日志封装

整个Spring5框架的代码基于Java8，运行时兼容JDK9

• 许多不建议使用的类和方法在代码库中删除

Spring 5.0 框架自带了通用的日志封装
（1）Spring5 已经移除 Log4jConfigListener，官方建议使用 Log4j2
（2）Spring5 框架整合 Log4j2

整合 Log4j2 的过程如下：

• 第一步： 引入jar包
  

• 第二步 创建 log4j2.xml 的配置文件

  <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
  <!--日志级别以及优先级排序: OFF > FATAL > ERROR > WARN > INFO > DEBUG > TRACE > ALL --> 
  <!--Configuration后面的status用于设置log4j2自身内部的信息输出，可以不设置，
  当设置成trace时，可以看到log4j2内部各种详细输出-->
   <configuration status="INFO">
  	 <!--先定义所有的appender--> 
  	 <appenders>
  		 <!--输出日志信息到控制台--> 
  		 <console name="Console" target="SYSTEM_OUT">
  			<!--控制日志输出的格式-->
  			<PatternLayout pattern="%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%t] %-5level %logger{36} - %msg%n"/>
  		 </console> 
  	 </appenders>
  	 <!--然后定义logger，只有定义logger并引入的appender，appender才会生效--> 
  	 <!--root：用于指定项目的根日志，如果没有单独指定Logger，则会使用root作为默认的日志输出--> 
  	 <loggers> 
  		 <root level="info"> 
  			<appender-ref ref="Console"/>
  		 </root>
  	</loggers> 
  </configuration>
  

@Nullable注解：允许返回为空

@Nullable 注解 可以使用在方法上面，属性上面，参数上面

• 表示方法返回可以为空，属性值可以为空，参数值可以为空

• 注解用在方法上面，方法返回值可以为空
  

• 注解使用在方法参数里面，方法参数可以为空
  

• 注解使用在属性上面，属性值可以为空

  

函数式分格的支持： GenericApplicationContext：

//函数式风格创建对象，交给spring进行管理 
@Test 
public void testGenericApplicationContext() {
	//1 创建GenericApplicationContext对象 GenericApplicationContext
	context = new GenericApplicationContext();
	//2 调用context的方法对象注册
	context.refresh();
	context.registerBean("user1",User.class,() -> new User());
	//3 获取在spring注册的对象
	// User user = (User)context.getBean("com.atguigu.spring5.test.User");
	User user = (User)context.getBean("user1");
	System.out.println(user);
}

Spring5支持整合JUnit5

（1）整合JUnit4

• 第一步 引入Spring相关针对测试依赖：
  
  

• 第二步 创建测试类，使用注解方式完成

  @RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class) //单元测试框架 @ContextConfiguration("classpath:bean1.xml") //加载配置文件
  public class JTest4 {
  	@Autowired
  	private UserService userService;
  	@Test
  	public void test1() {
  		userService.accountMoney(); 
  	}
  }
  

（2）Spring5整合JUnit5

• 第一步 引入 JUnit5 的 jar 包
  

• 第二步 创建测试类，使用注解完成

  @ExtendWith(SpringExtension.class) 
  @ContextConfiguration("classpath:bean1.xml") 
  public class JTest5 { 
  	@Autowired 
  	private UserService userService; 
  	@Test 
  	public void test1() { 
  		userService.accountMoney(); 
  	} 
  }
  

• 使用一个复合注解替代上面两个注解完成整合

  @SpringJUnitConfig(locations = "classpath:bean1.xml") 
  public class JTest5 {
  	@Autowired 
  	private UserService userService; 
  	@Test 
  	public void test1() { 
  		userService.accountMoney(); 
  	} 
  }    
  

Spring5 框架新功能 ：SpringWebflux

SpringWebflux 是 Spring5 添加新的模块用于web开发

• 功能和 SpringMVC 类似的
• Webflux 使用当前一种比较流程响应式编程出现的框架。
  

传统web框架，比如 SpringMVC，是基于 Servlet 容器的。

• Webflux 是一种异步非阻塞的框架，异步非阻塞的框架在Servlet3.1以后才支持，核心是基于Reactor的相关API实现的。

问题：异步同步于非阻塞阻塞的区别

答：他们所针对的对象时不一样的。

• 异步和同步针对调用者，调用者发送请求。
  • 如果等着对方回应之后才去做其他事情就是同步，
  • 如果发送请求之后不等着对方回应就去做其他事情就是异步
• 阻塞和非阻塞针对被调用者，被调用者收到请求之后
  • 做完请求任务之后才给出反馈就是阻塞
  • 受到请求之后马上给出反馈然后再去做事情就是非阻塞

Webflux的特点以及与SpringMVC的异同

Webflux特点

• 第一 非阻塞式：
  在有限资源下，提高系统吞吐量和伸缩性，以 Reactor 为基础实现响应式编程
• 第二 函数式编程：
  Spring5框架基于java8，Webflux使用Java8函数式编程方式实现路由请求

比较 SpringMVC 的特点

• 两个框架都可以使用注解方式，都运行在Tomet等容器中
• SpringMVC采用命令式编程，Webflux采用异步响应式编程
  

响应式编程（Java实现）

响应式编程是一种面向数据流和变化传播的编程范式。这意味着 可以在编程语言中很方便地表达静态或动态的数据流，而相关的计算模型会自动将变化的值通过数据流进行传播。

• 电子表格程序就是响应式编程的一个例子。单元格可以包含字面值或类似"=B1+C1"的公式，而包含公式的单元格的值会依据其他单元格的值的变化而变化。
• 从技术本质上来说，响应式编程是观察者模式的应用和扩展。
• 如果将响应式流模式与迭代器模式比较，其主要差别如下，读者如有兴趣也可前往 官方传送门

使用迭代器是一种命令式编程，由开发者决定何时去访问数据序列中的下一个元素
在响应式流中，当新的可用元素出现时，由发布者通知订阅者，这种推送正是响应的关键

Java8及其之前版本

• 提供的观察者模式用以实现响应式编程

• 主要涉及两个类： Observer 和 Observable

  public class ObserverDemo extends Observable {
   public static void main(String[] args) {
  		ObserverDemo observer = new ObserverDemo();
  		//添加观察者 
  		observer.addObserver((o,arg)->{ System.out.println("发生变化"); }); 
  		observer.addObserver((o,arg)->{ System.out.println("手动被观察者通知，准备改变"); }); 
  		observer.setChanged();  //数据变化
  		observer.notifyObservers(); //通知
      } 
  }
  

响应式编程（Reactor实现）

Publisher

（1） 响应式编程操作中，Reactor 是满足 Reactive 规范框架
（2） Reactor有两个核心类，Mono 和 Flux，这两个类实现接口 Publisher，提供丰富操作符。

• Publisher是响应式中的一个*接口，它可以看做是整个数据流生产的源头，其实现主要分为了以下两种类型。
  

其中：

• Flux 对象表示的是包含 0 到 N 个元素的异步序列。
  在该序列中可以包含三种不同类型的消息通知：正常的包含元素的消息、序列结束的消息和序列出错的消息。
  当消息通知产生时，订阅者中对应的方法 onNext(), onComplete()和 one rror() 会被调用

• Mono 表示的是包含 0 或者 1 个元素的异步序列。 该序列中包含与 Flux 相同的三种类型的消息通知

• 下面为 publisher 接口的源码，可以看到 Publisher 中只有一个接口方法 subscribe()，这个方法的作用就是为发布者添加消费其产生的数据的订阅者

  public interface Publisher<T> {
  
      /**
       * Request {@link Publisher} to start streaming data.
       * <p>
       * This is a "factory method" and can be called multiple times, each time starting a new {@link Subscription}.
       * <p>
       * Each {@link Subscription} will work for only a single {@link Subscriber}.
       * <p>
       * A {@link Subscriber} should only subscribe once to a single {@link Publisher}.
       * <p>
       * If the {@link Publisher} rejects the subscription attempt or otherwise fails it will
       * signal the error via {@link Subscriber#onError}.
       *
       * @param s the {@link Subscriber} that will consume signals from this {@link Publisher}
       */
      public void subscribe(Subscriber<? super T> s);
  }
  

创建序列

Flux

• just()
  可以指定序列中包含的全部元素。创建出来的 Flux 序列在发布这些元素之后会自动结束。
• fromArray()，fromIterable() 和 fromStream()
  可以从一个数组、Iterable 对象或 Stream 对象中创建 Flux 对象。
• empty()
  创建一个不包含任何元素，只发布结束消息的序列==,在响应式编程中，流的传递是基于元素的==，empty表示没有任何元素，所以不会进行后续传递，需要用switchIfEmpty等处理
• error(Throwable error)
  创建一个只包含错误消息的序列。
• never()
  创建一个不包含任何消息通知的序列。
• range(int start, int count)
  创建包含从 start 起始的 count 个数量的 Integer 对象的序列
• intervalMillis(long period)和intervalMillis(long delay, long period)
  与 interval()方法的作用相同，只不过该方法通过毫秒数来指定时间间隔和延迟时间。
• generate()
  generate()方法通过同步和逐一的方式来产生 Flux 序列。

Mono

• just
  创建对象

• empty
  创建一个不包含任何元素，只发布结束消息的序列

• error()
  抛出异常

• 第一步 引入依赖

  <dependency> <groupId>io.projectreactor</groupId> 
  <artifactId>reactor-core</artifactId> 
  <version>3.1.5.RELEASE</version> </dependency>
  

• 第二步 编程代码

  public static void main(String[] args) {
  	//just方法直接声明
  	Flux.just(1,2,3,4); 
  	Mono.just(1); 
  	//其他的方法 
  	Integer[] array = {1,2,3,4};
  	Flux.fromArray(array); 
  	
  	List<Integer> list = Arrays.asList(array); 
  	Flux.fromIterable(list);
  	
  	Stream<Integer> stream = list.stream(); 
  	Flux.fromStream(stream);
  }
  

调用 just 或者其他方法只是声明数据流，数据流并没有发出

• 只有进行 订阅 之后才会触发数据流，不订阅什么都不会发生的
  

操作符

对数据流进行一道道操作，成为操作符，比如工厂流水线

• map 元素映射为新元素
  
• flatMap 元素映射为流
  把每个元素转换流，把转换之后多个流合并大的流
  
• filter 对数据元素进行筛选
  

三种信号

Flux 和 Mono 都是数据流的发布者，使用 Flux 和 Mono 都可以发出三种数据信号： 元素值，错误信号，完成信号。错误信号和完成信号都代表终止信号

• 终止信号用于告诉订阅者数据流结束了
• 错误信号终止数据流同时把错误信息传递给订阅者
• 错误信号和完成信号都是终止信号，不能共存的

数据流与无限数据流：

• 如果没有发送任何元素值，而是直接发送错误或者完成信号，表示是空数据流。
• 如果没有错误信号，没有完成信号，表示是无限数据流。

SpringWebflux 执行流程和核心API

SpringWebflux 基于Reactor，默认使用容器是Netty

• Netty是高性能的NIO框架，异步非阻

Netty

• BIO：同步阻塞式IO，服务器实现模式为一个连接一个线程，即客户端有连接请求时服务器端就需要启动一个线程进行处理，如果这个连接不做任何事情会造成不必要的线程开销，当然可以通过线程池机制改善。
  
• NIO：同步非阻塞式IO，服务器实现模式为一个请求一个线程，即客户端发送的连接请求都会注册到多路复用器上，多路复用器轮询到连接有I/O请求时才启动一个线程进行处理。
  

SpringWebflux执行过程

SpringWebflux执行过程其实和 SpringMVC 相似，也有一个核心控制器来完成执行操作。

• SpringWebflux 核心控制器 DispatchHandler，实现接口 WebHandl
• 接口WebHandler有一个方法，源代码如下：
  

• DispatcherHandler 负责请求的处理
• HandlerMapping：请求查询到处理的方法
• HandlerAdapter：真正负责请求处理
• HandlerResultHandler：响应结果处理

SpringWebflux 实现函数式编程，两个接口：RouterFunction（路由处理）和HandlerFunction（处理函数）

SpringWebflux（基于注解编程模型）实例

SpringWebflux 实现方式有两种：注解编程模型和函数式编程模型

• 使用注解编程模型方式，和之前SpringMVC使用相似，

• 只需要把相关依赖配置到项目中，SpringBoot自动配置相关运行容器，默认情况下使用Netty服务器

• 第一步 创建 SpringBoot 工程，引入 Webflux 依赖
  
  

• 第二步 配置启动端口号
  

• 第三步 创建包和相关类
  实体类
  
  接口定义操作的方法

  //用户操作接口
  public interface UserService { 
  	//根据id查询用户 
  	Mono<User> getUserById(int id); 
  	//查询所有用户 
  	Flux<User> getAllUser(); 
  	//添加用户 
  	Mono<Void> saveUserInfo(Mono<User> user);
  }
  

  接口实现类

  public class UserServiceImpl implements UserService {
  	//创建map集合存储数据
  	private final Map<Integer,User> users = new HashMap<>();
  	public UserServiceImpl() { 
  		this.users.put(1,new User("lucy","nan",20));
  		this.users.put(2,new User("mary","nv",30));
  		this.users.put(3,new User("jack","nv",50));
  	}
  	//根据id查询
  	@Override
  	public Mono<User> getUserById(int id) { 
  		return Mono.justOrEmpty(this.users.get(id));
  	} 
  	//查询多个用户
  	@Override 
  	public Flux<User> getAllUser() {
  			return Flux.fromIterable(this.users.values());
  	}
  	//添加用户 
  	@Override 
  	public Mono<Void> saveUserInfo(Mono<User> userMono) { 
  		return userMono.doOnNext(person -> { 
  			//向map集合里面放值 
  			int id = users.size()+1;
  			users.put(id,person);
  		})
  		.thenEmpty(Mono.empty()); 
  	}
  }
  

  创建 Controller

  @RestController 
  public class UserController {
  	//注入service
  	@Autowired
  	private UserService userService;
  	//id查询
  	@GetMapping("/user/{id}")
  	public Mono<User> geetUserId(@PathVariable int id) {
  		return userService.getUserById(id);
  	}
  	//查询所有
  	@GetMapping("/user")
  	public Flux<User> getUsers() {
  		return userService.getAllUser(); 
  	} 
  	//添加
  	@PostMapping("/saveuser") 
  	public Mono<Void> saveUser(@RequestBody User user) {
  		Mono<User> userMono = Mono.just(user); 
  		return userService.saveUserInfo(userMono);
  	} 
  }
  

⚫ 说明

• SpringMVC方式实现，同步阻塞的方式，基于SpringMVC+Servlet+Tomcat
• SpringWebflux方式实现，异步非阻塞 方式，基于SpringWebflux+Reactor+Netty

SpringWebflux（基于函数式编程模型）实例

• 在使用函数式编程模型操作时候，需要自己初始化服务器
• 基于函数式编程模型时候，有两个核心接口：RouterFunction（实现路由功能，请求转发给对应的handler）和 HandlerFunction（处理请求生成响应的函数）。核心任务定义两个函数式接口的实现并且启动需要的服务器。
• SpringWebflux请求和响应不再是ServletRequest和ServletResponse，而是ServerRequest和ServerResponse

具体过程如下：

• 第一步 把注解编程模型工程复制一份 ，保留entity和service内容

• 第二步 创建Handler（具体实现方法）

  public class UserHandler {
  	private final UserService userService;
  	public UserHandler(UserService userService) {
  		this.userService = userService; 
  	} 
  	//根据id查询
  	public Mono<ServerResponse> getUserById(ServerRequest request) {
  		 //获取id值
  		 int userId = Integer.valueOf(request.pathVariable("id"));
  		 //空值处理
  		 Mono<ServerResponse> notFound = ServerResponse.notFound().build(); 
  		 //调用service方法得到数据
  		 Mono<User> userMono = this.userService.getUserById(userId);
  		 //把userMono进行转换返回 
  		 //使用Reactor操作符flatMap
  		 return userMono .flatMap(
  				 person -> ServerResponse.ok().
  				 contentType(MediaType.APPLICATION_JSON) 
  				 .body(fromObject(person))
  			 ) 
  			 .switchIfEmpty(notFound); 
  	} 
  	//查询所有
  	public Mono<ServerResponse> getAllUsers() { 
  		 //调用service得到结果
  		 Flux<User> users = this.userService.getAllUser();
  		 return ServerResponse.ok().contentType(
  		 MediaType.APPLICATION_JSON).body(users,User.class);
  	} 
  		 //添加
  		 public Mono<ServerResponse> saveUser(ServerRequest request) { 
  		 //得到user对象
  		 Mono<User> userMono = request.bodyToMono(User.class);
  		 return ServerResponse.ok().build(this.userService.saveUserInfo(userMono)); 
  	 } 
  }
  

• 第三步 初始化服务器，编写 Router
  创建路由的方法

  //1 创建Router路由
   public RouterFunction<ServerResponse> routingFunction() { 
  	 //创建hanler对象
  	 UserService userService = new UserServiceImpl();
  	 UserHandler handler = new UserHandler(userService); 
  	 //设置路由 
  	 return RouterFunctions.route( GET("/users/{id}").
  				and(accept(APPLICATION_JSON)),handler::getUserById) 
  				.andRoute(GET("/users")
  				.and(accept(APPLICATION_JSON)),handler::getAllUsers);
   }
  

  创建服务器完成适配

  //2 创建服务器完成适配 
  public void createReactorServer() { 
  	//路由和handler适配 
  	RouterFunction<ServerResponse> route = routingFunction(); 
  	HttpHandler httpHandler = toHttpHandler(route); 
  	ReactorHttpHandlerAdapter adapter = new ReactorHttpHandlerAdapter(httpHandler); 
  	//创建服务器 
  	HttpServer httpServer = HttpServer.create(); 
  	httpServer.handle(adapter).bindNow();
  }
  

• 第四步： 最终调用

  public static void main(String[] args) throws Exception{ 
  	Server server = new Server();
  	server.createReactorServer(); 
  	System.out.println("enter to exit"); 
  	System.in.read(); 
  }
  

• 第五步： 使用WebClient调用

  public class Client { 
  	public static void main(String[] args) {
  		//调用服务器地址
  		WebClient webClient = WebClient.create("http://127.0.0.1:5794"); 
  		//根据id查询 
  		String id = "1";
  		User userresult = webClient.get().uri("/users/{id}", id) 
  										.accept(MediaType.APPLICATION_JSON).retrieve()
  										.bodyToMono(User.class) 
  										.block();
  		System.out.println(userresult.getName()); 
  		//查询所有 
  		Flux<User> results = webClient.get().uri("/users")
  									.accept(MediaType.APPLICATION_JSON)
  									.retrieve().bodyToFlux(User.class); 
  		results.map(stu -> stu.getName()) .buffer().doOnNext(System.out::println).
  		blockFirst(); 
  	} 
  }
  
  

SpringWebflux 后面再来看，目前确实还没有弄太明白！！！！！！