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這篇文章主要介紹spring中webflux自定義netty參數的示例分析，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！
配置代碼
@Component
public class ContainerConfig extends ReactiveWebServerFactoryCustomizer {
public ContainerConfig(ServerProperties serverProperties) {
super(serverProperties);
}
@Override
public void customize(ConfigurableReactiveWebServerFactory factory) {
super.customize(factory);
NettyReactiveWebServerFactory nettyFactory = (NettyReactiveWebServerFactory) factory;
nettyFactory.setResourceFactory(null);
nettyFactory.addServerCustomizers(server ->
server.tcpConfiguration(tcpServer ->
tcpServer.runOn(LoopResources.create("mfilesvc", Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 4, Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 8, true))
.selectorOption(CONNECT_TIMEOUT_MILLIS, 200)
).channelGroup(new ChannelGroup())
);
}
@Override
public int getOrder() {
return -10;
}
}服務重啟時 報錯
SpringContextShutdownHook Socket couldn't be stopped within 3000ms
在我的認識中，大部分人都在用SpringMVC（包括我自己）。在最近的學習中，發現spring5中有一個和SpringMVC平級的東西Spring WebFlux，接下來初步認識一下這是個什么東東？
眾所周知Spring MVC是同步阻塞的IO模型，當我們在處理一個耗時的任務時，如上傳文件，服務器的處理線程會一直處于等待狀態，等待文件的上傳，這期間什么也做不了，等到文件上傳完畢后可能需要寫入，寫入的過程線程又只能在那等待，非常浪費資源。為了避免這類資源的浪費，Spring WebFlux應運而生，在Spring WebFlux中若文件還沒上傳完畢，線程可以先去做其他事情，當文件上傳完畢后會通知線程，線程再來處理，后續寫入也是類似的，通過異步非阻塞機制節省了系統資源，極大的提高了系統的并發量。這兩種形式，是不是像極了BIO和NIO這兩種形式，實際上，SpringMVC和Spring WebFlux也就是這兩種IO特點的體現。
以下為官網的介紹：
如上文所說，線程不需要一直處于等待狀態，Spring WebFlux很好的體現了NIO的異步非阻塞思想。
響應式編程是一種新的編程風格，其特點是異步和并發、事件驅動、推送PUSH機制一級觀察者模式的衍生。reactive引用允許開發者構建事件驅動，可擴展性，彈性的反應系統：提供高度敏感的實時用戶體驗感覺，可伸縮性和彈性的引用程序棧的支持，隨時可以部署在多核和云計算架構。
Reactive的主要接口：
Publisher：發布者，數據的生產端
Subscriber：消費者，此處可以定義獲取到數據后響應的操作
Processor：消費者與發布者之間的數據處理
back pressure：背壓，消費者告訴發布者自己能處理多少數據
消費者的回調方法：
onSubscribe：訂閱關系處理，用它來響應發布者
onNext：接收到數據后會響應的方法
onError：出現錯誤時處理的方法
onComplete：任務完成后響應的方法
既然Spring WebFlux很好的體現了NIO的異步非阻塞思想。作為首屈一指的NIO框架netty，便是Spring WebFlux默認的運行容器。此外，大家熟悉的Tomcat、Jetty等Servlet容器，也能運行Spring WebFlux，前提是容器需要支持Servlet3.1，因為非阻塞IO是使用了Servlet3.1的特性。
本文默認開發環境是JDK8，開發工具是IDEA。實踐分兩部分內容，第一部分與SpringMVC對比開發中的不一樣的地方；第二部分為Spring WebFlux獨有的響應式編程的簡單實踐。
在webflux中，Mono代表返回0或1個元素（相當于一個對象）。Flux代表返回0-n個元素（相當于集合）
新建springboot工程。
選擇Web -> Spring Reactive Web 創建
或者在springboot工程中pom文件添加依賴
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId> </dependency>
在controller中，webflux的寫法可以和springMVC的寫法類似
@RestController
@Slf4j
public class UserController {
@RequestMapping("/index")
public String index(){
log.info("springmvc index begin");
String result="cc666";
log.info("springmvc index end");
return result;
}
@RequestMapping("/index2")
public Mono<String> index2(){
log.info("webflux index begin");
Mono<String> result=Mono.just("666cc");
log.info("webflux index end");
return result;
}
}上面已經實現了初步的數據返回，不過webflux和springmvc目前來看沒有什么區別，已知springmvc線程執行時會阻塞的，webflux線程是異步非阻塞的。下面修改一下代碼，在獲取數據的時候加一些額外的耗時操作，看看webflux是否是真的異步非阻塞
@RestController
@Slf4j
@AllArgsConstructor
public class UserController {
/**
* 模擬耗時查詢操作
*/
public String createStr(){
try {
Thread.sleep(3000L);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
return "cc666cc";
}
@RequestMapping("/index")
public String index(){
log.info("springmvc index begin");
String result=this.createStr();
log.info("springmvc index end");
return result;
}
@RequestMapping("/index2")
public Mono<String> index2(){
log.info("webflux index begin");
Mono<String> result=Mono.fromSupplier(()->this.createStr());
log.info("webflux index end");
return result;
}
}通過日志結果，可以很明顯的發現，雖然前端頁面展示的效果是一樣的，但springmvc是等待后返回結果；而webflux是先執行，等有結果后，再返回結果。由此體現了webflux異步非阻塞的特性
springmvc
2020-08-04 21:28:57.430 INFO 14156 --- [ctor-http-nio-2] c.w.webflux.controller.UserController : springmvc index begin
2020-08-04 21:29:00.430 INFO 14156 --- [ctor-http-nio-2] c.w.webflux.controller.UserController : springmvc index end
webflux
2020-08-04 21:29:09.640 INFO 14156 --- [ctor-http-nio-2] c.w.webflux.controller.UserController : webflux index begin
2020-08-04 21:29:09.641 INFO 14156 --- [ctor-http-nio-2] c.w.webflux.controller.UserController : webflux index end
對于數據庫的支持，webflux用到的是r2dbc這樣一個東西。
R2DBC（Reactive Relational Database Connectivity）是一個使用反應式驅動集成關系數據庫的孵化器。Spring Data R2DBC運用熟悉的Spring抽象和repository 支持R2DBC。基于此，在響應式程序棧上使用關系數據訪問技術，構建由Spring驅動的程序將變得非常簡單。
在pom中引入依賴：
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-r2dbc</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>com.github.jasync-sql</groupId> <artifactId>jasync-r2dbc-mysql</artifactId> <version>1.1.3</version> </dependency>
在application.yml中加入數據源：
spring: r2dbc: url: r2dbc:mysql://127.0.0.1:3306/study username: xxx password: xxx
Dao的編寫和springmvc中類似，本文中繼承了ReactiveCrudRepository類，是Repository的一個實現類，其中實現了簡單的crud操作，model和dao的實現：
@Table("user")
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class User {
@Id
private Long id;
private String username;
private String password;
}public interface UserDao extends ReactiveCrudRepository<User,Long> {
}controller的編寫還是和springmvc類似，這里采用RESTful的方式
@RestController
@AllArgsConstructor
public class UserController {
private final UserDao userDao;
@GetMapping("/findAll")
public Flux<User> findAll(){
return userDao.findAll();
}
@PostMapping("/save")
public Mono save(@RequestBody User user){
return this.userDao.save(user);
}
@DeleteMapping("/delete/{id}")
public Mono delete(@PathVariable Long id){
return this.userDao.deleteById(id);
}
@GetMapping("/get/{id}")
public Mono get(@PathVariable Long id){
return this.userDao.findById(id);
}
}在使用上，webflux可以和springmvc類似，不過webflux也有自己的一套響應式編程的寫法，先定義handler，類似于controller，不過只有業務處理的代碼，其中就用到了reactive模擬的request（ServerRequest ）和response（ServerResponse），同樣的實現簡單的crud功能：
@Component
@AllArgsConstructor
public class UserHandler {
private final UserDao userDao;
public Mono<ServerResponse> saveUser(ServerRequest request){
Mono<User> mono=request.bodyToMono(User.class);
User user = mono.block();
return ServerResponse.ok().build(this.userDao.save(user).then());
}
public Mono<ServerResponse> deleteById(ServerRequest request){
Long id=Long.parseLong(request.pathVariable("id"));
return ServerResponse.ok().build(this.userDao.deleteById(id).then());
}
public Mono<ServerResponse> getByid(ServerRequest request){
Long id=Long.parseLong(request.pathVariable("id"));
Mono<User> mono = this.userDao.findById(id);
return ServerResponse.ok().contentType(MediaType.APPLICATION_JSON).body(mono,User.class);
}
public Mono<ServerResponse> findAll(ServerRequest request){
Flux<User> all = this.userDao.findAll();
return ServerResponse.ok().contentType(MediaType.APPLICATION_JSON).body(all,User.class);
}
}在handler中我們編寫了處理代碼，但是怎么通過請求地址訪問呢？
學習過vue的老鐵們應該知道，vue是通過路由定義地址和頁面的對應關系的，vue也是響應式編程的一種體現。webflux中也是通過類似的方式來實現的，在Route中定義規則：
@Configuration
public class UserRoute {
@Bean
public RouterFunction<ServerResponse> routeUser(UserHandler userHandler){
return RouterFunctions
.route(RequestPredicates.GET("findAll2")
.and(RequestPredicates.accept(MediaType.APPLICATION_JSON)),userHandler::findAll)
.andRoute(RequestPredicates.GET("/get2/{id}")
.and(RequestPredicates.accept(MediaType.APPLICATION_JSON)),userHandler::getByid)
.andRoute(RequestPredicates.DELETE("/delete2/{id}")
.and(RequestPredicates.accept(MediaType.APPLICATION_JSON)),userHandler::deleteById)
.andRoute(RequestPredicates.POST("/save2")
.and(RequestPredicates.accept(MediaType.APPLICATION_JSON)),userHandler::saveUser);
}
}以上是“spring中webflux自定義netty參數的示例分析”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！希望分享的內容對大家有幫助，更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！
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