Reactive-MongoDB如何异步Java Driver，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。

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 一、关于 异步驱动

从3.0 版本开始，MongoDB 开始提供异步方式的驱动(Java Async Driver)，这为应用提供了一种更高性能的选择。

但实质上，使用同步驱动(Java Sync  Driver)的项目也不在少数，或许是因为先入为主的原因(同步Driver的文档说明更加的完善)，又或者是为了兼容旧的 MongoDB 版本。

无论如何，由于 Reactive 的发展，未来使用异步驱动应该是一个趋势。

在使用 Async Driver 之前，需要对 Reactive 的概念有一些熟悉。

二、理解 Reactive (响应式)

响应式(Reactive)是一种异步的、面向数据流的开发方式，最早是来自于.NET 平台上的 Reactive Extensions  库，随后被扩展为各种编程语言的实现。

在著名的 Reactive Manifesto(响应式宣言) 中，对 Reactive 定义了四个特征：

• 及时响应(Responsive)：系统能及时的响应请求。

•  

• 有韧性(Resilient)：系统在出现异常时仍然可以响应，即支持容错。

• 有弹性(Elastic)：在不同的负载下，系统可弹性伸缩来保证运行。

• 消息驱动(Message Driven)：不同组件之间使用异步消息传递来进行交互，并确保松耦合及相互隔离。

在响应式宣言的所定义的这些系统特征中，无一不与响应式的流有若干的关系，于是乎就有了 2013年发起的 响应式流规范(Reactive Stream  Specification)。

https://www.reactive-streams.org/

其中，对于响应式流的处理环节又做了如下定义：

• 具有处理无限数量的元素的能力，即允许流永不结束

• 按序处理

• 异步地传递元素

• 实现非阻塞的负压(back-pressure)

Java 平台则是在 JDK 9 版本上发布了对 Reactive Streams 的支持。

下面介绍响应式流的几个关键接口：

• Publisher

Publisher 是数据的发布者。Publisher 接口只有一个方法 subscribe，用于添加数据的订阅者，也就是 Subscriber。

• Subscriber

Subscriber 是数据的订阅者。Subscriber 接口有4个方法，都是作为不同事件的处理器。在订阅者成功订阅到发布者之后，其  onSubscribe(Subscription s) 方法会被调用。

Subscription 表示的是当前的订阅关系。

当订阅成功后，可以使用 Subscription 的 request(long n) 方法来请求发布者发布 n  条数据。发布者可能产生3种不同的消息通知，分别对应 Subscriber 的另外3个回调方法。

数据通知：对应 onNext 方法，表示发布者产生的数据。

错误通知：对应 onError 方法，表示发布者产生了错误。

结束通知：对应 onComplete 方法，表示发布者已经完成了所有数据的发布。

在上述3种通知中，错误通知和结束通知都是终结通知，也就是在终结通知之后，不会再有其他通知产生。

• Subscription

Subscription 表示的是一个订阅关系。除了之前提到的 request 方法之外，还有 cancel 方法用来取消订阅。需要注意的是，在  cancel 方法调用之后，发布者仍然有可能继续发布通知。但订阅最终会被取消。

这几个接口的关系如下图所示：

图片出处：http://wiki.jikexueyuan.com/index.php/project/reactor-2.0/05.html

MongoDB 的异步驱动为 mongo-java-driver-reactivestreams 组件，其实现了 Reactive Stream  的上述接口。

> 除了 reactivestream 之外，MongoDB 的异步驱动还包含 RxJava 等风格的版本，有兴趣的读者可以进一步了解

http://mongodb.github.io/mongo-java-driver-reactivestreams/1.11/getting-started/quick-tour-primer/

三、使用示例

接下来，通过一个简单的例子来演示一下 Reactive 方式的代码风格：

A. 引入依赖

org.mongodb    mongodb-driver-reactivestreams    1.11.0

> 引入mongodb-driver-reactivestreams 将会自动添加 reactive-streams, bson,  mongodb-driver-async组件

B. 连接数据库

//服务器实例表List servers =newArrayList(); servers.add(newServerAddress("localhost",27018));//配置构建器MongoClientSettings.Builder settingsBuilder =MongoClientSettings.builder();//传入服务器实例 settingsBuilder.applyToClusterSettings(         builder -> builder.hosts(servers));//构建 Client 实例MongoClient mongoClient =MongoClients.create(settingsBuilder.build());

C. 实现文档查询

//获得数据库对象MongoDatabase database = client.getDatabase(databaseName);//获得集合MongoCollection collection = database.getCollection(collectionName);//异步返回PublisherFindPublisher publisher = collection.find();//订阅实现 publisher.subscribe(newSubscriber(){     @Override     publicvoid onSubscribe(Subscription s){         System.out.println("start...");         //执行请求         s.request(Integer.MAX_VALUE);      }     @Override     publicvoid onNext(Document document){         //获得文档         System.out.println("Document:"+ document.toJson());     }      @Override     publicvoid onError(Throwable t){         System.out.println("error occurs.");     }      @Override     publicvoid onComplete(){         System.out.println("finished.");     }});

注意到，与使用同步驱动不同的是，collection.find()方法返回的不是 Cursor，而是一个  FindPublisher对象，这是Publisher接口的一层扩展。

而且，在返回 Publisher 对象时，此时并没有产生真正的数据库IO请求。真正发起请求需要通过调用  Subscription.request()方法。

在上面的代码中，为了读取由 Publisher 产生的结果，通过自定义一个Subscriber，在onSubscribe 事件触发时就执行  数据库的请求，之后分别对 onNext、onError、onComplete进行处理。

尽管这种实现方式是纯异步的，但在使用上比较繁琐。试想如果对于每个数据库操作都要完成一个Subscriber 逻辑，那么开发的工作量是巨大的。

为了尽可能复用重复的逻辑，可以对Subscriber的逻辑做一层封装，包含如下功能：

• 使用 List 容器对请求结果进行缓存

• 实现阻塞等待结果的方法，可指定超时时间

• 捕获异常，在等待结果时抛出

代码如下：

publicclassObservableSubscriberimplementsSubscriber{      //响应数据     privatefinalList received;     //错误信息     privatefinalList errors;     //等待对象     privatefinalCountDownLatch latch;     //订阅器     privatevolatileSubscription subscription;     //是否完成     privatevolatileboolean completed;      publicObservableSubscriber(){         this.received =newArrayList();         this.errors =newArrayList();         this.latch =newCountDownLatch(1);     }      @Override     publicvoid onSubscribe(finalSubscription s){         subscription = s;     }      @Override     publicvoid onNext(final T t){         received.add(t);     }      @Override     publicvoid onError(finalThrowable t){         errors.add(t);         onComplete();     }      @Override     publicvoid onComplete(){         completed =true;         latch.countDown();     }      publicSubscription getSubscription(){         return subscription;     }      publicList getReceived(){         return received;     }      publicThrowable getError(){         if(errors.size()>0){             return errors.get(0);         }         returnnull;     }      publicboolean isCompleted(){         return completed;     }      /**      * 阻塞一定时间等待结果      *      * @param timeout      * @param unit      * @return      * @throws Throwable      */     publicListget(finallong timeout,finalTimeUnit unit)throwsThrowable{         return await(timeout, unit).getReceived();     }      /**      * 一直阻塞等待请求完成      *      * @return      * @throws Throwable      */     publicObservableSubscriber await()throwsThrowable{         return await(Long.MAX_VALUE,TimeUnit.MILLISECONDS);     }      /**      * 阻塞一定时间等待完成      *      * @param timeout      * @param unit      * @return      * @throws Throwable      */     publicObservableSubscriber await(finallong timeout,finalTimeUnit unit)throwsThrowable{         subscription.request(Integer.MAX_VALUE);         if(!latch.await(timeout, unit)){             thrownewMongoTimeoutException("Publisher onComplete timed out");         }         if(!errors.isEmpty()){             throw errors.get(0);         }         returnthis;     }}

借助这个基础的工具类，我们对于文档的异步操作就变得简单多了。

比如对于文档查询的操作可以改造如下：

ObservableSubscriber subscriber =newObservableSubscriber(); collection.find().subscribe(subscriber);//结果处理 subscriber.get(15,TimeUnit.SECONDS).forEach( d ->{     System.out.println("Document:"+ d.toJson());});

当然，这个例子还有可以继续完善，比如使用 List 作为缓存，则要考虑数据量的问题，避免将全部(或超量) 的文档一次性转入内存。

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