1. 引言

在本教程中，我们将探索 Spring 框架中的不同错误响应格式。我们还将了解如何使用自定义属性引发和处理 RFC7807 的 ProblemDetail，以及如何在 Spring WebFlux 中引发自定义异常。

2. Spring Boot 3 中的异常响应格式

让我们了解 Spring Framework 3 默认支持的各种错误响应格式。

默认情况下，Spring Framework 提供了 DefaultErrorAttributes 类，该类实现了 ErrorAttributes 接口，用于在未处理错误发生时生成错误响应。在默认错误的情况下，系统会生成我们可以更仔细检查的 JSON 响应结构：

在本教程中，我们将比较 Java 19 的虚拟线程与 Reactor 项目的 WebFlux。我们将首先回顾每种方法的基本工作原理，然后分析它们的优势和劣势。

我们将从探索响应式框架的优势开始，并看看为什么 WebFlux 仍然具有价值。之后，我们将讨论每个请求一个线程的方法，并强调虚拟线程可能是更好选择的场景。

2. 代码示例

在本文的代码示例中，我们假设我们正在开发一个电子商务应用程序的后端。我们将专注于负责计算和发布添加到购物车中的商品价格的函数：

class ProductService {
    private final String PRODUCT_ADDED_TO_CART_TOPIC = "product-added-to-cart";

    private final ProductRepository repository;
    private final DiscountService discountService;
    private final KafkaTemplate`<String, ProductAddedToCartEvent>` kafkaTemplate;

    // 构造函数

    public void addProductToCart(String productId, String cartId) {
        Product product = repository.findById(productId)
          .orElseThrow(() -> new IllegalArgumentException("not found!"));

        Price price = product.basePrice();
        if (product.category().isEligibleForDiscount()) {
            BigDecimal discount = discountService.discountForProduct(productId);
            price.setValue(price.getValue().subtract(discount));
        }

        var event = new ProductAddedToCartEvent(productId, price.getValue(), price.getCurrency(), cartId);
        kafkaTemplate.send(PRODUCT_ADDED_TO_CART_TOPIC, cartId, event);
    }
}

1. 概述

优化代码以提高性能是编程的关键部分，特别是当处理昂贵的操作或数据检索过程时。提高性能的一种有效方法是缓存。

Project Reactor 库提供了一个 cache() 方法，用于缓存昂贵的操作或几乎不改变的数据，以避免重复操作并提高性能。

在本教程中，我们将探讨备忘录模式，这是一种缓存形式，并演示如何使用 Project Reactor 库中的 Mono.cache() 来缓存对 JSONPlaceholder API 的 HTTP GET 请求的结果。我们还将通过一个大理石图来理解 Mono.cache() 方法的内部机制。

在本文中，我们将探讨自定义反序列化的需求以及如何使用Spring WebClient实现它。

2. 为什么我们需要自定义反序列化？

Spring WebFlux模块中的Spring WebClient通过_Encoder_和_Decoder_组件处理序列化和反序列化。Encoder_和_Decoder_作为接口存在，代表读取和写入内容的合同。默认情况下，spring-core模块提供了_byte[]、ByteBuffer、DataBuffer、_Resource_和_String_编码器和解码器实现。

在本文中，我们将探讨分页在检索信息时的重要性，比较 Spring Data Reactive 分页与 Spring Data，并展示如何使用示例实现分页。

分页是在处理返回大量资源集合的端点时的一个重要概念。它通过将数据分解成更小、更易于管理的块，称为“页面”，从而允许高效地检索和展示数据。

考虑一个显示产品详情的 UI 页面，它可能显示从 10 到 10,000 条记录。假设 UI 设计为从后端获取并显示整个目录。在这种情况下，它将消耗额外的后端资源，并导致用户等待时间显著增加。

实现分页系统可以显著增强用户体验。而不是一次性获取所有记录集，更有效的方法是最初检索少量记录，并在请求时提供加载下一组记录的选项。

在本教程中，我们将探索使用Spring 5 WebFlux访问Flux的第一个元素的多种方法。

首先，我们将使用API的非阻塞方法，如next()和take()。之后，我们将看到如何使用elementAt()方法，我们需要指定索引来实现相同的目标。

最后，我们将学习API的阻塞方法，并使用blockFirst()来访问flux的第一个元素。

2. 测试设置

在本文的代码示例中，我们将使用Payment类，该类只有一个字段，即支付金额：

public class Payment {
    private final int amount;
    // 构造函数和getter
}