive在WebFlux中的使用。
Reactive in Spring
前面我们讲到了,webFlux的基础是Reactor。 于是Spring Boot其实拥有了两套不同的web框架,第一套框架是基于传统的Servlet API和Spring MVC,第二套是基于最新的reactive框架,包括 Spring WebFlux 和Spring Data的reactive repositories。
我们用上面的一张图可以清晰的看到两套体系的不同。
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。
而Spring Cloud Stream甚至可以支持RabbitMQ和Kafka的reactive模型。
下面我们将会介绍一个具体的Spring Boot中使用Spring WebFlux的例子,希望大家能够喜欢。
注解方式使用WebFlux
要使用Spring WebFlux,我们需要添加如下的依赖:
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId>
</dependency>
只用注解的方式和普通的Spring MVC的方式很类似,我们可以使用@RestController表示是一个rest服务,可以使用 @GetMapping(“/hello”) 来表示一个get请求。
不同之处在于,我们请求的产生方式和返回值。
熟悉Reactor的朋友可能都知道,在Reactor中有两种产生序列的方式,一种是Flux一种是Mono,其中Flux表示1或者多,而Mono表示0或者1。
看一下我们的Controller该怎么写:
@RestController
public class WelcomeController {
@GetMapping("/hello")
public Mono<String> hello() {
return Mono.just("www.flydean.com");
}
@GetMapping("/hellos")
public Flux<String> getAll() {
//使用lambda表达式
return Flux.fromStream(Stream.of("www.flydean.com","flydean").map(String::toLowerCase));
}
}
这个例子中,我们提供了两个get方法,第一个是hello,直接使用Mono.just返回一个Mono。
第二个方法是hellos,通过Flux的一系列操作,最后返回一个Flux对象。
有了Mono对象,我们怎么取出里面的数据呢?
public class WelcomeWebClient {
private WebClient client = WebClient.create("http://localhost:8080");
private final Mono<ClientResponse> result = client.get()
.uri("/hello")
.accept(MediaType.TEXT_PLAIN)
.exchange();
public String getResult() {
return " result = " + result.flatMap(res -> res.bodyToMono(String.class)).block();
}
}
我们通过WebClient来获取get的结果,通过exchange将其转换为ClientResponse。
然后提供了一个getResult方法从result中获取最终的返回结果。
这里,我们先调用FlatMap对ClientResponse进行转换,然后再调用block方法,产生一个新的subscription。
最后,我们看一下Spring Boot的启动类:
@Slf4j
@SpringBootApplication
public class Application {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(Application.class, args);
WelcomeWebClient welcomeWebClient = new WelcomeWebClient();
log.info("react result is {}",welcomeWebClient.getResult());
}
}
编程方式使用webFlux
刚刚的注解方式其实跟我们常用的Spring MVC基本上是一样的。
接下来,我们看一下,如果是以编程的方式来编写上面的逻辑应该怎么处理。
首先,我们定义一个处理hello请求的处理器:
@Component
public class WelcomeHandler {
public Mono<ServerResponse> hello(ServerRequest request) {
return ServerResponse.ok().contentType(MediaType.TEXT_PLAIN)
.body(BodyInserters.fromValue("www.flydean.com!"));
}
}
和普通的处理一样,我们需要返回一个Mono对象。
注意,这里是ServerRequest,因为WebFlux中没有Servlet。
有了处理器,我们需要写一个Router来配置路由:
@Configuration
public class WelcomeRouter {
@Bean
public RouterFunction<ServerResponse> route(WelcomeHandler welcomeHandler) {
return RouterFunctions
.route(RequestPredicates.GET("/hello").
and(RequestPredicates.accept(MediaType.TEXT_PLAIN)), welcomeHandler::hello);
}
}
上面的代码将/hello和welcomeHandler::hello进行了绑定。
WelcomeWebClient和Application是和第一种方式是一样的。
public class WelcomeWebClient {
private WebClient client = WebClient.create("http://localhost:8080");
private Mono<ClientResponse> result = client.get()
.uri("/hello")
.accept(MediaType.TEXT_PLAIN)
.exchange();
public String getResult() {
return " result = " + result.flatMap(res -> res.bodyToMono(String.class)).block();
}
}
public class Application {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(Application.class, args);
WelcomeWebClient welcomeWebClient = new WelcomeWebClient();
log.info("react result is {}",welcomeWebClient.getResult());
}
}
Spring WebFlux的测试
怎么对webFlux代码进行测试呢?
本质上是和WelcomeWebClient的实现是一样的,我们去请求对应的对象,然后检测其返回值,最后判断返回值是否我们所期待的内容。
如下所示:
@ExtendWith(SpringExtension.class)
@SpringBootTest(webEnvironment = SpringBootTest.WebEnvironment.RANDOM_PORT)
public class WelcomeRouterTest {
@Autowired
private WebTestClient webTestClient;
@Test
public void testHello() {
webTestClient
.get().uri("/hello")
.accept(MediaType.TEXT_PLAIN)
.exchange()
.expectStatus().isOk()
.expectBody(String.class).isEqualTo("www.flydean.com!");
}
}
总结
webFlux使用了Reactor作为底层的实现,和通常我们习惯的web请求方式是有很大不同的,但是通过我们的Spring框架,可以尽量保证原有的代码编写风格和习惯。
只需要在个别部分做微调。希望大家能够通过这个简单的例子,熟悉Reactive的基本编码实现。
本文的例子可以参考:springboot-reactive-web
本文作者:flydean程序那些事
本文链接:
http://www.flydean.com/springboot-reactive-web/本文来源:flydean的博客
欢迎关注我的公众号:「程序那些事」最通俗的解读,最深刻的干货,最简洁的教程,众多你不知道的小技巧等你来发现!
相关推荐
- 其实TensorFlow真的很水无非就这30篇熬夜练
-
好的!以下是TensorFlow需要掌握的核心内容,用列表形式呈现,简洁清晰(含表情符号,<300字):1.基础概念与环境TensorFlow架构(计算图、会话->EagerE...
- 交叉验证和超参数调整:如何优化你的机器学习模型
-
准确预测Fitbit的睡眠得分在本文的前两部分中,我获取了Fitbit的睡眠数据并对其进行预处理,将这些数据分为训练集、验证集和测试集,除此之外,我还训练了三种不同的机器学习模型并比较了它们的性能。在...
- 机器学习交叉验证全指南:原理、类型与实战技巧
-
机器学习模型常常需要大量数据,但它们如何与实时新数据协同工作也同样关键。交叉验证是一种通过将数据集分成若干部分、在部分数据上训练模型、在其余数据上测试模型的方法,用来检验模型的表现。这有助于发现过拟合...
- 深度学习中的类别激活热图可视化
-
作者:ValentinaAlto编译:ronghuaiyang导读使用Keras实现图像分类中的激活热图的可视化,帮助更有针对性...
- 超强,必会的机器学习评估指标
-
大侠幸会,在下全网同名[算法金]0基础转AI上岸,多个算法赛Top[日更万日,让更多人享受智能乐趣]构建机器学习模型的关键步骤是检查其性能,这是通过使用验证指标来完成的。选择正确的验证指...
- 机器学习入门教程-第六课:监督学习与非监督学习
-
1.回顾与引入上节课我们谈到了机器学习的一些实战技巧,比如如何处理数据、选择模型以及调整参数。今天,我们将更深入地探讨机器学习的两大类:监督学习和非监督学习。2.监督学习监督学习就像是有老师的教学...
- Python 模型部署不用愁!容器化实战,5 分钟搞定环境配置
-
你是不是也遇到过这种糟心事:花了好几天训练出的Python模型,在自己电脑上跑得顺顺当当,一放到服务器就各种报错。要么是Python版本不对,要么是依赖库冲突,折腾半天还是用不了。别再喊“我...
- 神经网络与传统统计方法的简单对比
-
传统的统计方法如...
- 自回归滞后模型进行多变量时间序列预测
-
下图显示了关于不同类型葡萄酒销量的月度多元时间序列。每种葡萄酒类型都是时间序列中的一个变量。假设要预测其中一个变量。比如,sparklingwine。如何建立一个模型来进行预测呢?一种常见的方...
- 苹果AI策略:慢哲学——科技行业的“长期主义”试金石
-
苹果AI策略的深度原创分析,结合技术伦理、商业逻辑与行业博弈,揭示其“慢哲学”背后的战略智慧:一、反常之举:AI狂潮中的“逆行者”当科技巨头深陷AI军备竞赛,苹果的克制显得格格不入:功能延期:App...
- 时间序列预测全攻略,6大模型代码实操
-
如果你对数据分析感兴趣,希望学习更多的方法论,希望听听经验分享,欢迎移步宝藏公众号...
你 发表评论:
欢迎- 一周热门
- 最近发表
- 标签列表
-
- idea eval reset (50)
- vue dispatch (70)
- update canceled (42)
- order by asc (53)
- spring gateway (67)
- 简单代码编程 贪吃蛇 (40)
- transforms.resize (33)
- redisson trylock (35)
- 卸载node (35)
- np.reshape (33)
- torch.arange (34)
- npm 源 (35)
- vue3 deep (35)
- win10 ssh (35)
- vue foreach (34)
- idea设置编码为utf8 (35)
- vue 数组添加元素 (34)
- std find (34)
- tablefield注解用途 (35)
- python str转json (34)
- java websocket客户端 (34)
- tensor.view (34)
- java jackson (34)
- vmware17pro最新密钥 (34)
- mysql单表最大数据量 (35)