使用 Kotlin + Spring Boot 进行后端开发

本文涉及的产品
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
简介: 使用 Kotlin + Spring Boot 进行后端开发

Kotlin



Kotlin 是一个基于 JVM 的编程语言,它的简洁、便利早已不言而喻。Kotlin 能够胜任 Java 做的所有事。目前,我们公司 C 端 的 Android 产品全部采用 Kotlin 编写。公司的后端项目也可能会使用 Kotlin,所以我给他们做一些 demo 进行演示。


示例一:结合 Redis 进行数据存储和查询



1.1 配置 gradle


在build.gradle中添加插件和依赖的库。

plugins {
    id 'java'
    id 'org.jetbrains.kotlin.jvm' version '1.3.0'
}
ext {
    libraries = [
            rxjava                    : "2.2.2",
            logback                   : "1.2.3",
            spring_boot               : "2.1.0.RELEASE",
            commons_pool2             : "2.6.0",
            fastjson                  : "1.2.51"
    ]
}
group 'com.kotlin.tutorial'
version '1.0-SNAPSHOT'
sourceCompatibility = 1.8
def libs = rootProject.ext.libraries // 库
repositories {
    mavenCentral()
}
dependencies {
    compile "org.jetbrains.kotlin:kotlin-stdlib-jdk8"
    compile "org.jetbrains.kotlin:kotlin-reflect:1.3.0"
    testCompile group: 'junit', name: 'junit', version: '4.12'
    implementation "io.reactivex.rxjava2:rxjava:${libs.rxjava}"
    implementation "ch.qos.logback:logback-classic:${libs.logback}"
    implementation "ch.qos.logback:logback-core:${libs.logback}"
    implementation "ch.qos.logback:logback-access:${libs.logback}"
    implementation "org.springframework.boot:spring-boot-starter-web:${libs.spring_boot}"
    implementation "org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-redis:${libs.spring_boot}"
    implementation "org.apache.commons:commons-pool2:${libs.commons_pool2}"
    implementation "com.alibaba:fastjson:${libs.fastjson}"
}
compileKotlin {
    kotlinOptions.jvmTarget = "1.8"
}
compileTestKotlin {
    kotlinOptions.jvmTarget = "1.8"
}


1.2 创建 SpringKotlinApplication:

import org.springframework.boot.SpringApplication
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication
/**
 * Created by tony on 2018/11/13.
 */
@SpringBootApplication
open class SpringKotlinApplication
fun main(args: Array<String>) {
    SpringApplication.run(SpringKotlinApplication::class.java, *args)
}


需要注意open的使用,如果不加open会报如下的错误:


org.springframework.beans.factory.parsing.BeanDefinitionParsingException: Configuration problem: @Configuration class 'SpringKotlinApplication' may not be final. Remove the final modifier to continue.


因为 Kotlin 的类默认是final的,所以这里需要使用open关键字。


1.3 配置 redis


在  application.yml 中添加 redis 的配置

spring:
  redis:
    #数据库索引
    database: 0
    host: 127.0.0.1
    port: 6379
    password:
    lettuce:
      pool:
        #最大连接数
        max-active: 8
        #最大阻塞等待时间(负数表示没限制)
        max-wait: -1
        #最大空闲
        max-idle: 8
        #最小空闲
        min-idle: 0
    #连接超时时间
    timeout: 10000


接下来定义 redis 的序列化器,本文采用fastjson,当然使用gson、jackson等都可以,看个人喜好。

import com.alibaba.fastjson.JSON
import com.alibaba.fastjson.serializer.SerializerFeature
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer
import org.springframework.data.redis.serializer.SerializationException
import java.nio.charset.Charset
/**
 * Created by tony on 2018/11/13.
 */
class FastJsonRedisSerializer<T>(private val clazz: Class<T>) : RedisSerializer<T> {
    @Throws(SerializationException::class)
    override fun serialize(t: T?) = if (null == t) {
            ByteArray(0)
        } else JSON.toJSONString(t, SerializerFeature.WriteClassName).toByteArray(DEFAULT_CHARSET)
    @Throws(SerializationException::class)
    override fun deserialize(bytes: ByteArray?): T? {
        if (null == bytes || bytes.size <= 0) {
            return null
        }
        val str = String(bytes, DEFAULT_CHARSET)
        return JSON.parseObject(str, clazz) as T
    }
    companion object {
        private val DEFAULT_CHARSET = Charset.forName("UTF-8")
    }
}


创建 RedisConfig

import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory
import org.springframework.context.annotation.Bean
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager
import org.springframework.cache.CacheManager
import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching
import org.springframework.context.annotation.Configuration
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer
import org.springframework.boot.autoconfigure.condition.ConditionalOnMissingBean
import org.springframework.boot.context.properties.EnableConfigurationProperties
import org.springframework.data.redis.core.RedisOperations
import org.springframework.boot.autoconfigure.condition.ConditionalOnClass
import org.springframework.boot.autoconfigure.data.redis.RedisProperties
/**
 * Created by tony on 2018/11/13.
 */
@EnableCaching
@Configuration
@ConditionalOnClass(RedisOperations::class)
@EnableConfigurationProperties(RedisProperties::class)
open class RedisConfig : CachingConfigurerSupport() {
    @Bean(name = arrayOf("redisTemplate"))
    @ConditionalOnMissingBean(name = arrayOf("redisTemplate"))
    open fun redisTemplate(redisConnectionFactory: RedisConnectionFactory): RedisTemplate<Any, Any> {
        val template = RedisTemplate<Any, Any>()
        val fastJsonRedisSerializer = FastJsonRedisSerializer(Any::class.java)
        template.valueSerializer = fastJsonRedisSerializer
        template.hashValueSerializer = fastJsonRedisSerializer
        template.keySerializer = StringRedisSerializer()
        template.hashKeySerializer = StringRedisSerializer()
        template.connectionFactory = redisConnectionFactory
        return template
    }
    //缓存管理器
    @Bean
    open fun cacheManager(redisConnectionFactory: RedisConnectionFactory): CacheManager {
        val builder = RedisCacheManager
                .RedisCacheManagerBuilder
                .fromConnectionFactory(redisConnectionFactory)
        return builder.build()
    }
}


这里也都需要使用open,理由同上。


1.4 创建 Service


创建一个 User 对象,使用 datat class 类型。

data class User(var userName:String,var password:String):Serializable

创建操作 User 的Service接口

import com.kotlin.tutorial.user.User
/**
 * Created by tony on 2018/11/13.
 */
interface IUserService {
    fun getUser(username: String): User
    fun createUser(username: String,password: String)
}


创建 Service 的实现类:

import com.kotlin.tutorial.user.User
import com.kotlin.tutorial.user.service.IUserService
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate
import org.springframework.stereotype.Service
/**
 * Created by tony on 2018/11/13.
 */
@Service
class UserServiceImpl : IUserService {
    @Autowired
    lateinit var redisTemplate: RedisTemplate<Any, Any>
    override fun getUser(username: String): User {
        var user = redisTemplate.opsForValue().get("user_${username}")
        if (user == null) {
            user = User("default","000000")
         }
        return user as User
    }
    override fun createUser(username: String, password: String) {
        redisTemplate.opsForValue().set("user_${username}", User(username, password))
    }
}


1.5 创建 Controller


创建一个 UserController,包含 createUser、getUser 两个接口。

import com.kotlin.tutorial.user.User
import com.kotlin.tutorial.user.service.IUserService
import com.kotlin.tutorial.web.dto.HttpResponse
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController
/**
 * Created by tony on 2018/11/13.
 */
@RestController
@RequestMapping("/user")
class UserController {
    @Autowired
    lateinit var userService: IUserService
    @GetMapping("/getUser")
    fun getUser(@RequestParam("name") userName: String): HttpResponse<User> {
        return HttpResponse(userService.getUser(userName))
    }
    @GetMapping("/createUser")
    fun createUser(@RequestParam("name") userName: String,@RequestParam("password") password: String): HttpResponse<String> {
        userService.createUser(userName,password)
        return HttpResponse("create ${userName} success")
    }
}


创建完 Controller 之后,可以进行测试了。


创建用户tony:


image.png

创建用户tony.png


查询用户tony:

image.png

查询用户tony.jpeg


创建用户monica:

image.png

创建用户monica.jpeg


查询用户monica:

image.png

查询用户monica.jpeg


示例二:结合 RxJava 模拟顺序、并发地执行任务



2.1 创建 MockTask


首先定义一个任务接口,所有的任务都需要实现该接口:

/**
 * Created by tony on 2018/11/13.
 */
interface ITask {
    fun execute()
}


再创建一个模拟的任务,其中delayInSeconds用来模拟任务所花费的时间,单位是秒。

import java.util.concurrent.TimeUnit
import com.kotlin.tutorial.task.ITask
/**
 * Created by tony on 2018/11/13.
 */
class MockTask(private val delayInSeconds: Int) : ITask {
    /**
     * Stores information if task was started.
     */
    var started: Boolean = false
    /**
     * Stores information if task was successfully finished.
     */
    var finishedSuccessfully: Boolean = false
    /**
     * Stores information if the task was interrupted.
     * It can happen if the thread that is running this task was killed.
     */
    var interrupted: Boolean = false
    /**
     * Stores the thread identifier in which the task was executed.
     */
    var threadId: Long = 0
    override fun execute() {
        try {
            this.threadId = Thread.currentThread().id
            this.started = true
            TimeUnit.SECONDS.sleep(delayInSeconds.toLong())
            this.finishedSuccessfully = true
        } catch (e: InterruptedException) {
            this.interrupted = true
        }
    }
}


2.2 创建 ConcurrentTasksExecutor


顺序执行的话比较简单,一个任务接着一个任务地完成即可,是单线程的操作。


对于并发而言,在这里借助 RxJava 的 merge 操作符来将多个任务进行合并。还用到了 RxJava 的任务调度器 Scheduler,createScheduler()是按照所需的线程数来创建Scheduler的。

import com.kotlin.tutorial.task.ITask
import io.reactivex.Completable
import io.reactivex.schedulers.Schedulers
import org.slf4j.LoggerFactory
import org.springframework.util.CollectionUtils
import java.util.*
import java.util.concurrent.Executors
import java.util.stream.Collectors
/**
 * Created by tony on 2018/11/13.
 */
class ConcurrentTasksExecutor(private val numberOfConcurrentThreads: Int, private val tasks: Collection<ITask>?) : ITask {
    val log = LoggerFactory.getLogger(this.javaClass)
    constructor(numberOfConcurrentThreads: Int, vararg tasks: ITask) : this(numberOfConcurrentThreads, if (tasks == null) null else Arrays.asList<ITask>(*tasks)) {}
    init {
        if (numberOfConcurrentThreads < 0) {
            throw RuntimeException("Amount of threads must be higher than zero.")
        }
    }
    /**
     * Converts collection of tasks (except null tasks) to collection of completable actions.
     * Each action will be executed in thread according to the scheduler created with [.createScheduler] method.
     *
     * @return list of completable actions
     */
    private val asConcurrentTasks: List<Completable>
        get() {
            if (tasks!=null) {
                val scheduler = createScheduler()
                return tasks.stream()
                        .filter { task -> task != null }
                        .map { task ->
                            Completable
                                    .fromAction {
                                        task.execute()
                                    }
                                    .subscribeOn(scheduler)
                        }
                        .collect(Collectors.toList())
            } else {
                return ArrayList<Completable>()
            }
        }
    /**
     * Checks whether tasks collection is empty.
     *
     * @return true if tasks collection is null or empty, false otherwise
     */
    private val isTasksCollectionEmpty: Boolean
        get() = CollectionUtils.isEmpty(tasks)
    /**
     * Executes all tasks concurrent way only if collection of tasks is not empty.
     * Method completes when all of the tasks complete (or one of them fails).
     * If one of the tasks failed the the exception will be rethrown so that it can be handled by mechanism that calls this method.
     */
    override fun execute() {
        if (isTasksCollectionEmpty) {
            log.warn("There are no tasks to be executed.")
            return
        }
        log.debug("Executing #{} tasks concurrent way.", tasks?.size)
        Completable.merge(asConcurrentTasks).blockingAwait()
    }
    /**
     * Creates a scheduler that will be used for executing tasks concurrent way.
     * Scheduler will use number of threads defined in [.numberOfConcurrentThreads]
     *
     * @return scheduler
     */
    private fun createScheduler() = Schedulers.from(Executors.newFixedThreadPool(numberOfConcurrentThreads))
}


2.3 创建 Controller


创建一个 TasksController,包含 sequential、concurrent 两个接口,会分别把sequential 和 concurrent 执行任务的时间展示出来。

import com.kotlin.tutorial.task.impl.ConcurrentTasksExecutor
import com.kotlin.tutorial.task.impl.MockTask
import com.kotlin.tutorial.web.dto.TaskResponse
import com.kotlin.tutorial.web.dto.ErrorResponse
import com.kotlin.tutorial.web.dto.HttpResponse
import org.springframework.http.HttpStatus
import org.springframework.util.StopWatch
import org.springframework.web.bind.annotation.*
import java.util.stream.Collectors
import java.util.stream.IntStream
/**
 * Created by tony on 2018/11/13.
 */
@RestController
@RequestMapping("/tasks")
class TasksController {
    @GetMapping("/sequential")
    fun sequential(@RequestParam("task") taskDelaysInSeconds: IntArray): HttpResponse<TaskResponse> {
        val watch = StopWatch()
        watch.start()
        IntStream.of(*taskDelaysInSeconds)
                .mapToObj{
                    MockTask(it)
                }
                .forEach{
                    it.execute()
                }
        watch.stop()
        return HttpResponse(TaskResponse(watch.totalTimeSeconds))
    }
    @GetMapping("/concurrent")
    fun concurrent(@RequestParam("task") taskDelaysInSeconds: IntArray, @RequestParam("threads",required = false,defaultValue = "1") numberOfConcurrentThreads: Int): HttpResponse<TaskResponse> {
        val watch = StopWatch()
        watch.start()
        val delayedTasks = IntStream.of(*taskDelaysInSeconds)
                .mapToObj{
                    MockTask(it)
                }
                .collect(Collectors.toList())
        ConcurrentTasksExecutor(numberOfConcurrentThreads, delayedTasks).execute()
        watch.stop()
        return HttpResponse(TaskResponse(watch.totalTimeSeconds))
    }
    @ExceptionHandler(IllegalArgumentException::class)
    @ResponseStatus(HttpStatus.BAD_REQUEST)
    fun handleException(e: IllegalArgumentException) = ErrorResponse(e.message)
}


顺序地执行多个任务:http://localhost:8080/tasks/sequential?task=1&task=2&task=3&task=4


image.png

顺序执行多个任务.jpeg


每个任务所花费的时间分别是1秒、2秒、3秒和4秒。最后,一共花费了10.009秒。


两个线程并发地执行多个任务:http://localhost:8080/tasks/concurrent?task=1&task=2&task=3&task=4&threads=2

image.png

两个线程并发执行多任务.jpeg


三个线程并发地执行多个任务:http://localhost:8080/tasks/concurrent?task=1&task=2&task=3&task=4&threads=3

image.png

三个线程并发执行多任务.jpeg


总结



本文使用了 Kotlin 的特性跟 Spring Boot 整合进行后端开发。Kotlin 的很多语法糖使得开发变得更加便利,当然 Kotlin 也是 Java 的必要补充。

相关实践学习
基于Redis实现在线游戏积分排行榜
本场景将介绍如何基于Redis数据库实现在线游戏中的游戏玩家积分排行榜功能。
云数据库 Redis 版使用教程
云数据库Redis版是兼容Redis协议标准的、提供持久化的内存数据库服务,基于高可靠双机热备架构及可无缝扩展的集群架构,满足高读写性能场景及容量需弹性变配的业务需求。 产品详情:https://www.aliyun.com/product/kvstore &nbsp; &nbsp; ------------------------------------------------------------------------- 阿里云数据库体验:数据库上云实战 开发者云会免费提供一台带自建MySQL的源数据库&nbsp;ECS 实例和一台目标数据库&nbsp;RDS实例。跟着指引,您可以一步步实现将ECS自建数据库迁移到目标数据库RDS。 点击下方链接,领取免费ECS&amp;RDS资源,30分钟完成数据库上云实战!https://developer.aliyun.com/adc/scenario/51eefbd1894e42f6bb9acacadd3f9121?spm=a2c6h.13788135.J_3257954370.9.4ba85f24utseFl
相关文章
|
3天前
|
存储 缓存 负载均衡
后端开发中的性能优化策略
本文将探讨几种常见的后端性能优化策略,包括代码层面的优化、数据库查询优化、缓存机制的应用以及负载均衡的实现。通过这些方法,开发者可以显著提升系统的响应速度和处理能力,从而提供更好的用户体验。
22 4
|
9天前
|
存储 前端开发 Java
深入理解后端开发:从基础到高级
本文将带你走进后端开发的神秘世界,从基础概念到高级应用,一步步揭示后端开发的全貌。我们将通过代码示例,让你更好地理解和掌握后端开发的核心技能。无论你是初学者还是有一定经验的开发者,这篇文章都将为你提供有价值的信息和启示。
|
12天前
|
存储 缓存 监控
后端开发中的缓存机制:深度解析与最佳实践####
本文深入探讨了后端开发中不可或缺的一环——缓存机制,旨在为读者提供一份详尽的指南,涵盖缓存的基本原理、常见类型(如内存缓存、磁盘缓存、分布式缓存等)、主流技术选型(Redis、Memcached、Ehcache等),以及在实际项目中如何根据业务需求设计并实施高效的缓存策略。不同于常规摘要的概述性质,本摘要直接点明文章将围绕“深度解析”与“最佳实践”两大核心展开,既适合初学者构建基础认知框架,也为有经验的开发者提供优化建议与实战技巧。 ####
|
8天前
|
运维 监控 Java
后端开发中的微服务架构实践与挑战####
在数字化转型加速的今天,微服务架构凭借其高度的灵活性、可扩展性和可维护性,成为众多企业后端系统构建的首选方案。本文深入探讨了微服务架构的核心概念、实施步骤、关键技术考量以及面临的主要挑战,旨在为开发者提供一份实用的实践指南。通过案例分析,揭示微服务在实际项目中的应用效果,并针对常见问题提出解决策略,帮助读者更好地理解和应对微服务架构带来的复杂性与机遇。 ####
|
6天前
|
JavaScript 安全 Java
java版药品不良反应智能监测系统源码,采用SpringBoot、Vue、MySQL技术开发
基于B/S架构,采用Java、SpringBoot、Vue、MySQL等技术自主研发的ADR智能监测系统,适用于三甲医院,支持二次开发。该系统能自动监测全院患者药物不良反应,通过移动端和PC端实时反馈,提升用药安全。系统涵盖规则管理、监测报告、系统管理三大模块,确保精准、高效地处理ADR事件。
|
7天前
|
消息中间件 运维 安全
后端开发中的微服务架构实践与挑战####
在数字化转型的浪潮中,微服务架构凭借其高度的灵活性和可扩展性,成为众多企业重构后端系统的首选方案。本文将深入探讨微服务的核心概念、设计原则、关键技术选型及在实际项目实施过程中面临的挑战与解决方案,旨在为开发者提供一套实用的微服务架构落地指南。我们将从理论框架出发,逐步深入至技术细节,最终通过案例分析,揭示如何在复杂业务场景下有效应用微服务,提升系统的整体性能与稳定性。 ####
23 1
|
8天前
|
消息中间件 运维 API
后端开发中的微服务架构实践####
本文深入探讨了微服务架构在后端开发中的应用,从其定义、优势到实际案例分析,全面解析了如何有效实施微服务以提升系统的可维护性、扩展性和灵活性。不同于传统摘要的概述性质,本摘要旨在激发读者对微服务架构深度探索的兴趣,通过提出问题而非直接给出答案的方式,引导读者深入
25 1
|
9天前
|
负载均衡 监控 API
后端开发中的微服务架构实践与挑战
本文深入探讨了微服务架构在后端开发中的应用,分析了其优势和面临的挑战,并通过案例分析提出了相应的解决策略。微服务架构以其高度的可扩展性和灵活性,成为现代软件开发的重要趋势。然而,它同时也带来了服务间通信、数据一致性等问题。通过实际案例的剖析,本文旨在为开发者提供有效的微服务实施指导,以优化系统性能和用户体验。
|
12天前
|
Web App开发 开发框架 JavaScript
深入浅出Node.js后端开发
本文将带你领略Node.js的魅力,从基础概念到实践应用,一步步深入理解并掌握Node.js在后端开发中的运用。我们将通过实例学习如何搭建一个基本的Web服务,探讨Node.js的事件驱动和非阻塞I/O模型,以及如何利用其强大的生态系统进行高效的后端开发。无论你是前端开发者还是后端新手,这篇文章都会为你打开一扇通往全栈开发的大门。
|
11天前
|
Web App开发 JavaScript 前端开发
深入浅出Node.js后端开发
本文将带领读者从零基础开始,一步步深入到Node.js后端开发的精髓。我们将通过通俗易懂的语言和实际代码示例,探索Node.js的强大功能及其在现代Web开发中的应用。无论你是初学者还是有一定经验的开发者,这篇文章都将为你提供新的见解和技巧,让你的后端开发技能更上一层楼。