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Spring Data Moore有哪些新功能？ - spring.io

全面的大量新功能，尤其是Reactive，Kotlin和Performance。包括整个产品组合中的大量改进和新功能，并且重点关注三个主要主题：Reactive，Kotlin和Performance。该版本增加了声明式反应式事务和协程/流程支持等功能，并提供了高达 60％* 更快的查找器方法。

让我们从Moore的一些Reactive功能开始。

声明式Reactive事务

Lovelace发行版以封闭式的方式引入了对响应式事务的早期支持，从而留出了一些改进的空间。以下清单显示了该样式：

Lovelace中的反应式事务（使用MongoDB）

<b>public</b> Mono<Process> doSomething(Long id) {

  <b>return</b> template.inTransaction().execute(txTemplate -> {

    <b>return</b> txTemplate.findById(id)
      .flatMap(it -> start(txTemplate, it))
      .flatMap(it -> verify(it))
      .flatMap(it -> finish(txTemplate, it));

  }).next();
}

在前面的代码段中，必须通过inTransaction()在闭包内使用可识别事务的模板显式调用来启动事务，最后调用next()以将返回值Flux转换为a Mono来满足方法签名，即使findById(…)已经仅发出一个元素。

显然，这不是进行反应式事务的最直观的方法。因此，让我们看看使用声明式反应式事务支持的相同流程。与Spring的事务支持一样，您需要一个组件来为您处理交易。对于反应式事务，

ReactiveTransactionManager是由MongoDB和R2DBC模块提供。以下清单显示了这样的组件：
@EnableTransactionManagement
<b>class</b> Config <b>extends</b> AbstractReactiveMongoConfiguration {

  <font><i>// …</i></font><font>

  @Bean
  ReactiveTransactionManager mgr(ReactiveMongoDatabaseFactory f) {
    <b>return</b> <b>new</b> ReactiveMongoTransactionManager(f);
  }
}
</font>

在这里，您可以使用@Transactional基础结构来注释方法，并依靠该基础结构来启动，提交和回滚事务流，以通过 Reactor Context 处理生命周期。这可以让你把代码从Lovelace转换成以下方法，删除与它的作用域模板和多余的封闭的需要Flux来Mono改造：

Declarative Reactive Transactions in Moore (with MongoDB)

@Transactional
<b>public</b> Mono<Process> doSomething(Long id) {

  <b>return</b> template.findById(id)
    .flatMap(it -> start(template, it))
    .flatMap(it -> verify(it))
    .flatMap(it -> finish(template, it));
}

响应式Elasticsearch存储库

Spring Data Elasticsearch现在提供了反应性模板和存储库支持，该支持基于完全基于反应式Elasticsearch REST客户端而又基于Spring的REST客户端构建WebClient。

该客户端通过在Java High-Level REST Client附近公开一个熟悉的API，为日常搜索操作提供一流的支持，并在需要时进行必要的削减。模板和存储库API的组合使您可以根据需要无缝过渡到响应式而不会迷失方向。以下清单显示了如何配置Elasticsearch以使用反应式客户端：

<b>class</b> Config <b>extends</b> AbstractReactiveElasticsearchConfiguration {

  <font><i>// …</i></font><font>

  @Bean
  <b>public</b> ReactiveElasticsearchClient reactiveClient() {
    <b>return</b> ReactiveRestClients.create(localhost());
  }
}

@Autowired
ReactiveElasticsearchTemplate template;

</font><font><i>//…</i></font><font>

Criteria criteria = <b>new</b> Criteria(</font><font>"topics"</font><font>).contains(</font><font>"spring"</font><font>)
    .and(</font><font>"date"</font><font>).greaterThanEqual(today())

Flux<Conference> result = template.find(<b>new</b> CriteriaQuery(criteria), Conference.<b>class</b>);
</font>

反应式查询

Querydsl 提供了一种出色的方式来定义多个数据存储的类型安全查询，并且已经有相当长的一段时间支持非反应性数据访问。为了在响应式场景中提供支持，我们添加了响应式执行层，可让您运行Predicate支持的查询。的ReactiveQuerydslPredicateExecutor，当添加到存储库接口，提供了所有的入口点，如下面的示例所示：

<b>interface</b> SampleRepository <b>extends</b> …, ReactiveQuerydslPredicateExecutor<…> {
  <font><i>// …</i></font><font>
}

@Autowired
SampleRepository repository;

</font><font><i>// …</i></font><font>
Predicate predicate = QCustomer.customer.lastname.eq(</font><font>"Matthews"</font><font>);
Flux<Customer> result = repository.findAll(predicate);
</font>

支持Kotlin协程和MongoDB标准API DSL

点击标题见原文

性能提升

基准测试显示JPA单属性查找器方法（例如findByTitle(…)）的吞吐量提高了近60％

实体回调API

支持Redis流

JPA存储过程的多个输出参数

@NamedStoredProcedureQuery(name = <font>"User.s1p"</font><font>, procedureName = </font><font>"s1p"</font><font>,
  parameters = {
    @StoredProcedureParameter(mode = IN, name = </font><font>"in_1"</font><font>, type = …),
    @StoredProcedureParameter(mode = OUT, name = </font><font>"out_1"</font><font>, type = …),
    @StoredProcedureParameter(mode = OUT, name = </font><font>"out_2"</font><font>, type = …)})
@Table(name = </font><font>"SD_User"</font><font>)
<b>class</b> User { … }

<b>interface</b> UserRepository <b>extends</b> JpaRepository<…> {

  @Procedure(name = </font><font>"User.s1p"</font><font>)
  Map<String, Integer> callS1P(@Param(</font><font>"in_1"</font><font>) Integer arg);
}
</font>

关于存储库方法的声明性MongoDB聚合

使用MongoDB，复杂的数据处理是通过聚合来完成的，对于这些聚合，Spring Data提供了一个特定的（流利的）API，并对操作和表达式进行了抽象。但是，Stackoverflow告诉我们人们倾向于在命令行上进行聚合，然后将其转换为Java代码。该翻译原来是一个主要的痛点。因此，我们借此机会介绍@Aggregation了一种在存储库方法中运行聚合的直接方法。以下示例显示了如何执行此操作：

声明式MongoDB聚合:

<b>interface</b> OrderRepository <b>extends</b> CrudRepository<Order, Long> {

  @Aggregation(<font>"{ $group : { _id : '$cust_id', total : { $sum : '$amount' }}}"</font><font>)
  List<TotalByCustomer> totalByCustomer(Sort sort);

  @Aggregation(pipeline = {
    </font><font>"{ $match : { customerId : ?0 }}"</font><font>,
    </font><font>"{ $count : total }"</font><font>
  })
  Long totalOrdersForCustomer(String customerId);
}
</font>

@Aggregation像它的亲戚@Query注释一样支持参数替换，并且如果由查询方法参数提供，则对聚合添加排序，如前面的示例所示。

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