2

该线程是 Github 问题的延续：https ://github.com/spring-projects/spring-data-r2dbc/issues/194

语境：

你好，

我刚刚尝试了一个非常简单的示例，它基于两个反应式存储库：

给定 br一个 r2dbc crud repo 和cr另一个 r2dbc crud repo：

br.findAll()
   .flatMap(br -> {
      return cr.findById(br.getPropertyOne())
               .doOnNext(c -> br.setProperty2(c))
               .thenReturn(br);
    })
   .collectList().block();

此代码示例永远不会完成（只有前 250 个左右的条目到达.collectList操作员）。经过一番挖掘，在 之后添加一些onBackpressureXXX运算符findAll似乎可以通过...删除元素或缓冲它们来“解决”问题。

在这一点上，我的理解是 r2dbc 反应式存储库不使用消费者反馈机制，这消除了 r2dbc 的大部分好处。

我错了吗 ？有没有更好的方法来实现相同的目标？

谢谢 ！

来自@mp911de 的建议：

作为一般规则，避免在另一个流处于活动状态时创建流（著名引用：不要跨越流）。

如果您想获取相关数据，那么理想情况下将所有结果收集为 List 和运行子查询。这样，初始响应流被消耗并且连接可以自由地获取额外的结果。

类似以下代码段的内容应该可以完成这项工作：

br.findAll().collectList()
        .flatMap(it -> {

            List<Mono<Reference>> refs = new ArrayList<>();
            for (Person p : it) {
                 refs.add(cr.findById(br.getPropertyOne()).doOnNext(…));
            }

            return Flux.concat(refs).thenReturn(it);
        });

但这消除了流式传输数据而不将其全部保存在内存中的好处（我的最后一步不是列出，而是流式写入以输出到某个文件）。

对此有任何帮助吗？

4

0 回答 0