使用Scala构建微服务：功能实现与事件溯源

### 使用 Scala 构建微服务：功能实现与事件溯源 #### 1. 功能代码实现 在实现微服务时，我们首先处理数据库更新操作。给定一个 `name -> count` 对的映射作为参数，我们将每个对转换为更新操作。代码如下： ```scala $name".update.run }.reduce(_ *> _) Stream .eval( FC.setAutoCommit(false) *> updates *> FC.setAutoCommit(true) ) .attempt.transact(transactor) ``` 具体步骤如下： 1. 将 `name -> count` 对映射为更新操作，得到 `CollectionIO[Int]` 集合。 2. 使用 `cats Apply` 运算符将这些更新操作组合成一个 `CollectionIO[Int]`。 3. 由于 JDBC 默认启用自动提交，可能导致批量更新逐个执行和提交，从而出现部分订单完成的情况。为避免这种情况，我们将更新操作包装在流中，在更新前禁用自动提交，更新完成后再启用。 4. 提升结果的错误处理，并将其转换为可运行的 `IO`。 该方法的结果类型为 `Stream[IO, Either[Throwable, Unit]]`，其中流元素的类型编码了两种可能性：由于库存中商品不足而无法更新（`Left`）和成功更新（`Right`）。 #### 2. HTTP 接口实现 我们使用 `http4s` 库实现 HTTP 接口。`http4s` 基于 `FS2` 和 `Cats IO` 构建，与使用 `doobie` 实现的持久层有良好的交互。以下是实现步骤： 1. **导入必要的包**： ```scala import cats.effect.IO import fs2.Stream import org.http4s._ import org.http4s.dsl.Http4sDsl import org.http4s.circe._ import org.http4s.headers.`Content-Type` import io.circe.generic.auto._ import io.circe.syntax._ ``` 2. **定义服务类**： ```scala class Service(repo: Repository) extends Http4sDsl[IO] { ... } ``` 服务类接收一个数据库仓库作为参数。 3. **定义路由**： - **删除文章**： ```scala val service: HttpService[IO] = HttpService[IO] { case DELETE -> Root / "articles" / name if name.nonEmpty => val repoResult: IO[Boolean] = repo.deleteArticle(name) val toResponse: Boolean => IO[Response[IO]] = if (_) NoContent() else NotFound() val response: IO[Response[IO]] = repoResult.flatMap(toResponse) response } ``` 这里使用 `http4s DSL` 解构请求并进行模式匹配，将 URL 的最后一部分映射到 `name`，并确保 `name` 不为空。根据仓库方法的返回值，返回相应的响应状态码。 - **创建文章**： ```scala case POST -> Root / "articles" / name if name.nonEmpty => repo.createArticle(name).flatMap { if (_) NoContent() else Conflict() } ``` 创建文章的方法与删除文章类似。 - **获取库存**： ```scala case GET -> Root / "inventory" => val inventory: Stream[IO, Inventory] = repo.getInventory renderInventory(inventory) private def renderInventory(inventory: Stream[IO, Inventory]): IO[Response[IO]] = { val json: Stream[IO, String] = inventory.map(_.asJson.noSpaces) val response: IO[Response[IO]] = Ok(json, `Content-Type`(MediaType.`application/json`)) response } ``` 获取库存时，将返回的 `Map[String, Int]` 转换为 JSON，并使用 `Ok` 状态构造函数和隐式 `EntityEncoder` 将流转换为响应类型。 - **补货**： ```scala case req @ POST -> Root / "restock" => val newState = for { purchase <- Stream.eval(req.decodeJson[Restock]) _ <- repo.updateStock(purchase.inventory) inventory <- repo.getInventory } yield inventory renderInventory(newState) ``` 补货时，首先解码请求的 JSON 体，然后调用仓库的更新方法，最后读取新的库存状态并渲染响应。 #### 3. 服务启动与依赖注入 服务器代码需要导入一些新的包： ```scala import org.http4s.server.blaze.BlazeBuilder import scala.concurrent.ExecutionContext.Implicits.global ``` 服务器定义如下： ```scala object Server extends StreamApp[IO] { override def stream(args: List[String], requestShutdown: IO[Unit]): Stream[IO, ExitCode] = { val config: IO[Config] = Config.load("application.conf") new ServerInstance(config).create().flatMap(_.serve) } } class ServerInstance(config: IO[Config]) { def create(): Stream[IO, BlazeBuilder[IO]] = { for { config <- Stream.eval(config) transactor <- Stream.eval(DB.transactor(config.database)) _ <- Stream.eval(DB.initialize(transactor)) } yield BlazeBuilder[IO] .bindHttp(config.server.port, config.server.host) .mountService(new Service(new Repository(transactor)).service, "/") } } ``` 这里使用了构造函数式依赖注入，将依赖作为构造函数参数传递。 #### 4. 测试 我们使用集成测试来检查整个系统的行为。具体步骤如下： 1. **添加配置**：在 `build.sbt` 中添加必要的配置，以让 SBT 正确识别集成测试。 2. **准备客户端和服务器**： ```scala class ServerSpec extends WordSpec with Matchers with BeforeAndAfterAll { private lazy val ```