Spring Webflux 中拋出異常與 Mono.error() 的區別

1. 概述

錯誤處理是響應式編程（Spring WebFlux）的關鍵組成部分。開發者通常依賴兩種主要方法進行錯誤處理：拋出異常或使用項目 Reactor 提供的 <em >Mono.error()</em > 方法。兩種方法都用於指示錯誤，但它們具有不同的特性和用例。

在本教程中，我們將解釋在 Spring WebFlux 中拋出異常和 <em >Mono.error()</em > 之間的區別。我們將提供説明性的 Java 代碼示例以使其更易於理解。

2. 傳統方法：拋出異常

在許多年中，拋出異常一直是 Java 應用程序中管理錯誤的可靠方法。它是一種簡單的方式來中斷程序的常規流程並嚮應用程序的更高層傳遞錯誤。Spring WebFlux 與這種傳統錯誤處理方法無縫集成，使開發者能夠在其反應式端點中拋出異常。 下面的代碼代表了傳統方法的示例：

public Mono<User> getUserByIdThrowingException(String id) {
    User user = userRepository.findById(id);
    if (user == null) {
       throw new NotFoundException("User Not Found");
    }
    return Mono.justOrEmpty(user);
}

在特定場景下，getUserByIdThrowingException() 方法嘗試根據 UserRepository 提供 ID 獲取用户數據。如果未找到用户，該方法會拋出 NotFoundException 異常，從而在反應式流水線中指示錯誤。

為了進行單元測試，我們導入 org.junit.jupiter.api.Assertions 中的 assertThrows 方法。此方法測試 getUserByIdThrowingException() 是否會在數據庫中未找到用户時拋出 NotFoundException 異常。我們使用 assertThrows 方法和 lambda 表達式來執行應該拋出異常的方法調用。

如果拋出了異常，代碼會驗證拋出的異常類型是否與預期一致。但是，如果方法沒有拋出異常，則測試將會失敗：

@Test
public void givenNonExistUser_whenFailureCall_then_Throws_exception() {
    assertThrows(
        NotFoundException.class,
        () -> userService.getUserByIdThrowingException("3")
    );
}

3. 擁抱響應式：Mono.error()

與傳統的異常拋出方法不同，Project Reactor 通過 Mono.error() 方法引入了響應式的替代方案。 該方法生成一個 Mono，立即終止併發出錯誤信號，與響應式編程範式完美契合。

下面我們來看使用 Mono.error() 的修改後的示例：

public Mono<User> getUserByIdUsingMonoError(String id) {
    User user = userRepository.findById(id);
    return (user != null)
      ? Mono.justOrEmpty(user)
      : Mono.error(new NotFoundException("User Not Found"));
}

為了保持流暢的用户體驗和一致的響應式流程，我們使用 Mono.error() 而不是直接拋出異常，用於處理數據庫中未找到的用户。

以下是該方法的單元測試：

@Test
 public void givenNonExistUser_whenFailureCall_then_returnMonoError() {
    Mono result = userService.getUserByIdUsingMonoError("3");
    StepVerifier.create(result)
      .expectError(NotFoundException.class)
      .verify();
}

4. 理解關鍵差異和使用場景

This section delves into the critical distinctions between the two approaches and explores various use cases where each excels. Understanding these differences is paramount to selecting the right solution for your specific needs.

Specifically, we’ll examine:

Data Consistency: How each method handles data synchronization and ensures consistency across systems.
Scalability: The ability of each approach to handle increasing volumes of data and user traffic.
Integration Capabilities: The ease with which each method can be integrated with existing infrastructure and applications.
Use Cases: Detailed examples of scenarios where one approach is more suitable than the other, such as:
- Real-time Data Streaming: (This is ideal for scenarios requiring immediate updates.)
- Batch Processing: (Suitable for large datasets that don't require real-time updates.)
- Reporting and Analytics: (Often benefits from the efficiency of batch processing.)

4.1. 控制流程中斷

我們使用異常與 try-catch 或反應式運算符（如 onErrorResume、onErrorReturn 或 onErrorMap）來響應 Mono.error() 的信號。

4.2. 懶加載 (Laziness)

Mono.error() 現在支持懶加載異常，這在構造異常涉及資源密集型操作的場景中非常有利。

4.3. 反應式錯誤處理

Mono.error() 與反應式編程範例相符，有助於在反應式流中實現反應式錯誤處理。

5. 結論

在本文中，我們討論了在 Spring WebFlux 中使用 Mono.error() 與拋出異常進行錯誤處理之間的基本差異，這兩種方法都旨在指示錯誤，但它們在控制流程和與反應式管道的集成方面存在顯著差異。

拋出異常會中斷執行流程並將控制轉移到最近的異常處理程序，這使其適用於命令式代碼路徑。另一方面，Mono.error() 與反應式流無縫集成，從而可以在不中斷執行流程的情況下實現異步錯誤指示。

當使用 Spring WebFlux 開發反應式應用程序時，根據上下文和要求選擇合適的錯誤處理機制至關重要。我們使用 Mono.error() 在反應式管道中，以保持其反應式特性，並且我們使用異常處理程序在命令式代碼路徑中。

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