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。
作者：唐卓章
华为技术专家，多年互联网研发/架设经验，关注NOSQL 中间件高可用及弹性扩展，在分布式系统架构性能优化方面有丰富的实践经验，目前从事物联网平台研发工作，致力于打造大容量高可用的物联网服务。
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