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这篇文章主要介绍spring中webflux自定义netty参数的示例分析，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
配置代码
@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;
}
}服务重启时 报错
SpringContextShutdownHook Socket couldn't be stopped within 3000ms
在我的认识中，大部分人都在用SpringMVC（包括我自己）。在最近的学习中，发现spring5中有一个和SpringMVC平级的东西Spring WebFlux，接下来初步认识一下这是个什么东东？
众所周知Spring MVC是同步阻塞的IO模型，当我们在处理一个耗时的任务时，如上传文件，服务器的处理线程会一直处于等待状态，等待文件的上传，这期间什么也做不了，等到文件上传完毕后可能需要写入，写入的过程线程又只能在那等待，非常浪费资源。为了避免这类资源的浪费，Spring WebFlux应运而生，在Spring WebFlux中若文件还没上传完毕，线程可以先去做其他事情，当文件上传完毕后会通知线程，线程再来处理，后续写入也是类似的，通过异步非阻塞机制节省了系统资源，极大的提高了系统的并发量。这两种形式，是不是像极了BIO和NIO这两种形式，实际上，SpringMVC和Spring WebFlux也就是这两种IO特点的体现。
以下为官网的介绍：
如上文所说，线程不需要一直处于等待状态，Spring WebFlux很好的体现了NIO的异步非阻塞思想。
响应式编程是一种新的编程风格，其特点是异步和并发、事件驱动、推送PUSH机制一级观察者模式的衍生。reactive引用允许开发者构建事件驱动，可扩展性，弹性的反应系统：提供高度敏感的实时用户体验感觉，可伸缩性和弹性的引用程序栈的支持，随时可以部署在多核和云计算架构。
Reactive的主要接口：
Publisher：发布者，数据的生产端
Subscriber：消费者，此处可以定义获取到数据后响应的操作
Processor：消费者与发布者之间的数据处理
back pressure：背压，消费者告诉发布者自己能处理多少数据
消费者的回调方法：
onSubscribe：订阅关系处理，用它来响应发布者
onNext：接收到数据后会响应的方法
onError：出现错误时处理的方法
onComplete：任务完成后响应的方法
既然Spring WebFlux很好的体现了NIO的异步非阻塞思想。作为首屈一指的NIO框架netty，便是Spring WebFlux默认的运行容器。此外，大家熟悉的Tomcat、Jetty等Servlet容器，也能运行Spring WebFlux，前提是容器需要支持Servlet3.1，因为非阻塞IO是使用了Servlet3.1的特性。
本文默认开发环境是JDK8，开发工具是IDEA。实践分两部分内容，第一部分与SpringMVC对比开发中的不一样的地方；第二部分为Spring WebFlux独有的响应式编程的简单实践。
在webflux中，Mono代表返回0或1个元素（相当于一个对象）。Flux代表返回0-n个元素（相当于集合）
新建springboot工程。
选择Web -> Spring Reactive Web 创建
或者在springboot工程中pom文件添加依赖
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId> </dependency>
在controller中，webflux的写法可以和springMVC的写法类似
@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;
}
}上面已经实现了初步的数据返回，不过webflux和springmvc目前来看没有什么区别，已知springmvc线程执行时会阻塞的，webflux线程是异步非阻塞的。下面修改一下代码，在获取数据的时候加一些额外的耗时操作，看看webflux是否是真的异步非阻塞
@RestController
@Slf4j
@AllArgsConstructor
public class UserController {
/**
* 模拟耗时查询操作
*/
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;
}
}通过日志结果，可以很明显的发现，虽然前端页面展示的效果是一样的，但springmvc是等待后返回结果；而webflux是先执行，等有结果后，再返回结果。由此体现了webflux异步非阻塞的特性
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
对于数据库的支持，webflux用到的是r2dbc这样一个东西。
R2DBC（Reactive Relational Database Connectivity）是一个使用反应式驱动集成关系数据库的孵化器。Spring Data R2DBC运用熟悉的Spring抽象和repository 支持R2DBC。基于此，在响应式程序栈上使用关系数据访问技术，构建由Spring驱动的程序将变得非常简单。
在pom中引入依赖：
<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中加入数据源：
spring: r2dbc: url: r2dbc:mysql://127.0.0.1:3306/study username: xxx password: xxx
Dao的编写和springmvc中类似，本文中继承了ReactiveCrudRepository类，是Repository的一个实现类，其中实现了简单的crud操作，model和dao的实现：
@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的编写还是和springmvc类似，这里采用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类似，不过webflux也有自己的一套响应式编程的写法，先定义handler，类似于controller，不过只有业务处理的代码，其中就用到了reactive模拟的request（ServerRequest ）和response（ServerResponse），同样的实现简单的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中我们编写了处理代码，但是怎么通过请求地址访问呢？
学习过vue的老铁们应该知道，vue是通过路由定义地址和页面的对应关系的，vue也是响应式编程的一种体现。webflux中也是通过类似的方式来实现的，在Route中定义规则：
@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自定义netty参数的示例分析”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！
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