WebClient是Spring WebFlux模块提供的一个非阻塞的基于响应式编程的进行HTTP请求的客户端工具。
引入WebFlux依赖则可使用WebClient：
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId>
</dependency>WebClient接口提供了三个不同的静态方法（create()，create(String baseUrl)，builder()）和一个内部类（WebClient.Bulider）来创建WebClient实例：
SSE：Server-Sent Events服务器推送事件，是一种仅发送文本消息的技术。SSE基于HTTP协议中的持久连接。SSE是HTML5标准协议中的一部分。
客户端接收服务端异步更新的消息可以分为两类：客户端拉取和服务端推送。
客户端拉取：通过短轮询或者长轮询定期请求服务器进行更新。
服务端推送：SSE和WebSocket，SSE是单向，WebSocket是双向；SSE基于HTTP协议，WebSocket基于WebSocket协议(HTTP以外的协议);
text/event-stream。响应文本的内容是一个事件流，事件流是一个简单的文本流，仅支持UTF-8格式的编码。\r\n）来分隔。:）进行分隔，冒号前的为类型，冒号后的为其对应的值。每个事件可以包含如下类型的行：
data，表示该行是事件所包含的数据。以data开头的行可以出现多次。所有这些行都是该事件的数据。event，表示该行用来声明事件的类型，即事件名称。浏览器在收到数据时，会产生对应名称的事件。id，表示该行用来声明事件的标识符。retry，表示该行用来声明浏览器在连接断开之后进行重连的等待时间。data: china // 该事件仅包含数据
data: Beijing // 该事件包含数据与事件标识
id: 100
event: myevent // 该事件指定了名称
data:shanghai
id: 101
: this is a comment // 该事件具有注释、名称，且包含两行数据
event:city
data: guangzhou
data: shenzhenid作用: 如果服务端发送的事件中包含事件标识id，那么浏览器会将最近一次接收到的事件标识id记录到HTTP头的Last-Event-ID属性中。如果浏览器与服务端的连接中断，当浏览器再次连接时，会将Last-Event-ID记录的事件标识id发送给服务端。服务器端通过浏览器端发送的事件标识id来确定将继续连接哪个事件。订阅一个服务端推送事件(GET请求)，需要设置 包含如下请求头的Request：
Spring Data Redis中同时支持了Jedis客户端和Lettuce客户端。但是仅Lettuce是支持Reactive方式的操作；这里选择默认的Lettuce客户端。
Maven项目，并在pom.xml导入依赖:<!-- reactive redis依赖包（包含Lettuce客户端） -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis-reactive</artifactId>
</dependency>application.ymlspring:
redis:
host: 127.0.0.1
port: 6379
password: 123456
#Redis数据库索引（默认为0）
database: 0
#连接超时时间（毫秒）
timeout: 5000@Configuration
public class ReactiveRedisConfig {
@Bean
public ReactiveRedisTemplate reactiveRedisTemplate(ReactiveRedisConnectionFactory factory) {
return new ReactiveRedisTemplate<>(factory, RedisSerializationContext.string());
}
}@Service
@AllArgsConstructor
public class RedisService {
private final ReactiveRedisTemplate<String, String> redisTemplate;
public Mono<String> get(String key) {
return key==null ? null : redisTemplate.opsForValue().get(key);
}
public Mono<Boolean> set(String key, String value) {
return redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
}
public Mono<Boolean> set(String key, String value, Long time) {
return redisTemplate.opsForValue().set(key, value, Duration.ofSeconds(time));
}
public Mono<Boolean> exists(String key) {
return redisTemplate.hasKey(key);
}
public Mono<Long> remove(String key) {
return redisTemplate.delete(key);
}
}@SpringBootTest
class ReactiveRedisTest {
@Resource
private RedisService redisService;
@Test
void test1() {
// 保存5分钟
redisService.set("test1", "test1_value", 5 * 60L).subscribe(System.out::println);
redisService.get("test1").subscribe(System.out::println);
}
}测试运行结果：
MySQL等一系列的关系型数据库也在R2DBC等包的帮助下支持响应式。
R2DBC基于Reactive Streams反应流规范，它是一个开放的规范，为驱动程序供应商和使用方提供接口(r2dbc-spi)，与JDBC的阻塞特性不同，它提供了完全反应式的非阻塞API与关系型数据库交互。
Maven项目，并导入依赖pom.xml:<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId>
</dependency>
<!-- data-r2dbc同时也会将r2dbc-pool导入 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-r2dbc</artifactId>
</dependency>
<!-- r2dbc mysql 库-->
<dependency>
<groupId>dev.miku</groupId>
<artifactId>r2dbc-mysql</artifactId>
<scope>runtime</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<scope>runtime</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<optional>true</optional>
</dependency>application.ymlspring:
r2dbc:
url: r2dbcs:mysql://192.168.2.100:3306/test?characterEncoding=UTF8&serverTimezone=Asia/Shanghai
username: developer
password: 123456
#日志配置
logging:
level:
root: info
# 调试环境查看执行的sql
dev.miku.r2dbc.mysql.client.ReactorNettyClient: debugSQL与Model类create table `base_user` (
`userId` int not null auto_increment,
`userName` varchar(100) default null comment '用户名',
`userMobile` varchar(20) default null comment '手机号',
primary key (`userId`),
unique key `userMobile` (`userMobile`)
) engine=innodb comment='测试用户信息';
insert into `base_user` (`userName`, `userMobile`) values ('黑子', '15914061216');
insert into `base_user` (`userName`, `userMobile`) values ('大黄', '15914061217');@Data
public class BaseUser {
private Integer id;
private String name;
private String mobile;
}实际开发中，由于历史原因数据库字段大多与
Model类字段无法对应，这里也不对应，在sql中用别名对应。
不管是在响应式编程还是普通的程序设计中，异常处理都是一个非常重要的方面。
对于Flux或者Mono来说，所有的异常都是一个终止的操作，即使你使用了异常处理，原生成序列也不会继续。
但是如果你对异常进行了处理，那么它会将oneError信号转换成为新的序列的开始，并将替换掉之前上游产生的序列。
先看一个Flux产生异常的例子
@Test
void test1() {
Flux.just(10, 5, 0)
.map(i -> "100 / " + i + " = " + (10 / i))
.subscribe(System.out::println);
}会得到一个异常ErrorCallbackNotImplemented：
100 / 10 = 1
100 / 5 = 2
reactor.core.Exceptions$ErrorCallbackNotImplemented: java.lang.ArithmeticException: / by zero
Caused by: java.lang.ArithmeticException: / by zeroReactor中subscribe的onError方法(subscribe第二个参数)，就是try catch的一个具体应用：
