79、SpringBoot 整合 R2DBC --- R2DBC 就是 JDBC 的 反应式版本， R2DBC 是 JDBC 的升级版。

★ 何谓R2DBC

R2DBC 就是 JDBC 的 反应式版本， R2DBC 是 JDBC 的升级版。

R2DBC 是 Reactive Relational Database Connectivity (关系型数据库的响应式连接) 的缩写

反应式的就是类似于消息发布者和订阅者，有消息就进行推送。R2DBC中DAO接口中方法的返回值是 Flux 或 Mono
因此，反应式的 R2DBC ，是不存在 【分页】 这种情况的。

JDBC 或者 R2DBC 都是用来对数据库进行操作的

★ Spring R2DBC

 Spring Data 为 JDBC 提供了 Spring Data JDBC 项目，为 R2DBC 则提供了 Spring Data R2DBC 项目。 
 
 早期Spring项目并未包含Spring R2DBC模块，而是由Spring Data R2DBC项目来提供Spring R2DBC功能。
 从Spring 5.3开始，R2DBC才从Spring Data R2DBC中分离成Spring的Spring R2DBC模块。
 
 从Spring 5.3开始， Spring为支持R2DBC单独提供了Spring R2DBC模块。

 ▲ 对比

 传统：  JDBC   Spring JDBC（需要自己用JdbcTemplate实现DAO组件的实现类） Spring Data JDBC（只需提供接口）
  
 反应式：R2DBC  Spring R2DBC                                           Spring Data R2DBC

★ 两个版本的 DatabaseClient：

- DatabaseClient 是 Spring Data R2DBC 的核心API。

- 早期 DatabaseClient 和它的内部类提供了大量的流式API来拼接SQL（非常像jOOQ），
  例如通过select()方法模拟SQL的SELECT子句、通过from()方法模拟SQL的FROM子句
  ……但这些方法的参数都是String类型，因此这样做的意义并不大，被淘汰了。

- 从Spring Data R2DBC 1.2版本开始，推荐使用 Spring R2DBC 的 DatabaseClient
  ——新设计的DatabaseClient直接使用sql()方法来接受String类型的SQL语句，这样更加简单、粗暴。

★ Spring Data R2DBC的功能（完全类似于Spring Data JDBC）

SpringBoot 整合 Spring Data JDBC

- DAO接口只需继承 ReactiveCrudRepository 或 ReactiveSortingRepository，
  Spring Data R2DBC能为DAO组件提供实现类。
  
- Spring Data R2DBC 支持方法名关键字查询、类似于 Spring Data JDBC。
- Spring Data R2DBC 支持用 @Query 定义查询语句
- Spring Data R2DBC 同样支持 DAO组件 添加自定义的查询方法。
- 类似 Spring Data JDBC，同样不支持 Example 查询 和 Specification 查询

★ Spring Data R2DBC 的映射（完全类似于Spring Data JDBC）

- 与Spring Data JDBC相同，同样默认使用“约定优于配置”的同名映射策略。同样支持如下注解：
- @Table：映射自定义的表名。
- @Column注解：映射自定义的列名
- @Id注解：修饰标识属性
- @PersistenceConstructor：修饰主构造器

★ Spring Data R2DBC的变化

 - 与Spring Data JDBC不同，R2DBC中DAO接口中方法的返回值是 Flux 或 Mono 
   区别：Spring Data JDBC 的 Dao 接口中的方法的返回值，基本是List集合或者是单个对象。

 - 当要实现自定义的查询方法时，不再使用JdbcTemplate，
   而是使用DatabaseClient（相当于JdbcTemplate）。
   
   JdbcTemplate或者是DatabaseClient，都是被封装后，用来对数据库进行操作的

【注意点】
1、 如果你要使用反应式API来访问数据库，请务必使用数据库的反应式驱动，传统驱动是不行的。

把导入的依赖的截图显示下

2、 连接R2DBC的数据库的连接信息也是不同的， URL的协议不再是jdbc，而是r2dbc

3、 如果你要测试反应式DAO组件，请一定要使用block来保证执行完成。
因为：
block 是阻塞线程，一定要等待 Mono 或 flux 发布数据为止，所以这个 block 只能用在测试用例中
block 就相当于在等 消息发布者Mono 发布数据，如果没有发布数据，就一直等，阻塞，相当于把反应式又变成了同步的数据读取方式

如果要测试反应式API，可调用 block 方法来同步获取数据，因为查询可能有数据，也可能查不到数据，所以 block方法有几种：
.block()：表示一定要取到值，一定要有数据 ; .blockOptional()：如果取不到值，就返回一个null，或者是返回Optional

代码演示：

演示通过 R2DBC（关系型数据库的响应式连接） 反应式的 进行数据库连接查询。

上面，pom.xml 已经添加了对应的 R2DBC 依赖和反应式的数据库驱动，然后配置文件也改成了R2DBC 模式
接下来就是写 DAO 组件了。

自定义的Dao组件

自定义dao组件的接口实现类
当要实现自定义的查询方法时，不再使用JdbcTemplate，而是使用DatabaseClient（相当于JdbcTemplate）

这个是User类

还需要配置数据库的连接

测试：

一些方法的作用：
.block()： block 是阻塞线程，一定要等待 Mono 或 flux 发布数据为止，
           表示一定要取到值，一定要有数据
           所以这个 block 只能用在测试用例中
           block 就相当于在等消息发布者Mono发布数据，如果没有发布数据，就一直等，阻塞，
           相当于把反应式又变成了同步的数据读取方式 

.blockOptional()  ：如果取不到值，就返回一个null，或者是返回Optional

.ifPresent(System.err::println)：判断是否有数据，当数据不为空的时候，就调用打印功能

.subscribe(System.err::println)：消息订阅者subscribe 获取数据

.collectList()：将 Flux 中所有数据搜集成 Mono<List>

测试都是通过的，注意的方法都在截图中解释

pom文件
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-731386.html

完整代码：

User

package cn.ljh.app.domain;

import lombok.Data;
import org.springframework.data.annotation.Id;
import org.springframework.data.annotation.PersistenceConstructor;
import org.springframework.data.relational.core.mapping.Column;
import org.springframework.data.relational.core.mapping.Table;

/**
 * author JH
 */


@Data
//此处不能添加JPA注解，因为此项目没有用到 JPA
@Table("user_inf")
public class User
{

    @Column(value = "user_id")
    @Id
    private Integer id;
    private String name;
    private String password;
    private int age;

    /**
     * @PersistenceConstructor
     *  修饰主构造器。当你的映射类中有多个构造器时，
     *  你希望Spring Data JDBC用哪个构造器来创建对象，就用该注解来修饰该构造器
     */
    @PersistenceConstructor
    public User()
    {
    }

    public User(Integer id, String name, String password, int age)
    {
        this.id = id;
        this.name = name;
        this.password = password;
        this.age = age;
    }

    @Override
    public String toString()
    {
        return "User{" +
                "id=" + id +
                ", name='" + name + '\'' +
                ", password='" + password + '\'' +
                ", age=" + age +
                '}';
    }
}

UserDao

package cn.ljh.app.dao;


import cn.ljh.app.domain.User;
import org.springframework.data.r2dbc.repository.Modifying;
import org.springframework.data.r2dbc.repository.Query;
import org.springframework.data.repository.reactive.ReactiveCrudRepository;
import reactor.core.publisher.Flux;
import reactor.core.publisher.Mono;


//ReactiveCrudRepository 是 Spring Data R2DBC 的反应式 API
public interface UserDao extends ReactiveCrudRepository<User, Integer>, CustomUserDao
{
    // 继承 ReactiveCrudRepository 接口后，就已经有通用的 CRUD 操作，无需自己来书写这些方法
    //Spring Data R2DBC 的 DAO 组件中的所有方法的返回值类型要么是 MONO ，要么是 Flux，
    //MONO 或者 Flux 都继承了 Publisher，返回多条数据，用 Flux 类型接收， 返回一条数据，用 MONO 类型接收

    //方法名关键字查询---------全自动

    //根据名字模糊查询
    Flux<User> findByNameLike(String namePattern);

    //根据年龄大小进行范围查询
    Flux<User> findByAgeGreaterThan(int startAge);

    //根据年龄区间进行范围查询
    Flux<User> findByAgeBetween(int startAge, int endAge);

    //@Query 查询 --->自己定义查询语句-----半自动
    //rowMapperClass 或 rowMapperRef 是用来做自定义映射，查询出来的User对象的数据，映射到Student对象的属性上面去都可以，因为是自定义的。

    //根据密码模糊查询
    @Query("select * from user_inf where password like :passwordPattern")
    Flux<User> findByPassword(String passwordPattern);

    //根据年龄范围修改名字
    @Query("update user_inf set name = :name where age between :startAge and :endAge")
    //更改数据库数据需要用到这个注解
    @Modifying
    Mono<Integer> updateNameByAge(String name, int startAge, int endAge);
}

CustomUserDao

package cn.ljh.app.dao;

import cn.ljh.app.domain.User;
import reactor.core.publisher.Flux;


//自己定义的接口，用来实现全手动的查询
public interface CustomUserDao
{
    //通过名字进行模糊查询
    Flux<User> customQuery(String namePattern);
}

CustomUserDaoImpl

package cn.ljh.app.dao.impl;

import cn.ljh.app.dao.CustomUserDao;
import cn.ljh.app.domain.User;
import lombok.SneakyThrows;
import org.springframework.r2dbc.core.DatabaseClient;
import reactor.core.publisher.Flux;

//自定义接口的实现类
public class CustomUserDaoImpl implements CustomUserDao
{
    private DatabaseClient databaseClient;
    //通过有参构造器进行依赖注入
    public CustomUserDaoImpl(DatabaseClient databaseClient)
    {
        this.databaseClient = databaseClient;
    }

    @SneakyThrows
    @Override
    public Flux<User> customQuery(String namePattern)
    {
        //使用 DatabaseClient 来访问数据库，这个 API（DatabaseClient） 就相当于 传统的 JdbcTemplate

        // :0 代表第一个占位符，jDBCTemplate 是用 "?" 做占位符。 如果写 :aaa ，那么就是命名参数做占位符 ， :0  就是未知参数做占位符
        Flux<User> userFlux = this.databaseClient.sql("select * from user_inf where name like :0")
                //为占位符绑定参数
                .bind(0, namePattern)
                //把查询出来的一行行数据（Row）转成user对象
                //map的作用就是将一行（Row）数据 转成 一个目标对象（比如这里目标对象是User）
                .map(row -> new User(
                        row.get("user_id", Integer.class),
                        row.get("name", String.class),
                        row.get("password", String.class),
                        row.get("age", Integer.class)
                ))
                //就是查询取出所有数据
                .all();

        return userFlux;
    }
}

UserDaoTest

package cn.ljh.app;

import cn.ljh.app.dao.UserDao;
import cn.ljh.app.domain.User;
import org.junit.jupiter.params.ParameterizedTest;
import org.junit.jupiter.params.provider.CsvSource;
import org.junit.jupiter.params.provider.ValueSource;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import reactor.core.Disposable;
import reactor.core.publisher.Flux;
import reactor.core.publisher.Mono;

import java.util.List;
import java.util.Optional;

@SpringBootTest(webEnvironment = SpringBootTest.WebEnvironment.NONE)
public class UserDaoTest
{
    @Autowired
    private UserDao userDao;

    // 继承 ReactiveCrudRepository 接口后，就已经有通用的 CRUD 操作，无需自己来书写这些方法==============
    //添加user对象
    @ParameterizedTest
    @CsvSource({"a11a,x11xx,2", "b11b,x11xx,3"})
    public void testSave(String name, String password, int age)
    {
        //ReactiveCrudRepository 的 save 方法
        Mono<User> save = userDao.save(new User(null, name, password, age));

        //如果要测试反应式API，可调用 block 方法来同步获取数据，因为查询可能有数据，也可能查不到数据，所以 block方法有几种：
        //.block()：表示一定要取到值，一定要有数据  ;  .blockOptional()：如果取不到值，就返回一个null，或者是返回Optional
        Optional<User> userOptional = save.blockOptional();

        //判断是否有数据，当数据不为空的时候，就调用打印功能
        userOptional.ifPresent(System.err::println);
    }

    //根据id查询对象
    @ParameterizedTest
    @ValueSource(ints = {1})
    public void testFindById(Integer id)
    {
        //userMono 是数据发布者
        Mono<User> userMono = userDao.findById(id);

        //如果要测试反应式DAO组件，一定要使用block来保证执行完成
        //block 是阻塞线程，一定要等待 Mono 或 flux 发布数据为止，所以这个 block 只能用在测试用例中
        //block 就相当于在等消息发布者Mono发布数据，如果没有发布数据，就一直等，阻塞，相当于把反应式又变成了同步的数据读取方式
        Optional<User> userOptional = userMono.blockOptional();

        //判断是否有数据，当数据不为空的时候，就调用打印功能
        userOptional.ifPresent(System.err::println);
    }


    //根据id删除用户对象
    @ParameterizedTest
    @ValueSource(ints = {24})
    public void testDelete(Integer id)
    {
        Mono<Void> mono = userDao.deleteById(id);
        //如果要测试反应式DAO组件，一定要使用block来保证执行完成，block的作用就是一定会等待着阻塞着直到拿到数据
        Optional<Void> optional = mono.blockOptional();
    }


    //根据id修改对象 ，有id，save就是修改
    @ParameterizedTest
    @CsvSource({"13,aaa,xxxx,22"})
    public void testUpdate(Integer id, String name, String password, int age)
    {
        //跟上面添加对象的写法一样
        Mono<User> save = userDao.save(new User(id, name, password, age));
        Optional<User> userOptional = save.blockOptional();
        userOptional.ifPresent(System.err::println);
    }


    //根据名字模糊查询
    @ParameterizedTest
    @ValueSource(strings = {"孙%", "%精"})
    public void testFindByNameLike(String namePattern) throws InterruptedException
    {
        //userFlux 数据发布者
        Flux<User> userFlux = userDao.findByNameLike(namePattern);

        //除了用 block 这种同步的方式获取数据之外，还可以用这个 消息订阅者subscribe 获取数据。
        //为 Flux 指定了一个消息订阅者，消息订阅者是一个 Lambda 表达式，只是负责将数据打印出来
        //如果只是用 subscribe ，因为反应式API是异步的，意味着有可能数据还没有到来，测试方法就已经执行结束了
        userFlux.subscribe(System.err::println);

        //让测试方法暂定1秒，等到Flux的数据到来---只适合数据量小的时候
        Thread.sleep(1000);
    }

    //根据年龄大小进行范围查询
    @ParameterizedTest
    @ValueSource(ints = {500, 10})
    public void testFindByAgeGreaterThan(int startAge) throws InterruptedException
    {
        //userFlux 数据发布者
        Flux<User> userFlux = userDao.findByAgeGreaterThan(startAge);

        //将 Flux 中所有数据搜集成 Mono<List>
        Mono<List<User>> listMono = userFlux.collectList();

        //同步阻塞，一定要取出Mono中的所有数据
        List<User> userList = listMono.block();

        //遍历打印
        userList.forEach(System.err::println);
    }


    //根据年龄区间进行范围查询
    @ParameterizedTest
    @CsvSource({"15,20", "500,1000"})
    public void testFindByAgeBetween(int startAge, int endAge)
    {
        //userFlux 数据发布者
        Flux<User> userFlux = userDao.findByAgeBetween(startAge, endAge);
        //将 Flux 中所有数据搜集成 Mono<List>
        Mono<List<User>> listMono = userFlux.collectList();
        //同步阻塞，一定要取出Mono中的所有数据
        List<User> userList = listMono.block();
        //遍历打印
        userList.forEach(System.err::println);
    }


    //根据密码模糊查询
    @ParameterizedTest
    @ValueSource(strings = {"niu%", "%3"})
    public void testFindBySql(String passwordPattern)
    {
        //userFlux 数据发布者
        Flux<User> userFlux = userDao.findByPassword(passwordPattern);
        //将 Flux 中所有数据搜集成 Mono<List>
        Mono<List<User>> listMono = userFlux.collectList();
        //同步阻塞，一定要取出Mono中的所有数据
        List<User> userList = listMono.block();
        //遍历打印
        userList.forEach(System.err::println);
    }

    //根据年龄范围修改名字----修改
    @ParameterizedTest
    @CsvSource({"牛魔王aa,800,1000"})
    //@Transactional 和 @Rollback(false) 是只有 spring data jdbc 才需要用到
    //@Transactional    //事务
    //@Rollback(false)  //测试的数据不进行回滚
    public void testUpdateNameByAge(String name, int startAge, int endAge)
    {
        //mono消息发布者
        Mono<Integer> mono = userDao.updateNameByAge(name, startAge, endAge);
        //blockOptional：同步方式获取数据，返回值为 Optional
        Optional<Integer> optionalInteger = mono.blockOptional();
        //ifPresent ：判断是否有数据，有数据则执行打印功能
        optionalInteger.ifPresent(System.err::println);
    }

    //通过名字进行模糊查询，
    @ParameterizedTest
    @ValueSource(strings = {"孙%"})
    public void testCustomQuery(String namePattern)
    {
        //userFlux 数据发布者
        Flux<User> userFlux = userDao.customQuery(namePattern);
        //将 Flux 中所有数据搜集成 Mono<List>
        Mono<List<User>> listMono = userFlux.collectList();
        //同步阻塞，一定要取出Mono中的所有数据
        List<User> userList = listMono.block();
        //遍历打印
        userList.forEach(System.err::println);
    }
}

application.properties

# 传统的mysql数据库连接
# spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
# spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/springboot?serverTimezone=UTC
# spring.datasource.username=root
# spring.datasource.password=123456

# R2DBC 反应式的数据库连接
# 或者不指定反应式的驱动，高版本的数据库基本可以不用我们去加载驱动，系统可以自己去识别驱动，
# spring.datasource.driver-class-name=反应式API的驱动
spring.r2dbc.url=r2dbc:mysql://localhost:3306/springboot?serverTimezone=UTC
spring.r2dbc.username=root
spring.r2dbc.password=123456

pom.xml

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        <version>2.4.5</version>
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    <artifactId>DataR2DBC</artifactId>
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    <properties>
        <java.version>11</java.version>
    </properties>
    <dependencies>
        <!-- 导入 spring data r2dbc  反应式 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-r2dbc</artifactId>
        </dependency>

        <!-- 把传统的mysql的数据库驱动 改成使用 MySql 的反应式驱动 -->
        <dependency>
            <groupId>dev.miku</groupId>
            <artifactId>r2dbc-mysql</artifactId>
        </dependency>

        <!--  传统的mysql数据库驱动  -->
        <!-- dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
        </dependency -->

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
                <configuration>
                    <excludes>
                        <exclude>
                            <groupId>org.projectlombok</groupId>
                            <artifactId>lombok</artifactId>
                        </exclude>
                    </excludes>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

</project>

到了这里，关于79、SpringBoot 整合 R2DBC --- R2DBC 就是 JDBC 的 反应式版本， R2DBC 是 JDBC 的升级版。的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！