使用R2DBC实现数据库的响应式访问
Reactive Programming可以看作是一种编程模型，它通过创建事件驱动的非阻塞功能管道来促进可扩展性和稳定性，这些管道对资源的可用性和可处理性做出反应。延迟执行，ofollow,noindex" target="_blank">并发和异步性 只是底层编程模型的结果。
只有当整个堆栈都是被动的并且所有参与的组件（应用程序代码，运行时容器，集成）都遵循延迟执行，非阻塞API和数据流的流式特性时，响应式编程的全部好处才会生效 - 基本上遵循基本假设。
虽然可以将非反应性组件引入以函数响应式编写的应用程序，但最终结果是对可扩展性和稳定性影响，实际预期收益减少。在最坏的情况下，运行时行为很少或没有区别。但是，响应式编程有助于提高代码的可读性。
如果我们查看响应式生态系统，我们将发现几个框架，库和集成。他们每个人都有自己的特长。通过通用方法或在特定响应框架的上下文中，可以很好地涵盖许多功能领域。我们来讨论关系数据库集成。
最常见的问题是：我们什么时候可以使用API进行响应性关系数据库集成？
Java使用JDBC作为与关系数据库集成的主要技术。JDBC具有阻塞性 - 没有什么可以减轻JDBC的阻塞性质。关于如何使调用无阻塞的第一个想法是将JDBC调用卸载到Executor（通常是Thread池）。虽然这种方法有些作用，但它有几个缺点，忽略了响应式编程模型的好处。
响应运行时通常使用与CPU核心数匹配的有限数量的线程。额外的线程引入开销并减少线程限制的影响。此外，JDBC调用通常会堆积在队列中，一旦线程充满请求，池将再次阻塞。所以，JDBC现在不是唯一一个选择。
响应式数据库API
Oracle宣布推出ADBA ，该计划旨在通过使用期货为Java中的异步数据库访问提供标准化API。Postgres正在研究可用于第一次实验的Postgres ADBA驱动程序 。PgNio 是Postgres的另一个异步驱动程序，它开始尝试使用ADBA。
ADBA的可用性未知。它绝对不会在Java 12的版本中可使用，ADBA计划首次亮相的Java版本目前尚不清楚。
以下代码段显示了使用INSERT和SELECT语句的ADBA ：
DataSource ds = dataSource();
CompletableFuture<Long> t;
try (Session session = ds.getSession()) {
Submission<Long> submit = session
.<Long>rowCountOperation(
"INSERT INTO legoset (id, name, manual) " +
"VALUES($1, $2, $3)")
.set("$1", 42055, AdbaType.INTEGER)
.set("$2", "Description", AdbaType.VARCHAR)
.set("$3", null, AdbaType.INTEGER)
.apply(Result.RowCount::getCount)
.submit();
t = submit.getCompletionStage().toCompletableFuture();
}
t.join();
CompletableFuture<List<Map<String, Object>>> t;
try (Session session = ds.getSession()) {
Submission<List<Map<String, Object>>> submit = session
.<List<Map<String, Object>>> rowOperation(
"SELECT id, name, manual FROM legoset")
.collect(collectToMap()) // custom collector
.submit();
t = submit.getCompletionStage().toCompletableFuture();
}
t.join();
请注意，这collectToMap(…)是应用程序提供的函数的示例，该函数将结果提取到所需的返回类型。
R2DBC
由于缺乏标准API和驱动程序不可用，Pivotal 的团队开始研究反应性关系API的想法，该API非常适合用于反应式编程。他们提出了R2DBC ，它代表了Reactive Relational Database Connectivity。截至目前，R2DBC是一个孵化器项目，用于评估可行性并开始讨论驱动程序供应商是否有兴趣支持反应/非阻塞/异步驱动程序。
截至目前，有三种驱动程序实现：
R2DBC附带API规范（r2dbc-spi）和客户端（r2dbc-client），使SPI可用于应用程序。
以下代码段显示R2DBC SPI使用INSERT和SELECT语句：
ConnectionFactory connectionFactory = null;
Mono<Integer> count = Mono.from(connectionFactory.create())
.flatMapMany(it ->
it.createStatement(
"INSERT INTO legoset (id, name, manual) " +
"VALUES($1, $2, $3)")
.bind("$1", 42055)
.bind("$2", "Description")
.bindNull("$3", Integer.class)
.execute())
.flatMap(io.r2dbc.spi.Result::getRowsUpdated)
.next();
Flux<Map<String, Object>> rows = Mono.from(connectionFactory.create())
.flatMapMany(it -> it.createStatement(
"SELECT id, name, manual FROM legoset").execute())
.flatMap(it -> it.map((row, rowMetadata) -> collectToMap(row, rowMetadata)));
虽然上面的代码有点笨重，但R2DBC还附带了一个客户端库项目，用于更人性化的用户API。R2DBC SPI不用于直接使用，而是通过客户端库使用。
使用R2DBC客户端重写的相同代码将是：
R2dbc r2dbc = new R2dbc(connectionFactory);
Flux<Integer> count = r2dbc.inTransaction(handle ->
handle.createQuery(
"INSERT INTO legoset (id, name, manual) " +
"VALUES($1, $2, $3)")
.bind("$1", 42055)
.bind("$2", "Description")
.bindNull("$3", Integer.class)
.mapResult(io.r2dbc.spi.Result::getRowsUpdated));
Flux<Map<String, Object>> rows = r2dbc
.inTransaction(handle -> handle.select(
"SELECT id, name, manual FROM legoset")
.mapRow((row, rowMetadata) -> collectToMap(row, rowMetadata));
请注意，collectToMap(…)作为应用程序提供的函数的示例，该函数将结果提取到所需的返回类型。
Spring Data团队将Spring Data R2DBC 作为孵化器启动，通过数据库客户端提供响应API并支持反应式存储库。使用Spring Data R2DBC重写的示例代码将是：
DatabaseClient databaseClient = DatabaseClient.create(connectionFactory);
Mono<Integer> count = databaseClient.execute()
.sql(
"INSERT INTO legoset (id, name, manual) " +
"VALUES($1, $2, $3)")
.bind("$1", 42055)
.bind("$2", "Description")
.bindNull("$3", Integer.class)
.fetch()
.rowsUpdated();
Flux<Map<String, Object>> rows = databaseClient.execute()
.sql("SELECT id, name, manual FROM legoset")
.fetch()
.all();
R2DBC及其生态系统仍然很年轻，并要求进行实验和反馈以收集用例，并查看反应性关系数据库集成是否有意义。
Fibers的JDBC
虽然JDBC和其他技术暴露了阻塞API（主要是由于等待I / O），但Project Loom 引入Fibers了轻量级抽象，将阻塞API转变为非阻塞API。一旦调用遇到阻塞API，就可以通过堆栈切换实现这一点。因此Fiber，继续使用阻塞API的先前流程的基础尝试。
该Fiber执行模式大大减少了所需的原生线程数。结果是更好的可伸缩性和非阻塞行为 - 通过卸载对Fiber-backed的阻塞调用Executor。我们所需要的只是一个适当的API，允许在Fiber实现上使用非阻塞JDBC 。
结论
反应式编程和关系数据库的未来是什么？老实说，我不知道。如果我尝试了一个有根据的猜测，我可以看到Project Loom和它的基于Fiber的Executor与成熟的JDBC驱动程序相结合，成为业界潜在的游戏规则改变者。随着Java的加速发布节奏，这可能并不遥远。
ADBA的目标是包含在Java标准版运行时中，根据当前的时间表，我预计它将在早于2021年的Java 17中出现。
与现在可用的R2DBC形成对比。它配备了驱动程序和客户端，并允许实验使用。R2DBC的一个简洁的副作用是它暴露完全反应的API，同时独立于底层数据库引擎。随着已经发布的版本，没有必要猜测Project Loom，也不需要等待三年才能测试其驱动API。今天就可以使用R2DBC。