【dns解析源码】【c 压枪源码】【号中号源码】spring webflux 源码

时间:2024-11-28 17:18:44 编辑:合买系统源码 来源:跑分 源码

1.一直在用SpringMVC?不妨认识下SpringWebflux
2.java最常用的技术栈有哪些
3.(WebFlux)003、多数据源R2dbc事务失效分析
4.反应式Web架构SpringWebFlux详解(上)
5.反应式Web架构SpringWebFlux详解(下)

spring webflux 源码

一直在用SpringMVC?不妨认识下SpringWebflux

       Spring-webflux是Spring框架在5.0版本后提供的响应式编程风格的web开发框架。它包含spring-framework和spring mvc,运行在包括Netty、Undertow和Servlet容器在内的多个环境。你可以在项目中同时使用spring-webmvc和spring-webflux,dns解析源码或者选择其中一个来开发web应用。

       响应式编程意味着异步非阻塞的流式编程。在API调用获取数据时,无需阻塞等待数据返回,而是当数据可用时进行通知。这提高了系统吞吐量,因为CPU在等待数据时可以执行其他任务。

       Reactor框架是Spring-webflux的基础,提供了Mono和Flux两种API类型。Spring-webflux能够与其他响应式框架并存,如RxJava。选择使用Spring-webmvc还是Spring-webflux取决于应用需求。Spring-webflux支持在各种服务器上运行,比如Netty、Undertow等,并默认使用Netty,因为Netty是基于非阻塞模型的。

       与Spring-webmvc相比,Spring-webflux采用非阻塞的c 压枪源码并发模型。Webmvc基于Servlet,实现为阻塞式IO,使用线程池处理请求,限制了系统的吞吐量。而Spring-webflux基于NIO框架,如Netty,使用很少的几个工作线程就能处理请求,无需阻塞等待,CPU资源得到更有效利用。

       Spring-webflux提高的是并发处理请求的能力,而不是程序执行速度。代码示例展示,使用Springboot构建一个webflux应用非常简单,只需添加依赖,并定义对象和控制器。通过RouterFunctions.route().GET()方法声明路由,处理HTTP请求。Spring-webflux默认使用Netty提供HTTP服务,项目启动后访问指定URL即可验证应用正常运行。

java最常用的技术栈有哪些

       1、JDK。JDK的版本现在大部分转移到了8,超前一点的使用。在OracleJDK和OpenJDK之间推荐使用OpenJDK,号中号源码避免引起不必要的商业纠纷。AmazonCorretto、AlibabaDragonwell都不错。

       2、Web框架。主流还是Servlet系列的SpringMVC为主。Structs应该只有老项目在用。响应式框架SpringWebflux开始进入视野,尝试的人、问的人逐渐多了起来。

       3、Web容器。目前应该还是Tomcat最多,但是近几年红帽的Undertow也起来了,Jetty实际生产并没有优势,测试可能会用。有能力的公司会选择Netty自行实现高性能的Web容器。

       4、ORM框架。现在Mybatis在国内依然是老大的地位,国外却很少有相关的教程。其次是JPA体系,主要包括SpringDataJPA、Hibernate。游戏官方PHP源码

       5、Spring。谈到Java离不开Spring,Spring生态的统治地位依然不可动摇。目前单体应用还是SpringBoot一把梭,微服务SpringCloud体系还是占绝对优势。

(WebFlux)、多数据源R2dbc事务失效分析

       在项目改造过程中,我们将SpringMVC替换为SpringWebflux,同时将Mybatis升级为R2dbc。项目进展顺利,直到新需求引入MongoDb,问题浮现。面对Mysql和MongoDb的多数据源挑战,事物操作出现异常。本文将深入分析问题原因与解决方案。

       在本地测试时,强烈推荐使用虚拟机和Docker安装MySql与MongoDb,以避免Mac直连Docker带来的麻烦。SpringBoot版本为2.6.,本文基于已集成R2DBC与MongoDb的环境。

       首先,我们创建了一个测试库r2dbc_test,包含user表。php 自适应源码引入R2dbc并进行基本测试,实现事务操作,确保数据完整性。测试结果显示,R2dbc事务操作正常,当尝试删除并插入数据时,期望的异常和数据状态得到验证。

       接着引入MongoDb,并开启事务支持。根据官方文档,除非手动配置MongoTransactionManager,否则事务支持默认禁用。在项目中添加相应代码,为Webflux环境配置MongoDB事务。然而,引入MongoDb后,事务操作再次出现问题,未按预期回滚。

       为了解决此问题,我们深入分析了事务失效的原因。经过排查,发现事务管理器未能正确初始化,导致TransactionalOperator无法正常工作。通过查看源码,发现R2dbcTransactionManager的初始化依赖于是否存在ReactiveTransactionManager。由于MongoDb事务已先期初始化,导致R2dbcTransactionManager未能正确创建,从而影响了事物操作。

       为解决此问题,我们采取了以下措施:创建两个配置类,分别为MongoConfig和R2dbcConfig,用于自定义事务管理器的初始化。通过别名方式创建两个TransactionalOperator,确保R2dbcTransactionManager的正确初始化。经过验证,设置正确的名称后,事务操作恢复正常,数据回滚验证成功。

       本文提出了手动验证的方法,并指出了使用日志记录作为辅助工具的快捷途径。通过日志,可以清晰地追踪事务创建与回滚过程,验证操作的有效性。总结而言,在面对新工具和多数据源时,应充分实验、验证结果,面对问题时保持冷静,逐步解决问题。如有疑问,欢迎指正与交流。

反应式Web架构SpringWebFlux详解(上)

       本文主要介绍了反应式Web架构SpringWebFlux的基本原理,与Servlet架构的对比以及实现机制。反应式架构之所以需要存在,是为了解决在高并发场景下,Servlet架构中的线程阻塞和CPU资源浪费问题。传统Servlet架构下,处理大量请求时,线程资源消耗大且频繁切换消耗CPU,而反应式架构通过非阻塞的编程模型,实现了事件驱动,使得请求的线程可以及时释放,等待外部交互完成后再重新获取资源处理其他请求,大幅提高了硬件资源的使用效率。

       核心诉求在于利用发布订阅设计模式实现非阻塞的请求处理,同时保证流的组合性和可维护性,以及订阅者的反馈调节能力。SpringWebFlux通过底层的Reactor-Netty库实现了事件循环机制,使得单个/少量线程能够在事件循环中不断获取流程发布者处理事件、注册订阅者回调并执行事件,极大地提高了硬件资源的利用效率。

       反应式架构的特点包括必须的订阅机制和非阻塞的back pressure,前者确保事件的顺序处理,后者则通过控制事件的速率来避免资源的过度消耗。流的组合性和可维护性体现在发布者和订阅者之间的交互上,能够灵活地支持事件的响应和结果的反馈。

       在选择命令式还是反应式架构时,需要考虑到业务场景、性能需求和团队的熟悉度。反应式架构在高并发、流媒体支持和实时数据处理方面有明显优势,但集成外部库和维护成本相对较高。在产品涉及大量高并发场景或流媒体平台,且团队有足够时间适应反应式开发时,使用反应式架构搭建服务是值得考虑的。在其他情况下,传统命令式架构可能更为合适。

       为了验证反应式架构的资源利用效率,文章提供了一个简单的WebFlux示例,展示了在模拟耗时外部交互场景下,反应式架构能够及时释放线程,而传统方式则会持续占用线程资源,导致高并发场景下的表现不佳。同时,文章还提到了数据库外部交互的相关包引入和前文的SpringReactive下的数据库交互内容。

       参考资料包括Servlet和Reactive架构的选择、Spring WebFlux概述、Spring WebFlux和Reactor的线程模型、Spring Data Relational R2DBC、Reactor参考、Spring WebFlux并发机制、反应式架构中的back pressure机制、RxJava Wiki以及Spring WebFlux/Reactive常见问题集。

反应式Web架构SpringWebFlux详解(下)

       介绍反应式Web架构SpringWebFlux的进阶使用,包括组合运算、冷热发布、合并广播、批处理、并行与上下文。

       在组合运算中,通过指定手写方法变量,可将常用操作与其他业务分离,提高代码复用性,使用transform或transformDeferred实现操作延迟计算,满足不同订阅的处理需求。

       冷热发布中,冷发布为每个订阅生成数据,热发布则不受订阅影响,后进入的订阅无法观测到之前数据。热发布示例代码展示其特性。

       合并广播允许在订阅前执行其他操作,ConnectableFlux提供合并广播功能,实现订阅的灵活控制,可自定义触发逻辑。

       批处理通过Grouping、Windowing和Buffering操作,将序列元素重新聚合,方便后续业务处理,示例代码展示操作方法。

       并行处理使用.parallel和Schedulers.parallel结合,实现任务并行执行,提高高并发场景下的处理效率。

       反应式框架中的上下文问题与传统命令式编程不同,线程处理多个请求时,使用Context替代ThreadLocal处理请求生命周期中的数据存储需求。

       SpringWebFlux、Reactor和RxJava的相关文档提供详细参考,用于深入理解和实践。